La inteligencia artificial (IA) parece estar transformando todos los aspectos de nuestras vidas, pero sería importante reflexionar sobre algunas limitaciones que podrían afectar su efectividad en la práctica. Entre ellas, se podrían considerar las siguientes:

1️⃣ Podría requerir demasiados datos: La IA tiende a ser “hambrienta de datos” y, para aprender y operar con eficacia, podría necesitar cantidades masivas de información que no siempre están disponibles.

2️⃣ Los datos podrían no ser imparciales: A menudo, se presupone que los datos utilizados son neutros, pero ¿qué pasaría si estos datos contuvieran sesgos que influyeran en los resultados?

3️⃣ Podría asumir que el mundo es estable: Muchas aplicaciones de IA parten de la idea de que las condiciones no cambian significativamente, pero en un mundo tan dinámico, ¿sería realista esperar que siempre funcionen igual?

4️⃣ Podría no comprender la causalidad: Aunque la IA podría identificar patrones o correlaciones, quizá no sea capaz de distinguir qué factores realmente causan los resultados observados.

5️⃣ Tal vez no aproveche el conocimiento previo: Algunos sistemas de IA podrían no estar diseñados para construir sobre el conocimiento existente de un área específica, lo cual limitaría su aplicabilidad en ciertos contextos.

6️⃣ Podría tener dificultades para generalizar: La transferencia de aprendizaje entre situaciones distintas aún sería un desafío, limitando su capacidad para adaptarse a nuevos escenarios.

F. Martínez Plumed , investigador de UPV:
«Aunque las versiones más recientes, como GPT-4, son más potentes y capaces de resolver problemas complejos, continúan fallando en problemas sencillos.»

Esto sugiere que, aunque la IA puede parecer poderosa, es fundamental tener un enfoque crítico hacia sus capacidades y aplicaciones prácticas.

¿Qué opinas de estos puntos? ¿Crees que estas limitaciones serían un obstáculo en tu ámbito profesional o personal?