Imagen por Cristhian Andrés Prieto Guzmán, 2006. Color sobre papel

La inteligencia artificial (IA) está impactando significativamente todas las áreas del conocimiento, lo que plantea un cambio de paradigma en la forma en que se crea “valor” desde una perspectiva puramente económica, y que sin duda modifica las relaciones de producción y la manera en que se desarrolla el ejercicio de las actividades productivas y profesionales, y es allí donde se encuentra el desafío para quienes ya ejercen su profesión y quienes ingresarán al ámbito laboral, al mismo tiempo que se incorporan soluciones basadas en IA en estos campos:

Análisis de Datos

La IA permite el procesamiento y análisis eficiente de grandes cantidades de datos, usando técnicas de aprendizaje automático y minería de datos para extraer información útil de conjuntos de datos complejos, encontrando patrones y tendencias útiles para la toma de decisiones.

Pronósticos y Modelado

La IA mejora la precisión de los modelos y los pronósticos. Los algoritmos de IA analizan múltiples variables y factores, considerando relaciones no lineales y cambios en el tiempo, generando pronósticos más precisos sobre variables clave.

Automatización de Tareas

La IA automatiza tareas repetitivas y rutinarias, permitiendo a los profesionales dedicar más tiempo a actividades de mayor valor agregado, como el diseño de políticas, la evaluación de impacto o el asesoramiento estratégico.

Personalización y Recomendaciones

La IA ofrece recomendaciones y personalización en la experiencia del usuario. Por ejemplo, en finanzas, los algoritmos de IA analizan el comportamiento del consumidor y ofrecen recomendaciones de inversión personalizadas o asesoramiento financiero.

La velocidad a la que se implementan soluciones de IA en todas las áreas está transformando el ejercicio de la actividad científica y profesional al proporcionar herramientas más poderosas y eficientes para el análisis de datos, el pronóstico, la automatización de tareas y la personalización. Sin embargo, también plantea desafíos éticos (Arencibia & Martinez Cardero, 2020) y de regulación, que deben abordarse de manera responsable desarrollando marcos regulatorios adecuados, en la medida en que aspectos como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas se materializan en el mundo real con impactos impredecibles.