Seis errores comunes al usar la inteligencia artificial y cómo evitarlos

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un recurso cada vez más presente en la vida laboral, académica y personal de millones de personas en todo el mundo. Sus aplicaciones son amplias: desde recomendaciones en salud hasta apoyo en decisiones estratégicas de alto nivel.

No obstante, la velocidad con la que esta tecnología se ha integrado en la cotidianidad plantea un nuevo reto: que los usuarios comprendan cómo interactuar con la IA de manera efectiva y responsable, evitando caer en un uso superficial o poco informado.

Con el fin de despejar dudas en la materia, consultamos a la Universidad Europea, casa de estudios que nos precisa los seis errores comunes del uso que pueden limitar su efectividad:

No definir el rol de la IA. Muchos usuarios no le dicen a la IA qué papel debe jugar; por ejemplo, profesor, traductor, asesor, experto, lo que lleva a respuestas genéricas que pueden ser poco útiles y que limitan la eficiencia de un tema. El modelo puede incluso llegar a “alucinar”, lo que significa que da información falsa, o incorrecta.

Plantear las preguntas sin contexto o sin especificaciones. Entregar el contexto, y las consideraciones con especificidad permite que la IA tenga el panorama completo sobre el origen y el objetivo de la consulta. Puede ser muy distinto el resultado de la IA si la instrucción es “hacer un resumen de tres párrafos con tono académico”, en lugar de solo “hacer un resumen”. La instrucción clara genera un resultado más ajustado a la necesidad.

No validar la información. La inteligencia artificial está basada en lo que ya existe y eso también significa que los errores o sesgos humanos están presentes en el contenido o el producto que genera. Por eso, es clave, hacer una segunda revisión, principalmente de los datos y cifras recibidas para comprobar la veracidad de la información.

No considerar el overfitting (sobreajuste). El cual se da cuando un modelo de IA se adapta a los datos de entrenamiento, y por ende, memoriza casos específicos en lugar de aprender patrones generales. Esto limita su capacidad de respuesta frente a nueva información. Por ejemplo: un algoritmo entrenado para reconocer imágenes falla si recibe otras imágenes con mínimas variaciones. Este error compromete la capacidad del modelo y evidencia la necesidad de validar su rendimiento con nuevos datos.

No tener en cuenta el sesgo en los datos (data bias). La inteligencia artificial refleja la información con la que se entrena. Si los datos tienen prejuicios, o vacíos, el modelo réplica esa dinámica. En salud, esto puede significar diagnósticos menos precisos para ciertos grupos poblacionales; en finanzas, mayores probabilidades de rechazar créditos a minorías; y en procesos de selección, discriminación hacia mujeres o candidatos de determinados orígenes. El sesgo afecta tanto la confiabilidad como la legitimidad de la IA.

No considerar los problemas de privacidad o confidencialidad. Compartir información sensible o privada con la IA sin entender qué riesgos implica, puede ser un riesgo en el afán de obtener respuestas e ideas. Sin embargo, a la hora de integrar temas personales o sensibles en una consulta, es mejor conocer los límites para no dar información que vaya en contravía del cuidado de la privacidad o confidencialidad. Ignorar la ética de la IA no solo puede dañar la reputación de una empresa o institución, sino que puede representar un daño legal.

El cuarto informe del Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación de la Universidad Europea subraya la necesidad de reflexionar sobre las implicaciones del uso de esta tecnología, en un momento en el que su avance resulta vertiginoso. El documento señala que “corregir los errores más comunes en la interacción con la IA permite aprovechar mejor su potencial, pero recuerda que la responsabilidad última recae en los usuarios que deciden emplearla en su día a día”. También enfatiza que lo esencial no es dominar los lenguajes tecnológicos, sino aplicar estas herramientas con criterio, reconocer sus límites y evaluar con rigor los resultados obtenidos.

Finalmente, se subraya la importancia de “fomentar competencias como el pensamiento crítico, la capacidad de análisis y la selección de fuentes fiables”.

La inteligencia artificial ofrece un potencial enorme, pero su efectividad depende de cómo la usamos. Reflexionar, validar y aplicar criterio son pasos esenciales para aprovecharla al máximo. Comparte este artículo y ayúdanos a promover un uso más responsable y consciente de la IA.

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