agosto 1, 2021

El sesgo en la IA no es una prioridad empresarial, pero debería serlo, advierte la encuesta

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Una encuesta global publicada hoy revela que casi un tercio (31%) de los encuestados ven el impacto social del sesgo en los modelos como el mayor desafío de la IA. A esta preocupación le sigue el impacto que la IA podría tener en la privacidad de los datos (21%). Lo que es más preocupante, solo el 10% de los encuestados dijo que su organización ha abordado el sesgo en la IA, y otro 30% planea hacerlo en los próximos 12 meses.

Realizada por Anaconda, cuya plataforma brinda acceso a instancias seleccionadas de herramientas de modelado de inteligencia artificial de código abierto, la encuesta de 4.299 personas incluye profesionales de TI y negocios, así como estudiantes y académicos. Sugiere que las organizaciones de TI ahora están ejerciendo más influencia en la IA, y casi una cuarta parte de los encuestados (23%) señaló que los equipos de ciencia de datos informan en toda la organización de TI. La aprobación de las plataformas de inteligencia artificial empleadas por los equipos de TI ocupó el tercer lugar (45%) después del rendimiento (60%) y la memoria (46%).

Los encuestados dijeron que dedican alrededor del 39% de su tiempo a preparar y limpiar datos, que es más que el tiempo dedicado al entrenamiento de modelos, selección de modelos y distribución combinados.

Entre los encuestados responsables de implementar modelos de IA en entornos de producción, los principales desafíos citados son la seguridad (27%), recodificar modelos de Python o R a otro lenguaje de programación (24%), gestionar dependencias y entornos (23%) y modelos para recodificar otros idiomas en Python o R (23%). Python sigue siendo el lenguaje dominante (63%) empleado por los equipos de ciencia de datos, mientras que hasta un 87% dijo que usa software de código abierto hasta cierto punto.

Los peores mitos de la IA

Los dos principales mitos de la ciencia de datos citados son que el acceso a una gran cantidad de datos conduce a una mayor precisión (33%) y la percepción de que los científicos de datos no pueden codificar (31%).

La encuesta sugiere que también hay un largo camino por recorrer en términos de integración de la IA en los flujos de trabajo empresariales. Solo el 39% de los encuestados dijo que muchas decisiones se basan en información de sus esfuerzos de ciencia de datos. Poco más de un tercio (35%) dijo que algunas decisiones están influenciadas por su trabajo. Solo el 36% dijo que los tomadores de decisiones de su organización están muy bien informados sobre los datos y entienden las historias contadas por visualizaciones y modelos. Un poco más de la mitad (52%) dijo que los tomadores de decisiones están en su mayoría informados sobre los datos pero necesitan algo de entrenamiento.

Sin embargo, con el tiempo, el porcentaje de personas en una organización que utilizarán la ciencia de datos solo aumentará en los próximos meses, dijo Peter Wang, director ejecutivo de Anaconda. «No es necesario tener conocimientos de ciencia de datos para utilizar la ciencia de datos», dijo.

El gasto en IA disminuye en 2020

Sin embargo, a corto plazo, la encuesta sugiere que la inversión en IA ha disminuido ligeramente durante el año pasado. Más de un tercio de los encuestados dijeron que han visto una disminución en la inversión en IA luego de la crisis económica causada por la pandemia de COVID-19. Poco más de una cuarta parte de los encuestados (26%) dijo que su organización en realidad aumentó la inversión en IA.

Casi la mitad de los encuestados (45%) dijo que la reducción de la inversión se manifestó en forma de presupuestos reducidos. Casi la mitad (47%) dijo que sus equipos no han crecido, mientras que el 39% dijo que los miembros de su equipo en realidad han sido despedidos. Poco más de un tercio (35%) dijo que los proyectos se han suspendido o se han ampliado los plazos. Poco menos de un tercio de los encuestados (32%) dijeron que esperan buscar un nuevo trabajo en los próximos 12 meses.

No hay duda de que las organizaciones de todos los tamaños están participando lo mejor que pueden en lo que se está convirtiendo rápidamente en una carrera armamentista de IA. Pero no todos los procesos se prestan igualmente bien a la IA, por lo que el problema no es solo cómo construir modelos de IA, sino también dónde aplicarlos mejor.

VentureBeat

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