En la dinámica arena tecnológica, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático son más que palabras de moda. Cómo Engineering Manager, responsable de la creación, el crecimiento y el desarrollo de mis equipos, considero que la formación continua en estas áreas es esencial. No solo nos impulsa a alcanzar nuestras metas y optimizar resultados, sino que también nos prepara para enfrentar los desafíos emergentes y mantener a nuestros equipos motivados y comprometidos. Mi experiencia en la formación de equipos durante los últimos dos años ha fortalecido mi convicción de que estos conceptos deben ser accesibles para todos.

¿Qué es la IA y el ML?

Poniéndolo brevemente, IA denota la capacidad de las máquinas para simular la inteligencia humana, al tiempo que ML, la abreviatura de Machine Learning, es un ramal de IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin estar programadas explícitamente. Es como enseñar a un bebé a  reconocer que es un perro, un gato o un ave. Al principio, alguien debe decirle lo que son los animales. Con el tiempo, aprende a identificarlos por sí mismo, independientemente de si es una raza de la que nunca ha oído charlar. De la misma forma, con proveerles con una potencial muestra de datos y la identificación de los mismos, las máquinas tienen la capacidad de “aprender” a accionar tareas específicas y lograr un mejor desempeño con el tiempo.

Ejemplos Cotidianos de IA y ML

En realidad, hay muchas maneras en que la IA y el ML ya están presentes en la mayoría de las cosas que hacemos todos los días, ni siquiera los notamos.

Algunos ejemplos incluyen:

• Asistentes de voz como Siri o Alexa: Cuando le preguntas a Siri sobre el clima o le pides a Alexa que reproduzca tu canción favorita, estás interactuando con la Inteligencia Artificial. Estos asistentes utilizan el procesamiento del lenguaje natural para entender a qué te refieres y Machine Learning para aprender tus preferencias y ofrecerte solo las opciones más adecuadas..
• Referencia: 5 ejemplos de Inteligencia Artificial en la vida cotidiana – INESDI
• Resultados de búsqueda en Google: Cuando buscas algo en Google, la IA se usa para clasificar los resultados y presentarte los más relevantes primero. Las cosas que la IA considera en este caso, son tales como la popularidad del sitio web, la calidad del contenido, tu ubicación, o tu historial de búsqueda.
• Referencia: ¿Cómo Google usa el Machine Learning?

Pero ejemplos sencillos como estos son solo la punta del iceberg en cuanto a la forma en que la IA y el ML ya se han integrado en nuestra vida diaria, haciéndola más fácil y eficiente. Por ejemplo, en el campo de la medicina, la IA se usa para examinar datasets enormes de registros y otros datos médicos, buscando patrones y tendencias que los médicos podrían haber perdido para luego tomar decisiones más informadas y más precisas sobre el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.

Por otro lado, el ML hace posible el desarrollo de sistemas que pueden pronosticar la probabilidad de complicaciones en pacientes y, por lo tanto, brindar la oportunidad de intervenir de inmediato solo con atención más personalizada. La IA también logra reducir el tiempo de desarrollo de medicamentos que de otro modo llevaría hasta diez años: nuevas drogas ahora están en producción que podrían ayudar a combatir enfermedades que de otro modo serían desafiantes o imposibles de curar. La IA ayuda en la detección temprana del cáncer, a la creación de prótesis inteligentes: la IA y el ML están cambiando la definición y el concepto de salud.

IA y ML en el Análisis de Procesos de Desarrollo de Software

La IA y el aprendizaje automático (ML) no solo están cambiando el ámbito de la salud, sino también el modo en que desarrollamos software, y esta transformación puede realizarse en las distintas etapas del ciclo de desarrollo, desde la planificación y el diseño hasta la realización de pruebas y el despliegue, aportando una serie de beneficios significativos. Por ejemplo, el análisis predictivo a partir del ML puede resultar un gran aliado para detectar partes del código que presenten un problema, anticipar errores o cuellos de botella en el rendimiento del software y sugerir mejoras en la arquitectura del software, lo que proporciona la posibilidad de anticiparse a los problemas se conviertan en problemas mayores, ahorrando, de esta manera, en costos.

La IA también puede automatizar tareas repetitivas, como la generación de código boilerplate y la realización de pruebas unitarias, con la ventaja de que los desarrolladores dispongan de más tiempo para dedicarse a las tareas más creativas y menos técnicas, e incluso las tareas más estratégicas.

Y esto no solo incrementa la productividad, sino que mejora la calidad del software, ya que se disminuye la probabilidad de introducir errores derivados del propio ser humano. 

Despertando la Curiosidad en el Equipo

Desde mi experiencia, considero que la mejor manera de enseñar a las personas, en cualquier ámbito, y focalmente en términos de IA y ML es despertando y aumentando su curiosidad y su entusiasmo. En este sentido, en lugar de abrumarlos con conceptos extremadamente técnicos y fórmulas complejas, prefiero comenzar con ejemplos prácticos y preguntas que inviten a la reflexión.

Por ejemplo, plantearles el reto de imaginar cómo se podría estructurar un algoritmo para que pudiéramos predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo de que le diagnostiquen tal enfermedad, teniendo en cuenta las características del paciente, su historial médico y otros datos relevantes. O simplemente podríamos preguntarnos cómo la IA puede ayudarnos a mejorar la disponibilidad de los recursos de un hospital o bien la forma de tratar a los pacientes procurando la eficiencia y calidad de la atención.

Considero que también es necesario promover estos espacios para un ambiente de aprendizaje activo y colaborativo en el que cada integrante del equipo se sienta seguro haciendo preguntas, aportando ideas y jugando con distintas herramientas y técnicas, que además de ir transmitiendo la formación, también contribuimos a que exista una cultura de aprendizaje continuo y adaptación al cambio. 

Preparándonos para los Retos del Futuro

La naturaleza de la IA y el ML es muy dinámica, lo que implica un constante aprendizaje y adaptación para poder afrontar las novedades que nos brinda este nuevo paso hacia el futuro. Estas tecnologías están cambiando el contexto de la salud a gran velocidad y el desarrollo de software no se encuentra ajeno a estos cambios. Como profesionales, tenemos la necesidad de adquirir las competencias y habilidades necesarias para aprovechar al máximo los beneficios que estas nos aportan. Formar a nuestros equipos no sólo los capacita ante los retos que pueda ofrecer el futuro, sino que les permite desenvolverse en un entorno que motiva la invención y la creatividad.

Al incorporar la IA y el ML en el desarrollo del software, encontramos un gran número de beneficios. Por un lado, la pueden acelerar el análisis de grandes conjuntos de información, descubriendo patrones y tendencias ocultas que pueden aportar información para la toma de decisiones y mejorar los resultados de los pacientes. Por otra parte, los algoritmos de IA pueden formar un sistema que automatiza trabajos rutinarios y que permite centrar más tiempo y esfuerzo en trabajos más estratégicos. Finalmente, el ML puede incrementar la funcionalidad del software al dotarlo de capacidades predictivas, lo que permite las intervenciones proactivas y la creación de planes de atención personalizados. 

Conclusión

La IA y el ML no son magia, sino herramientas poderosas que pueden mejorar la atención médica y el desarrollo de software y por ende la calidad de vida de las personas. A través de la desmitificación de los conceptos y de exponerlos a todos, podemos hacer que nuestros equipos sean parte de esta revolución. El futuro está en nuestras manos, y con la IA y el ML de nuestro lado, podemos construir un futuro más saludable, eficiente e innovador.