Inteligencia artificial para soldados rasos: una introducción a la inteligencia artificial (parte I)

Fuente: AI for Grunts: An Intro to Artificial Intelligence (Part I) by Major Ryan Shannon The Connecting File

Nota del editor: Esta es la primera de una serie de dos partes sobre la IA y su impacto en la compañía de rifles, y es la tercera entrega de nuestra serie sobre tecnología emergente. La primera parte ofrece información relevante y centrada en la IA y los datos para líderes de unidades pequeñas, y la segunda parte se centrará en su posible aplicabilidad tanto en entornos de guarnición como de despliegue. Puede leer nuestros artículos anteriores sobre ciencias de datos aquí y aquí.

Entonces, su jefe quiere que utilice la IA para mejorar su compañía. ¿Y ahora qué? ¿Qué significa esto? ¿De dónde se obtiene la IA? ¿Para qué se utiliza? ¿Cómo se puede integrar?

Estos artículos exploran estas preguntas, tratando de describir qué es la Inteligencia Artificial (IA), las implicaciones prácticas de la IA para una compañía de rifles en este momento y las implicaciones para una compañía de rifles en el futuro. La primera parte le ayudará a comprender la IA en lo que respecta a imágenes, software y big data. Además, le mostrará una vista previa de la aplicabilidad de la IA para los líderes jóvenes a nivel de la compañía.

Conclusión desde el principio

El potencial de su compañía para aprovechar la IA es enorme… como usuario final. No espere ser parte de la generación o el desarrollo de soluciones de IA. Si bien un infante de marina innovador de su compañía podría crear un código personalizado que resuelva sus problemas en teoría, una implementación significativa requeriría una cantidad irrazonable de tiempo y esfuerzo para superar la burocracia administrativa.

Sin embargo, existen algunas herramientas que puede utilizar de inmediato y este artículo describirá algunas de ellas. Algunas de las cosas que recomendamos no son técnicamente IA y se clasificarían más apropiadamente como software realmente bueno. Si eres un lector experto en informática o un fanático de las definiciones técnicas, déjalo pasar.

Si tienes una gran idea, hay personas a las que puedes contactar. En concreto, puedes ponerte en contacto con la Marine Corps Software Factory. Están en una posición mucho mejor que una compañía de rifles para implementar una solución de software. Este artículo proporcionará algunos detalles sobre quiénes son, qué hacen y cómo comunicarse con ellos.

En general, las futuras herramientas de IA podrían utilizarse para acelerar la planificación, automatizar el trabajo servil o ayudar a procesar grandes volúmenes de datos. Hay algunos ejemplos de uso actual o visiones de uso futuro que invitan a la reflexión y que se describen en este artículo. El objetivo es brindarte algunas respuestas a la pregunta «¿Qué quieres de la IA como usuario final?». Con suerte, una buena comprensión de lo que podrías tener puede ayudarte a articular lo que quieres.

¿Qué es la IA?

La IA se puede conceptualizar mejor como una tecnología de propósito general que tiene aplicaciones para una amplia gama de actividades humanas, en lugar de conceptualizarse como una cosa en particular. Al igual que la imprenta fue un punto de inflexión en el ámbito de la información o el motor de combustión fue un punto de inflexión en la aplicación de fuerza a los objetos, las líneas de código que forman la IA tienen el potencial de afectar todo tipo de actividades humanas. El mayor potencial está en los dominios cognitivo y de la información.

Como punto de partida, la Enciclopedia Británica define la IA como “la capacidad de una computadora digital o un robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes”. Estas incluyen cosas como la percepción visual, el reconocimiento y las respuestas del habla escrita o verbal, la toma de decisiones y la realización de una idea basada en alguna percepción. Si desea una descripción más técnica, aquí hay un buen video con un profesor hablando sobre términos de IA.

Si lo analizamos más en profundidad, aquí hay tres formas de clasificar su comprensión de la IA:

Manejo de texto e imágenes.

Manejo de grandes volúmenes de datos.

Software novedoso.

Concepto 1: Manejo de texto e imágenes

Gran parte del revuelo más reciente en torno a la IA gira en torno a las redes neuronales. Las redes neuronales son conocidas por su capacidad de aprender de grandes cantidades de datos y se utilizan mucho para procesar texto/imágenes, generar texto/imágenes o obtener información de conjuntos de datos masivos. Incluyen muchas cosas que generan publicidad, como grandes modelos de lenguaje (como ChatGPT -openai.com-) o imágenes generativas (como AI Image Generator -deepai.org-). El nombre «red neuronal» proviene de la forma en que los científicos de la década de 1940 pensaban sobre cómo funciona el algoritmo. Wikipedia tiene una gran investigación sobre esa historia. El nombre también implica sensibilidad biológica como la del cerebro animal. Esto es desafortunado e incorrecto. Las redes neuronales son solo matemáticas.

Funcionan tomando una gran cantidad de datos de entrenamiento, usando matemáticas para averiguar qué hace que los elementos de los datos de entrenamiento sean coherentes y luego creando un nuevo algoritmo que pueda reconocer o generar algo igualmente coherente cuando se lo solicite. Por ejemplo, podría usar una red neuronal para entrenar un nuevo algoritmo que pudiera escribir correos electrónicos. Digamos que utilizo todos los correos electrónicos de Outlook enviados antes de las 12:00 como datos de entrenamiento. El proceso de entrenamiento del nuevo algoritmo descubriría que si un correo electrónico comienza con la palabra «Buenos», la segunda palabra es: «Buenos días» con alta probabilidad, «Trabajo» con mediana probabilidad y «Waffles» con casi cero probabilidad. Cuando le pido al algoritmo entrenado que escriba un nuevo correo electrónico para mí, el correo electrónico generado comenzará con «Buenos días», ya que tiene una alta probabilidad de ser coherente.

La idea de que podríamos decirle a la computadora que redacte un documento, revise un documento, reconozca algo en una imagen o nos ayude a visualizar algo generando una imagen tiene un potencial enorme. Seguiremos hablando de formas de usar la IA ahora.

Entrenar un algoritmo con una red neuronal requiere muchos recursos y puede llevar días o semanas. La intensidad de los recursos durante el entrenamiento se debe a la necesidad de una potencia computacional significativa para manejar conjuntos de datos masivos y modelos complejos. Sin embargo, una vez que se completa el entrenamiento del algoritmo, se trata de un conjunto de pasos y algo de matemática (aunque en el caso de ChatGPT, una fórmula matemática con miles de millones de parámetros).

El uso de un algoritmo entrenado requiere pocos recursos, ya que básicamente es solo una gran fórmula. De manera similar, modificar un algoritmo entrenado existente requiere menos recursos que crear uno desde cero. Esto significa que las organizaciones o las personas pueden modificar los algoritmos entrenados existentes para convertirlos en algo más útil (o más nefasto). Un ejemplo reciente de esto es alguien que tomó el algoritmo de Chat GPT y eliminó todas las barreras que impedían que el algoritmo produjera contenido racista o dañino (como los pasos para cocinar metanfetamina). Seguiremos hablando de esto cuando hablemos de usos futuros.

En resumen, un primer buen concepto para pensar en IA es la tecnología que puede facilitar el procesamiento o la generación de texto e imágenes.

Concepto 2: Manejo de big data

El término “IA” también aparece en el contexto del análisis cuantitativo. La capacidad de procesamiento se ha vuelto tan rápida y eficiente que analizar conjuntos de datos utilizando estadísticas se ha vuelto muy fácil. Las técnicas estadísticas que solían requerir mucho tiempo ahora se pueden realizar casi instantáneamente. Esto permite que las personas apliquen todo tipo de enfoques y herramientas analíticas diferentes que eran imposibles hace unos años debido al tiempo que tomaba realizar los cálculos.

En otras palabras, el término “IA” a veces solo se refiere a hacer estadísticas rápidamente y con enormes conjuntos de datos. ¿Por qué usarías solo un modelo de regresión lineal cuando por casi ningún costo y sin tiempo adicional puedes aplicar un modelo logarítmico, polinómico, de bosque aleatorio y no lineal? No hay necesidad de preocuparse demasiado por lo que significan esas palabras… la cuestión es ¿por qué los estadísticos no analizarían un problema de diferentes maneras y verían cuál tiene más sentido?

La implicación de nuevas y más rápidas formas de aplicar las herramientas estadísticas antiguas es que podemos entender rápidamente grandes conjuntos de datos a bajo costo. El análisis estadístico que antes hubiera llevado varias semanas y varios títulos de posgrado para comprenderlo ahora está disponible para el principiante. Esto hace que sea más fácil obtener información de los datos.

También significa que podemos volver atrás y mirar datos antiguos que hemos estado recopilando durante años y obtener nuevos conocimientos. Piense en poder hacer fácilmente algo como lo que hicieron en la película «Moneyball» en áreas distintas al béisbol. Tal vez hemos tenido toda la información que necesitamos para resolver un problema, pero simplemente no hemos aplicado el modelo correcto. Gran parte del trabajo que se está haciendo en el Cuerpo de Marines con datos en este momento es solo eso… aplicar técnicas de análisis a los datos que ya teníamos.

En resumen, una segunda buena forma de pensar en la IA es encontrar información a partir de datos cuantitativos.

Concepto 3: Software novedoso

Por último, muchas personas utilizan el término “IA” para describir un buen software que hace algo nuevo. Especialmente desde que el término “IA” entró en la cultura popular, parece aplicarse a todo lo que se ha desarrollado recientemente. Probablemente esto tenga que ver con esa parte de la definición de la Enciclopedia Británica que dice que la IA realiza cualquier “tarea que requiera inteligencia humana”. Se puede argumentar que casi cualquier tarea que no esté automatizada actualmente encaja en esa descripción.

Cualquier software que automatice un proceso parece mágico al principio. Pero a medida que la magia se vuelve mundana, lo que al principio consideramos IA se convierte en solo software. No le damos ni un segundo pensamiento a cosas que solo existían en la ciencia ficción hace 30 años. La mayoría de los autos nuevos se detienen automáticamente si detectan que estás a punto de chocar con un objeto. Un Roomba puede navegar y limpiar una habitación. Alexa puede buscar en Internet y responder a tus preguntas. A medida que estas cosas se han vuelto más comunes, dejamos de pensar en ellas como inteligencia artificial y las consideramos simplemente como una buena herramienta. Una excelente lectura llena de ejemplos de esto es el libro “Army of None”.

Sin embargo, los procesos recientemente automatizados son muy importantes, incluso si finalmente los consideramos simplemente como un buen software. La automatización de las cosas nos hace más rápidos y nos permite tomar decisiones. Hablaremos de esto cuando analicemos las visiones futuras. Esperemos que las herramientas de IA nos ayuden a clasificar las opciones y nos ayuden a encargarnos de tareas simples, como la forma en que JARVIS ayuda a Tony Stark en las películas de Marvel.

La idea de la automatización conduce a otro concepto importante cuando se piensa en la IA, la diferencia entre «autónomo» y «automatizado». Las máquinas verdaderamente autónomas serían autosuficientes, podrían aprender y podrían tomar decisiones en muchos entornos diferentes (Terminator, C-3PO). Las máquinas automatizadas pueden realizar una tarea específica si se cumplen criterios bien conocidos (Roomba).

Los sistemas autónomos que se acerquen a la sensibilidad todavía no han sido descubiertos. Las máquinas pueden ser muy impresionantes en tareas específicas, pero no tienen la flexibilidad para hacer otras cosas fuera de su área de competencia. Para usar algunos ejemplos de “Army of None”, una supercomputadora de ajedrez no puede preparar una taza de café. Un automóvil autónomo no puede decorar tu casa. Un humano puede ser derrotado por una máquina en cada tarea individual de jugar al ajedrez, conducir un automóvil, preparar una taza de café o decorar una casa… pero un humano puede hacer todas esas cosas.

Sin embargo, la línea entre “autónomo” y “automatizado” no siempre es fácil de definir. ¿Temes a las máquinas que toman decisiones de matar sin la aprobación final de los seres humanos? Tenemos eso desde 1983, se llama misil Tomahawk. Una vez que lo lanzas y lo envías a una determinada box para que merodee, el misil detecta los objetivos en la box, los compara con parámetros/guías preestablecidos y luego decide atacar el mejor objetivo. ¿Se trata de un proceso altamente automatizado o de una máquina de matar autónoma?

En resumen, una tercera categoría para pensar en la IA es un buen software que hace cosas increíbles.

¿Claro como el barro? Bien, profundicemos en algunas cuestiones aplicables.

Prepararse para los impactos de la IA

La IA tiene el potencial de revolucionar el aspecto cognitivo de la guerra, de la misma manera que la revolución industrial impactó el aspecto físico de la guerra. Gran parte de esto sucederá en varios niveles de cuartel general, la mayoría de ellos de alto nivel (como el COCOM). La IA promete acelerar los puestos de mando y las funciones del personal en la guarnición o el combate al facilitar la absorción, el procesamiento y el análisis de la información. La automatización del trabajo servil asociado con la información permite a los humanos concentrarse en la toma de decisiones.

Un ejemplo sencillo son los fuegos. Prácticamente todos los aspectos de la cadena de muerte, además del disparo físico del arma (encontrar un objetivo, poner en cola los activos de vigilancia, obtener datos de ubicación, transmitir datos de ubicación, etc.), podrían acelerarse mediante la automatización. Un ritmo más rápido en las cadenas de muerte da como resultado más efectos en el objetivo. Aquí hay un enlace a un excelente podcast sobre eso: Ep 112: Paul Scharre sobre IA 101 – Podcast de la Escuela de Guerra.

Prepárese para nuevos programas y métodos de capacitación informados por big data. Si se hace correctamente, los datos bien recopilados pueden proporcionar una respuesta definitiva sobre qué entrenamiento es más eficaz. Sin embargo, es posible que eso no elimine la emoción que sienten algunas personas sobre un cambio. La actualización de la calificación de rifles del Cuerpo de Marines es un buen ejemplo de uso de datos para justificar un cambio que podría generar sentimientos fuertes entre las personas. Hablaremos más sobre esto cuando hablemos de temas específicos, pero aquí hay un enlace al respecto: Brutecast S5 E15 – Programa de entrenamiento de puntería avanzada

A medida que las aplicaciones de software a nivel táctico se vuelvan más comunes, el Cuerpo de Marines tendrá que desarrollar mejores formas de mantenerlas. Nuestros comunicadores ya lo hacen en cierta medida con su equipo, pero será más común. Esté preparado para tener una propiedad digital que consista en aplicaciones de software de la misma manera que tiene una propiedad física que consiste en un programa de equipo de registro. Es probable que tenga que dedicar algún tiempo a mantener su propiedad digital al igual que la propiedad física. También puede ser capaz de retocarla siempre que no haga grandes modificaciones, de manera similar a como puede trastear pero no puede soldar cosas en un MRZR.

En general, esté preparado para ser flexible. Una solución de IA puede parecer buena en desarrollo, pero no funcionar en el campo. Incluso si la tecnología es excelente, la implementación de cualquier iniciativa o programa puede estar llena de fricciones. Es posible que las personas no se entusiasmen de inmediato con algo diferente, incluso si finalmente descubren que es objetivamente mejor.

Ayuda al Cuerpo de Marines con buenas ideas

Si tienes una gran idea o has creado un buen código, hay un lugar al que puedes contactar para tomar medidas adicionales. Se llama Marine Corps Software Factory.

La Marine Corps Software Factory es bastante nueva, pero la visión es que trabaje directamente con los líderes de la industria y cree soluciones de software para el Cuerpo de Marines. En la medida de lo posible, se hacen cargo de proyectos que se pueden completar rápidamente (semanas o meses) y que se pueden generalizar para su uso por parte de una amplia audiencia. Se establecieron en Austin, Texas, el pasado mes de julio. Lo ideal es que, cuando crean una buena solución de software, encuentren un programa de registro para encargarse de ella para su mantenimiento a largo plazo.

Si quieres ponerte en contacto con ellos, fomentan el contacto directo a través de su cuenta de correo organizacional (mcswf@usmc.mil). Básicamente, no hay burocracia ni restricciones para comunicarse. Si prefieres algo más formal, aquí tienes el formulario de admisión de productos de la Software Factory. Puedes ponerte en contacto con ellos para que les ayuden a identificar y definir un problema. Si un marine ha creado algo útil, pueden hablar sobre cómo llevarlo a producción.

Si desea comprobar lo que ya han creado, la mejor manera es ponerse en contacto con ellos directamente.

Todavía no tienen un mercado optimizado, aunque están trabajando en uno. Gran parte de su trabajo hasta ahora se ha centrado en complementos para el Tactical Assault Kit (TAK), que entregan a la Actividad de soporte de sistemas tácticos del Cuerpo de Marines (MCTSSA) para el mantenimiento a largo plazo. Si ha oído hablar de TAK, probablemente le resulte interesante. Si no ha oído hablar de TAK, le informaremos más en la sección sobre detalles.

A continuación, se incluye una descripción general de lo que han hecho hasta ahora, a la que puede acceder mediante su correo electrónico .usmc:

Descripción general de MCSWF 16_9 4 de mayo de 2024.pptx

Una advertencia sobre Software Factory es que no son el mejor punto de contacto en lo que respecta a SharePoint/Power Apps. Para ellos, el mejor lugar al que acudir es Enterprise Information Services.

Glosario de acrónimos y términos militares:

Glosario de Términos y Acrónimos Militares

1. AI (Artificial Intelligence) / IA (Inteligencia Artificial):
   • Definición: Tecnología que permite a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural o la toma de decisiones basada en datos.
2. Rifle Company / Compañía de Fusileros o de Rifles:
   • Definición: Una unidad militar básica, generalmente compuesta por alrededor de 100 a 200 soldados, que forma parte de un batallón. Es una unidad táctica que realiza operaciones de combate directo.
3. Garrison / Guarnición:
   • Definición: El lugar donde las tropas están estacionadas en tiempos de paz o cuando no están desplegadas en operaciones. También se refiere a las actividades y tareas que se realizan en ese lugar.
4. Deployed / Desplegado:
   • Definición: Cuando las tropas o unidades son enviadas a una ubicación específica, generalmente en una zona de operaciones o conflicto, para llevar a cabo misiones.
5. Marine Corps / Cuerpo de Marines:
   • Definición: Una rama de las fuerzas armadas de los Estados Unidos especializada en operaciones anfibias y de combate rápido. Es conocida por su alta movilidad y capacidad de proyección de fuerza.
6. LCpl (Lance Corporal) / Cabo:
   • Definición: Un rango militar en los Marines y otras fuerzas armadas, generalmente un soldado de menor rango pero con cierta experiencia y responsabilidad.
7. DOD (Department of Defense) / Departamento de Defensa:
   • Definición: El departamento del gobierno de los Estados Unidos responsable de supervisar las fuerzas armadas y la defensa nacional.
8. DOTMLPF:
   • Definición: Un marco utilizado en las fuerzas armadas para analizar y desarrollar capacidades militares. Significa:
     • D: Doctrine (Doctrina)
     • O: Organization (Organización)
     • T: Training (Entrenamiento)
     • M: Materiel (Material)
     • L: Leadership (Liderazgo)
     • P: Personnel (Personal)
     • F: Facilities (Instalaciones)
9. COCOM (Combatant Command) / Mando de Combate:
   • Definición: Un mando militar regional o funcional de alto nivel en las fuerzas armadas de los Estados Unidos, responsable de operaciones en un área geográfica específica o en un ámbito funcional (como el ciberespacio).
10. TAK (Tactical Assault Kit):
    • Definición: Un sistema de software utilizado por las fuerzas militares para la planificación y ejecución de operaciones tácticas. Proporciona herramientas para la navegación, la comunicación y la visualización de datos en tiempo real.
11. MCTSSA (Marine Corps Tactical Systems Support Activity):
    • Definición: Una organización dentro del Cuerpo de Marines que proporciona soporte técnico y mantenimiento para sistemas tácticos y de software utilizados en operaciones.
12. MRZR:
    • Definición: Un vehículo ligero y altamente móvil utilizado por las fuerzas especiales y los Marines para operaciones tácticas. Es similar a un buggy todoterreno.
13. Kill Chain / Cadena de Eliminación:
    • Definición: Un proceso militar que describe los pasos necesarios para identificar, atacar y destruir un objetivo. Incluye la detección, la decisión de atacar y la ejecución del ataque.
14. Tomahawk Missile / Misil Tomahawk:
    • Definición: Un misil de crucero de largo alcance utilizado por las fuerzas armadas de los Estados Unidos. Puede ser lanzado desde barcos o submarinos y es altamente preciso.
15. JARVIS:
    • Definición: Un sistema de inteligencia artificial ficticio de las películas de Marvel que ayuda al personaje Tony Stark (Iron Man) en la toma de decisiones y la gestión de tareas complejas. Se usa como ejemplo de un sistema de IA avanzado.
16. Roomba:
    • Definición: Un robot aspiradora autónomo que limpia pisos de manera automática. Se menciona como un ejemplo de automatización en la vida cotidiana.
17. SharePoint / Power Apps:
    • Definición: Herramientas de software de Microsoft utilizadas para la gestión de documentos, la colaboración y la creación de aplicaciones personalizadas. En el contexto militar, se usan para gestionar información y procesos.
18. Enterprise Information Services / Servicios de Información Empresarial:
    • Definición: Un departamento o servicio dentro de una organización (en este caso, el Cuerpo de Marines) que se encarga de gestionar y mantener sistemas de información y software a gran escala.
19. Preventative Maintenance / Mantenimiento Preventivo:
    • Definición: Actividades de mantenimiento realizadas de manera regular para prevenir fallos en equipos o vehículos, en lugar de repararlos después de que ocurra un problema.
20. Innovation Hero / Héroe de la Innovación:
    • Definición: Término coloquial que se refiere a alguien que intenta impulsar cambios tecnológicos o innovaciones dentro de una organización, a veces sin tener en cuenta los recursos o las limitaciones prácticas.

Experimento: Preguntamos a DeepSeek sobre el contenido de este texto, subiéndolo en formato pdf y realizando la siguiente consulta: ¿Cuales son los puntos del texto más apropiados para un debate sobre el uso de IAs a nivel organizativo básico, es decir unidades operacionales más pequeñas y más cercanas a la acción cotidiana, de cualquier organización , no solo militar ( ejemplos: académico, sindical, corporativo, centro de trabajo pequeño)?

Nos responde:

El texto proporciona varios puntos que podrían ser relevantes para un debate sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) a nivel organizativo básico, es decir, en unidades operacionales pequeñas y cercanas a la acción cotidiana, en diversos contextos como el académico, sindical, corporativo o en pequeños centros de trabajo. Aquí hay algunos puntos clave que podrían ser apropiados para dicho debate:

1. Definición y conceptualización de la IA:
   • Punto de debate: ¿Cómo definimos la IA en contextos no técnicos y cómo se puede aplicar en diferentes organizaciones? ¿Es la IA simplemente un software avanzado o implica algo más?
   • Relevancia: Comprender qué es la IA y cómo se puede conceptualizar es fundamental para discutir su aplicación en diferentes entornos.
2. Uso de la IA como herramienta de apoyo:
   • Punto de debate: ¿Cómo pueden las pequeñas unidades operacionales utilizar la IA para automatizar tareas rutinarias, procesar grandes volúmenes de datos y mejorar la toma de decisiones?
   • Relevancia: La IA puede ser una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y la efectividad en tareas cotidianas, lo que es aplicable en cualquier organización.
3. Integración de la IA en procesos existentes:
   • Punto de debate: ¿Cómo se puede integrar la IA en los procesos existentes sin causar disrupciones significativas? ¿Qué desafíos organizativos y técnicos podrían surgir?
   • Relevancia: La integración de nuevas tecnologías en procesos establecidos es un desafío común en todas las organizaciones.
4. Formación y capacitación:
   • Punto de debate: ¿Qué tipo de formación y capacitación necesitan los miembros de una organización para utilizar eficazmente las herramientas de IA? ¿Cómo se puede implementar un programa de formación efectivo?
   • Relevancia: La capacitación es esencial para garantizar que los miembros de la organización puedan aprovechar al máximo las nuevas tecnologías.
5. Impacto en la toma de decisiones:
   • Punto de debate: ¿Cómo puede la IA mejorar la toma de decisiones en pequeñas unidades operacionales? ¿Qué precauciones deben tomarse para evitar la dependencia excesiva de la IA?
   • Relevancia: La IA puede proporcionar insights valiosos, pero es importante mantener un equilibrio entre la automatización y el juicio humano.
6. Innovación y aplicación creativa de herramientas existentes:
   • Punto de debate: ¿Cómo pueden las pequeñas unidades fomentar la innovación y la aplicación creativa de herramientas de IA existentes? ¿Qué papel juega la cultura organizativa en este proceso?
   • Relevancia: La innovación no siempre requiere crear nuevas herramientas desde cero; a menudo, la aplicación creativa de herramientas existentes puede ser igual de efectiva.
7. Desafíos éticos y de seguridad:
   • Punto de debate: ¿Qué consideraciones éticas y de seguridad deben tenerse en cuenta al implementar la IA en pequeñas unidades operacionales? ¿Cómo se pueden mitigar los riesgos asociados?
   • Relevancia: La ética y la seguridad son preocupaciones importantes en cualquier implementación de IA, especialmente en entornos donde las decisiones pueden tener un impacto directo en las personas.
8. Colaboración con expertos y desarrolladores:
   • Punto de debate: ¿Cómo pueden las pequeñas unidades colaborar con expertos en IA y desarrolladores para crear soluciones personalizadas? ¿Qué recursos están disponibles para facilitar esta colaboración?
   • Relevancia: La colaboración con expertos puede ser crucial para desarrollar soluciones de IA que se ajusten a las necesidades específicas de una organización.
9. Evaluación y mejora continua:
   • Punto de debate: ¿Cómo se puede evaluar la efectividad de las herramientas de IA implementadas y qué procesos se pueden establecer para la mejora continua?
   • Relevancia: La evaluación y la mejora continua son esenciales para garantizar que las herramientas de IA sigan siendo relevantes y efectivas.

Estos puntos proporcionan un marco sólido para un debate sobre el uso de la IA en pequeñas unidades operacionales en diversos contextos organizativos.

Pregunta: ¿Cómo pueden las pequeñas unidades operacionales (no militares) utilizar la IA para automatizar tareas rutinarias, procesar grandes volúmenes de datos y mejorar la toma de decisiones?

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Respuesta con ejemplos concretos:

1. Automatización de tareas rutinarias:
   • Ejemplo en una empresa pequeña: Una empresa de ventas al por menor podría utilizar herramientas de IA como chatbots (por ejemplo, ChatGPT o herramientas similares) para automatizar las respuestas a preguntas frecuentes de los clientes, como consultas sobre el estado de los pedidos, políticas de devolución o horarios de atención. Esto liberaría al personal para que se concentre en tareas más complejas, como la atención personalizada a clientes importantes.
   • Ejemplo en una institución académica: Un departamento universitario podría usar IA para automatizar la gestión de correos electrónicos, clasificando automáticamente los mensajes en categorías como «solicitudes de estudiantes», «recordatorios de plazos» o «comunicaciones internas». Esto ahorraría tiempo al personal administrativo.
2. Procesamiento de grandes volúmenes de datos:
   • Ejemplo en un sindicato: Un sindicato podría utilizar herramientas de análisis de datos basadas en IA para procesar encuestas de satisfacción laboral de miles de miembros. La IA podría identificar patrones, como problemas comunes en ciertos sectores o empresas, y generar informes automáticos que ayuden a los líderes sindicales a tomar decisiones informadas sobre dónde enfocar sus esfuerzos de negociación.
   • Ejemplo en una pequeña empresa de logística: Una empresa de transporte podría usar IA para analizar datos históricos de rutas, tiempos de entrega y condiciones climáticas. Esto permitiría optimizar las rutas en tiempo real, reduciendo costos de combustible y mejorando la eficiencia en las entregas.
3. Mejora de la toma de decisiones:
   • Ejemplo en un centro de trabajo pequeño: Un restaurante podría implementar un sistema de IA que analice datos de ventas, preferencias de los clientes y tendencias estacionales para sugerir cambios en el menú o ajustar los niveles de inventario. Esto ayudaría al propietario a tomar decisiones más informadas sobre qué productos comprar y cuándo ofrecer promociones.
   • Ejemplo en una institución académica: Una universidad podría usar IA para analizar datos de rendimiento estudiantil y predecir qué estudiantes están en riesgo de abandonar sus estudios. Con esta información, los consejeros académicos podrían intervenir de manera proactiva, ofreciendo tutorías o recursos adicionales a los estudiantes que más lo necesitan.
4. Generación de contenido y visualización de datos:
   • Ejemplo en una empresa de marketing: Una agencia de publicidad podría usar herramientas de IA generativa, como DALL-E o MidJourney, para crear imágenes y gráficos personalizados para campañas publicitarias. Esto reduciría el tiempo y los costos asociados con la contratación de diseñadores gráficos para cada proyecto.
   • Ejemplo en un sindicato: Un sindicato podría usar IA para generar informes visuales automáticos sobre las condiciones laborales en diferentes sectores, utilizando gráficos y tablas que se actualizan en tiempo real. Esto facilitaría la comunicación de información compleja a los miembros de manera clara y accesible.
5. Optimización de procesos internos:
   • Ejemplo en una pequeña empresa de manufactura: Una fábrica podría implementar sistemas de IA para monitorear el rendimiento de las máquinas y predecir cuándo es probable que ocurran fallos. Esto permitiría realizar mantenimiento preventivo, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de reparación.
   • Ejemplo en una institución académica: Una biblioteca universitaria podría usar IA para organizar y categorizar automáticamente su colección de libros y artículos, facilitando la búsqueda de recursos para estudiantes y profesores.
6. Mejora de la comunicación interna:
   • Ejemplo en una empresa pequeña: Una empresa de consultoría podría usar herramientas de IA como Grammarly o Otter.ai para mejorar la calidad de la comunicación escrita (correos electrónicos, informes) y transcribir automáticamente reuniones internas. Esto ahorraría tiempo y mejoraría la claridad en la comunicación.
   • Ejemplo en un sindicato: Un sindicato podría usar IA para traducir automáticamente documentos y comunicaciones a múltiples idiomas, facilitando la inclusión de miembros que hablan diferentes lenguas.

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Conclusión:

La IA puede ser una herramienta poderosa para organizaciones no militares, permitiéndoles automatizar tareas repetitivas, procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones más informadas. Los ejemplos anteriores muestran cómo la IA puede aplicarse en contextos cotidianos, desde la optimización de procesos internos hasta la mejora de la comunicación y la toma de decisiones estratégicas. La clave está en identificar las necesidades específicas de la organización y seleccionar las herramientas de IA adecuadas para abordarlas.