Soy muy optimista sobre el impacto transformador de la Inteligencia Artificial (IA) en las ciencias sociales y los problemas socialmente relevantes, como la inversión.
Este es un reciente informe de investigación gratuito sobre el tema: “¿Qué es la IA? ¿Es una moda o es real? ¿Por qué debería importarle a alguien? ”, Incluidas las tendencias laborales recientes.
El problema del que estamos hablando es muy difícil. ¿Cómo puede hacer algo que es fundamentalmente teórico de juegos una ciencia? Todos conocemos a Benjamin Graham como el mentor de Warren Buffett y la persona a quien Buffett molestó para darle su primer trabajo. Ahora también lo consideramos uno de los padres fundadores de la inversión de valor. Quizás algunos de nosotros lo conozcamos como un exitoso gerente de cartera. Quizás algunos de nosotros sepamos que casi fue aniquilado en el colapso de 1929 junto con sus inversores y su esposa tuvo que volver a trabajar para mantener a la familia. No muchos de nosotros sabemos que él creía en la educación, pero también creía en hacer de la inversión una utilidad, una ciencia. Él creía que necesitamos “resolver” de una vez por todas las inversiones, tal como lo hemos hecho con muchas otras ciencias sociales. Su artículo de 1945 ” Hacia la ciencia de la inversión ” es una gran lectura, y es el tipo de documento que escribiría un gerente de cartera, y no un académico.
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Hoy soy optimista sobre la IA por las siguientes razones:
- Estamos usando IA para resolver problemas más fáciles en lugar de tratar de resolver los difíciles.
Si bien antes analizaríamos los difíciles problemas de predicción de lo que sucederá mañana en el mercado de valores y fracasaríamos miserablemente, ahora estamos tratando de trabajar mucho más para dar sentido a lo que sucedió y qué parte de esto se puede explicar.
Si bien antes, abordaríamos un problema de detección de rostros al tratar de hacer coincidir la nueva imagen con tantas imágenes como podamos encontrar en nuestra base de datos de ese individuo, ahora estamos tratando de pasar mucho más tiempo tratando de detectar las partes de La imagen que tienen caras. - Podemos ejecutar muchos más cálculos de manera rentable.
Ha habido mucho trabajo en las comunidades de Infraestructura de Datos y DevOps que hace posible que incluso una pequeña empresa emprenda sus estudios a una escala sin precedentes sin contratar talentos internos o incluso comprar máquinas. - Ahora hay muchos más datos para aprender.
Los mayores avances en IA se han producido en el aprendizaje automático de datos generados por humanos o por procesos impulsados por humanos. Piense en muchas más imágenes, mucho más video, mucho más texto digitalizado, muchos más chats.
Finalmente, la IA está acelerando y acelerando:
- ¡Mire la tasa de vacantes arriba! Esto es un gran problema y no solo por los enormes salarios que estas posiciones tienen. Existe un gran compromiso con la IA en varias industrias.
- Una gran razón para esto ha sido el aumento vertiginoso de la inversión de Venture Capital en empresas impulsadas por la inteligencia artificial.
- Ya vemos IA en todas partes.
- En las redes sociales, Facebook (empresa) y Google (empresa) detectan automáticamente los rostros cuando publicamos imágenes.
- Siri y otros han recorrido un largo camino desde sus humildes comienzos. Son bastante buenos para entendernos.
- Más del 90% de las operaciones en intercambios ahora se realiza mediante el intercambio de bots.
- Incluso en la prueba de Turing, lo estamos haciendo maravillosamente bien construyendo Chatbots y agentes de conversación. Mientras el jurado está en duda sobre si los chatbots se arruinarán y perderán tracción. El hecho de que ya estén haciendo grandes cosas es una prueba del potencial que las empresas ven en la IA.
Referencias
- ¿Qué es la IA? ¿Es una moda o es real? ¿Por qué debería importarle a alguien?
