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Inteligencia Artificial para resolver problemas complejos

02/05/2020 66

La crisis del coronavirus SARS-CoV-2 es un problema complejo que se resolverá con el apoyo de la IA

Paul Kruchoski publicó en 2016 en WebForum el artículo titulado «10 Skills you Need to Thrive Tomorrow» [10 habilidades que necesitas para prosperar mañana] analizando las competencias que serán más demandadas en el mundo laboral del futuro. El autor indicaba en dicho artículo que, según el Foro Económico Mundial, la resolución de problemas complejos será la competencia más valorada en el mundo laboral, por delante de la capacidad de pensar de forma crítica y la creatividad. La resolución de problemas complejos va a adquirir aún más relevancia con la crisis global provocada por el nuevo coronavirus SARS-CoV-2.

La humanidad tendrá que hacer frente a los desafíos sanitarios, sociales, económicos y políticos ocasionados por una crisis de magnitudes que los expertos todavía no son capaces de cuantificar. La OCDE advertía recientemente que desde el punto de vista económico el coronavirus está superando sus peores previsiones económicas. En opinión de los expertos, esta pandemia constituye el tercer gran “shock” económico, financiero y social del siglo XXI tras los atentados del 11 de septiembre de 2001 y la crisis financiera global del 2008. De hecho, la OCDE ya ha comenzado a recomendar la aplicación de un “Plan Marshall” que será necesario para salir de esta crisis de forma colectiva.

Ante este escenario, la competencia de resolución de problemas complejos es más importante que nunca. La estrategia de la complejidad es una teoría interdisciplinaria que surge en los años sesenta y estudia los sistemas complejos. Esta área de conocimiento construye desde investigaciones previas en las ciencias naturales, examinando cómo nos enfrentamos a la incertidumbre. Los expertos proponen distintas aproximaciones o metodologías para abordar la resolución de problemas complejos. Por ejemplo, el pensamiento sistémico, que es un marco conceptual que busca comprender varios subsistemas o elementos interrelacionados. Este concepto tiene sus orígenes en el holismo, la teoría general de sistemas propuesta por Ludwig von Bertalanffy en 1937 o la cibernética.

El pensamiento sistémico experimentó un gran avance gracias a los trabajos de expertos del MIT como los científicos de sistemas Jay Wricht Forrester y Peter Senge con su libro La quinta disciplina. Otras metodologías y herramientas útiles para la resolución de problemas complejos son el pensamiento lateral, el pensamiento divergente, el pensamiento visual, la vista de helicóptero también conocida como vista de cincuenta mil pies de altura o las tecnologías exponenciales. El auge de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el Big data o en el futuro la computación cuántica, podrían ser de enorme ayuda para resolver problemas complejos.

En la actualidad, ya tenemos algunos ejemplos concretos de cómo la inteligencia artificial nos está ayudando frente al coronavirus. En un artículo de este mes para la revistabyte.es  los autores indican que la inteligencia artificial se está utilizando para resolver problemas complejos como la detección temprana de la epidemia, un diagnóstico rápido de casos, seguimiento de tratamientos o detección de nuevos casos con cámaras térmicas. Jun Wu publicaba recientemente otro artículo sobre el mismo tema para Forbes indicando que la inteligencia artificial y la ciencia aplicada genética hacen que sea más fácil, rápido y barato comprender cómo se propaga el virus, cómo manejarlo y cómo contener sus efectos devastadores.

Xabi Uribe-Etxebarria, CEO de Sherpa.ai, indicaba en una entrevista para la Cadena Ser que la inteligencia artificial es tan importante como la medicina para combatir el virus. Uribe-Etxebarria aportaba otros ejemplos, como la sección de IA de Google que ha desarrollado algoritmos de desarrollo de proteínas para conseguir la vacuna y descifrar el genoma del Covid-19. Allibaba ha presentado un desarrollo para realizar test rápidos en unos 20 segundos. Estos ejemplos y muchos otros nos indican el camino a seguir en el que nos apoyaremos en la IA para resolver problemas complejos.