Incidentes Asociados
Ibrahim Diallo supuestamente fue despedido por una máquina. Informes de noticias recientes transmitieron la creciente frustración que sintió cuando su pase de seguridad dejó de funcionar, se deshabilitó el inicio de sesión de su sistema informático y, finalmente, el personal de seguridad lo sacó del edificio. Sus gerentes fueron incapaces de ofrecer una explicación e impotentes para anular el sistema.
Algunos podrían pensar que esto fue una muestra de lo que vendrá a medida que la inteligencia artificial tenga más poder sobre nuestras vidas. Personalmente, saqué la conclusión opuesta. Diallo fue despedido porque un gerente anterior no había renovado su contrato en el nuevo sistema informático y luego se activaron varios sistemas automatizados. Los problemas no fueron causados por la IA, sino por su ausencia.
Los sistemas no mostraban inteligencia basada en el conocimiento, lo que significa que no tenían un modelo diseñado para encapsular el conocimiento (como la experiencia en recursos humanos) en forma de reglas, texto y enlaces lógicos. Del mismo modo, los sistemas no mostraron inteligencia computacional, la capacidad de aprender de conjuntos de datos, como reconocer los factores que podrían conducir al despido. De hecho, parece que Diallo fue despedido como resultado de un sistema anticuado y mal diseñado desencadenado por un error humano. Ciertamente, la IA no tiene la culpa, y puede ser la solución.
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La conclusión que sacaría de esta experiencia es que algunas funciones de recursos humanos están maduras para la automatización por parte de la IA, especialmente porque, en este caso, la automatización tonta ha demostrado ser tan inflexible e ineficaz. La mayoría de las grandes organizaciones tendrán un manual de personal que se puede codificar como un sistema experto automatizado con reglas y modelos explícitos. Muchas empresas han creado este tipo de sistemas en una variedad de dominios que involucran conocimientos especializados, no solo en recursos humanos.
Pero un sistema de IA más práctico podría usar una combinación de técnicas para hacerlo más inteligente. La forma en que las reglas deben aplicarse a los matices de las situaciones reales puede aprenderse de los registros de recursos humanos de la empresa, de la misma manera que los sistemas legales de derecho consuetudinario como el de Inglaterra utilizan precedentes establecidos por casos anteriores. El sistema podría revisar su razonamiento a medida que se dispusiera de más evidencia en cualquier caso dado utilizando lo que se conoce como "actualización bayesiana". Un concepto de IA llamado "lógica difusa" podría interpretar situaciones que no son en blanco y negro, aplicando evidencia y conclusiones en diversos grados para evitar el tipo de toma de decisiones severa que condujo al despido de Diallo.
La necesidad de varios enfoques a veces se pasa por alto en la ola actual de entusiasmo por los algoritmos de "aprendizaje profundo", redes neuronales artificiales complejas inspiradas en el cerebro humano que pueden reconocer patrones en grandes conjuntos de datos. Como eso es todo lo que pueden hacer, algunos expertos abogan ahora por un enfoque más equilibrado. Los algoritmos de aprendizaje profundo son excelentes para el reconocimiento de patrones, pero ciertamente no muestran una comprensión profunda.
El uso de IA de esta manera probablemente reduciría los errores y, cuando ocurrieran, el sistema podría desarrollar y compartir las lecciones con la IA correspondiente en otras empresas para evitar errores similares en el futuro. Eso es algo que no se puede decir de las soluciones humanas. Un buen gerente humano aprenderá de sus errores, pero es probable que el próximo gerente repita los mismos errores.
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