Aliada indiscutible de la operatoria empresarial, la inteligencia artificial se ha convertido en una facilitadora clave para las organizaciones. Para sacar el máximo provecho de su potencial, es imprescindible poseer un nivel adecuado de competencias en esta tecnología. Para las compañías, esto implica fomentar la alfabetización de datos en IA.
Contar con los conocimientos adecuados de inteligencia artificial permite no solo generar los mejores resultados en los sistemas basados en esta herramienta, sino también evaluarlos críticamente para tomar decisiones acertadas que contribuyan al éxito del negocio.
Más allá de cómo se efectúe la obtención de las skills en inteligencia artificial, este panorama plantea un cambio de paradigma: la transición de la alfabetización en datos a la alfabetización en IA.
¿La data literacy “tradicional” será reemplazada por la alfabetización de datos en IA? ¿O ambos enfoques coexistirán?
En este artículo, respondemos estos interrogantes.
Qué es la alfabetización de datos en IA
Hoy en día, los datos son un activo clave para las organizaciones. Es por este motivo que el concepto “alfabetización en datos”, o data literacy, se tornó un imperativo dentro de los entornos corporativos.
Cuando los colaboradores comprenden los datos, pueden identificar patrones, predecir tendencias, tomar decisiones informadas que se ajusten a los objetivos estratégicos de la compañía y reconocer y mitigar riesgos potenciales en términos de seguridad y privacidad de los datos, hablamos de un equipo alfabetizado en datos.
Sin embargo, la aparición en escena de la inteligencia artificial cambió notablemente este panorama. Gracias a esta tecnología, las organizaciones pueden acelerar el análisis de muchos más conjuntos de datos y obtener insights que potencien la toma de decisiones.
Para utilizar al 100% esta tecnología —y utilizarla de manera ética—, los empleados deben contar con skills adecuados, es decir, estar alfabetizados también en inteligencia artificial.
Esto implica estar al tanto del funcionamiento de los algoritmos, comprender cómo funcionan las tecnologías de inteligencia artificial, cuáles son aplicaciones y las implicaciones éticas y posibles sesgos que presentan.
En este sentido, la alfabetización de datos en IA también abarca la capacidad de comprometerse de forma crítica con la inteligencia artificial, cuestionando sus resultados y utilizándola de forma responsable.
¿Cuáles son sus principales componentes?
Gracias a la alfabetización en inteligencia artificial, los colaboradores pueden interactuar eficazmente con las herramientas de esta tecnología —comprendiendo tanto sus capacidades como sus limitaciones— e integrarla en sus flujos de trabajo, impulsando la innovación.
Para desplegar una estrategia de IA literacy que potencie la operatoria y que tenga en cuenta diferentes aspectos éticos, es necesario comprender cuáles son sus principales componentes.
Entendimiento de los fundamentos de la inteligencia artificial
Implica comprender la terminología y los conceptos básicos de esta tecnología, más allá de las cuestiones técnicas.
Así como la data literacy no requiere ser experto en fórmulas estadísticas, la alfabetización en IA tampoco implica ser un experto en algoritmos. El punto es aplicar el pensamiento crítico y analizar de manera puntillosa los resultados.
Consideraciones éticas
Por otro lado, alfabetizarse en IA implica reconocer las implicaciones morales ligadas a ella, desde los desafíos relacionados con la privacidad de los datos hasta las inquietudes por los contenidos generados por herramientas basadas en esta tecnología.
Prejuicios e imparcialidad
Los sistemas basados en inteligencia artificial crean información en función de los datos con los cuales se entrenan.
Alfabetizarse en IA permite discernir posibles sesgos en los resultados, así como comprender la importancia de la imparcialidad en las decisiones algorítmicas, a fin de eliminar o evitar los sesgos.
Conocimiento práctico
Esto implica comprender la amplitud de industrias y funciones afectadas por la inteligencia artificial, el impacto sobre la realidad socioeconómica y la relevancia que tiene para la sociedad.
Entender cómo opera la IA en acción permite formular preguntas críticas sobre responsabilidad, gobernanza, ética, capacidades y limitaciones.
En este sentido, la alfabetización de datos en IA capacita a las personas para pensar de forma crítica sobre el presente y el futuro de esta tecnología.
Compromiso práctico
Si bien no todos los colaboradores de una organización necesitan tener ser expertos en IA, es beneficioso que tengan conocimientos básicos sobre cómo interactuar con las herramientas impulsadas por esta tecnología, como chatbots o software de análisis predictivo.
La interacción directa no solo facilita la compresión de las capacidades y limitaciones, sino que también desmitifica la IA y despierta el pensamiento crítico.
Además, el compromiso práctico hace que la literacy trascienda el plano teórico y pasivo, fomentando la curiosidad y la capacitación activa.
Sumar, no excluir: la importancia de combinar ambos enfoques
El auge de la inteligencia artificial y la creciente necesidad de desplegar estrategias de alfabetización en IA plantea un interrogante central: ¿estamos frente a una nueva alfabetización que reemplazará la data literacy tradicional?
Si bien hoy en día las empresas no pueden (o no deberían) darse el lujo de no alfabetizar a sus colaboradores en inteligencia artificial, la alfabetización de datos no desaparecerá por completo, ya que ambos tipos de conocimiento son fundamentales.
Mientras que la alfabetización en IA se centra en la comprensión de las tecnologías de inteligencia artificial, los algoritmos y sus aplicaciones, la alfabetización en datos es el conocimiento básico necesario para trabajar con los registros de manera eficaz.
Es más, la alfabetización de datos es un gran facilitador para la IA, ya que capacita a las personas para seleccionar y preparar conjuntos de datos de alta calidad, reconocer y mitigar los sesgos e interpretar los resultados para tomar decisiones informadas.
Por lo tanto, así como combinan IA generativa con inteligencia artificial predictiva, las organizaciones necesitan desplegar una estrategia de alfabetización híbrida que conjugue ambos tipos de literacy.
Solo combinando las dos alfabetizaciones podrán desarrollar soluciones sólidas e innovadoras que impulsen el crecimiento y la transformación.
¿Querés saber más cómo impulsar la alfabetización de datos en IA en tu compañía? Contactanos.