Empresas apuestan por automatización aunque computadoras y humanos piensan de forma similar

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Según un reciente estudio de la Universidad Johns Hopkins, las computadoras modernas pueden no ser tan diferentes de cómo pensamos los humanos, lo que demuestra cómo los avances en Inteligencia Artificial (IA) continúan reduciendo la brecha entre las capacidades visuales de las personas y las máquinas. La investigación aparece en la revista NatureCommunications.

Lo que es fácil para los humanos es a menudo difícil para las computadoras.

Los sistemas de IA han sido durante mucho tiempo mejores que las personas para hacer matemáticas o recordar grandes cantidades de información.

Pero incluso con estos avances tecnológicos existe un punto ciego crítico: es posible crear imágenes a propósito que las redes neuronales no pueden ver correctamente. Y estas imágenes, llamadas imágenes contradictorias o engañosas, son un gran problema.

No sólo podrían ser explotados por hackers y causar riesgos de seguridad, sino que sugieren que los humanos y las máquinas en realidad están viendo las imágenes de manera muy diferente.

Pese a esto, según una encuesta de Grant Thornton, los CFO han aumentado sus apuestas en IA, aprendizaje automático, automatización de procesos robóticos, análisis y cadena de bloques, ya que buscan automatizar para aumentar los ahorros, la eficiencia y la agilidad.

La encuesta descubrió que los CFO están priorizando el análisis avanzado, el aprendizaje automático, el reconocimiento óptico de caracteres y la IA.

Los CFO están identificando casos de uso y tecnologías de prueba rápidamente.

Según Grant Thornton, 91 por ciento de los líderes financieros creen que es el trabajo del CFO asegurarse de que se obtengan los beneficios de la tecnología. Además, 83 por ciento está de acuerdo en que las compras de tecnología deben estar conectadas a ROI cuantificables.