Publicación de Patricio Anguita

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CIO Clínicas del Cobre - Asesor Directorios - Académico UAndes

😱 Los primeros pecados de la Inteligencia Artificial 🤖 Tengo algo que confesar. Soy algo escéptico de la IA actual. Porque veo mucho humo y poco resultado concreto. Sin embargo, algunos han decidido lanzarse al vacío, y aceptar el riesgo. Algunos grandes ganadores = TIK TOK con su algoritmo terriblemente absorbente [1].  Y bueno, pareciera que los GPT y COPILOT están dejando su marca en la sociedad. Pero… ¿y cuáles son esos “primeros pecados”? Hace una semana la CMS (Agencia de prestadores de salud de Medicare en EEUU) envió un MEMO [2]. En el que aclaraban que NO SE PUEDE denegar cobertura por el solo resultado de un algoritmo. ¡Por que esto es lo que estaba pasando! Lamentablemente, miles de personas fueron afectadas por una IA sesgada. Esto es NOTICIA. No un cuento de ciencia ficción. Personas reales, de carne y hueso, que les llegó un aviso de denegación de cobertura de salud… AUTOMÁTICAMENTE. Ahora están organizando una demanda colectiva [3]. ¿Cómo puede una máquina entender la complejidad y la variabilidad en la industria de Salud? ¿Cómo puede la IA abarcar el delicado balance entre la individualidad y las tendencias sanitarias de una población? No es menor el desafío, en ninguna industria. Estamos rodeados de “chatbots” horriblemente tontos. No es IA. Es Tontera Artificial. Una apología de lo absurdo. Claramente la herramienta de IA no es perfecta. Tiene limitaciones y desafíos en calidad de datos, transparencia del algoritmo, implicaciones éticas… Pero es perfectible. Y día a día, estamos viendo su evolución en nuestra sociedad. Pareciera que el mayor pecado es dejarla “sola”. No incluir el criterio humano, el llamado “human-in-the-loop” [4]. Y con esto, podemos ver a la IA como debe ser hoy: Una oportunidad, una solución, una inversión… que no reemplaza el juicio humano, su creatividad, su compasión… sino que lo amplifica, lo aumenta, lo empodera. Una IA que selecciona casos “raros” para que un experto los mire con lupa. O que busca patrones en los datos, para que un analista los explore. O que alerta potenciales sesgos en las decisiones que se están tomando. Y muchos otros usos al servicio de la sociedad. Quizás no soy tan escéptico después de todo. Definitivamente la IA es una herramienta maravillosa. Pero poniendo en el centro al cliente, al paciente, a la estrategia de la organización. No pilotear sólo porque es la novedad. No creer ciegamente en sus recomendaciones. Y cuidarnos de los datos. Mantener al humano en el loop. ¿En qué áreas podríamos aplicar la IA, hoy y en concreto? ¿Cómo debería empezar? ¿Qué debo aprender para explorar sus usos? ¿Cómo logro que acepten mi proyecto de IA? En realidad… ¿cómo logro que acepten cualquiera de mis ideas? ¿Te interesaría resolver estas preguntas? ¿Tienes otras reflexiones? ➜ https://lnkd.in/egcDhW8Y #InteligenciaArtificial #TransformaciónDigital #GestionDelCambio

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Patricio Anguita

CIO Clínicas del Cobre - Asesor Directorios - Académico UAndes

5 meses

Hace años que busco ayudar a otros a desarrollar sus competencias de transformación empresarial. En mi trabajo como gerente. En las asesorías que hago a directorios y a equipos gerenciales. Y en las aulas de la Universidad de los Andes. Este año mi propósito es ampliar el alcance a profesionales que quieran crecer y lograr cambios positivos en sus empresas. Con métodos probados y concretos. Mediante cápsulas breves, tips al grano. Sin rodeos. “Oro puro”, como comentaban mis alumnos 2023. ¿Te gustaría entrar a este Club de los Agentes del Cambio? ➜ Responde este hilo con tus comentarios, o escríbeme directo por LinkedIN.

Patricio Anguita

CIO Clínicas del Cobre - Asesor Directorios - Académico UAndes

5 meses

Fuentes: [1] El algoritmo de Tiktok: The AI Behind TikTok's Addictive Algorithm: A Simple Explanation https://www.linkedin.com/pulse/ai-behind-tiktoks-addictive-algorithm-simple-alexander-stahl/ [2] El MEMO: https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2024/02/cms-memo-2624-faqs-related-to-coverage-criteria-and-utilization-management-requirements-in-cms-final-rule-cms-4201-f.pdf [3] Noticia en ARS Technica: AI cannot be used to deny health care coverage, feds clarify to insurers https://arstechnica.com/science/2024/02/ai-cannot-be-used-to-deny-health-care-coverage-feds-clarify-to-insurers/ [4] Human-in-the-loop: Definición Wikipedia Human-in-the-loop https://en.wikipedia.org/wiki/Human-in-the-loop Imagen del post: Generado localmente con IA “dumb robot, falling over a cliff, colorful cartoon” modelo RealisticVision v5.1VAE

Patricio, tu reflexión es sumamente interesante. En nuestra experiencia, hemos aplicado esta metodología principalmente en tareas donde una parte específica del proceso se automatiza y luego es revisada por un especialista. Nuestro enfoque busca trascender la eliminación de tareas repetitivas para profundizar en aquellos aspectos del proceso donde se puede aportar mayor valor. Algunos ejemplos concretos de nuestra aplicación incluyen: - Análisis de materiales mineros para determinar su estado de conservación. - Automatización en la generación de casos de prueba para software. - Automatización en la identificación de ambigüedades en historias de usuario. - Evaluación de tickets para determinar el área correspondiente que debe resolverlos, basándose en el contexto. - Desarrollo de chatbots basados en el contexto organizacional para asistencia interna. Iniciamos con una prueba de concepto (POC) de dos semanas. Si logramos resolver al menos un 60 o 70% del problema, procedemos a la siguiente etapa. Empezamos con modelos de OpenAI y, dependiendo de las necesidades, avanzamos hacia otros modelos o realizamos ajustes específicos y fine-tuning solo si es necesario. Espero te sea de utilidad

Javier Mora

Cirugia Cardiaca. ECMO. Ciencia de Datos.

5 meses

Saludos Patricio, interesante planteamiento. Y a mayor redundancia de tu escepticismo (y para decepcion de muchos): recordar que detras de la IA hay "solo" operaciones algebraicas de suma y multiplicaciones de vectores y matrices... que los LLM (ChatGPT, LLaMA, PaLM, etc) no saben ni entienden, solo predicen simbolos y caracterres dado un contexto... y que la capa humana en todos los modelos, y de forma transversal en todas las industrias, sobre todo en salud, es imprescindible. “Los médicos no serán reemplazodos por algoritmos; sin embargo, los sistemas de salud que no usen ML serán reemplazados por aquellos que sí lo hacen” (Ran Balicer, World Medical Association Conference, Tel Aviv, Israel, 2019).

Daniel Anguita

Engineering Manager at Meta

5 meses

Es un tema sumamente complejo por varias aristas. La información no es perfecta y el volúmen de datos en nichos es un desafío importante para poder hacer estos algoritmos "coherentes" o que tenga una precisión meramente cercana a lo que un humano haría. Las redes sociales están triunfando por esto, tienen una cantidad de información incomparable. En salud, ¿cómo reunir volúmen mundial en un mismo esquema que permita alcanzar similar fuente de información?

Sergio S.

Consultor Analista de Riesgos / Ingeniero de Cumplimiento / CISO

5 meses

Solamente he utilizado Chat GPT y Gemini par fines académicos y no he obtenido resultados 100% correctos, lo que me ha generado cierta desconfianza y solo lo utilizo como para validar o complementar alguna información respecto a algún tema. Siento que está aprendiendo de muchas personas que no saben sobre un tema en realidad o bien no indican la fuente exacta de la información. Que el 99% de los encuestados respondan X, no quiere decir que X sea la respuesta correcta, tal vez hay otras respuestas mejores y mas exactas, de fuentes fidedignas, incluso de la fuente original, lo que me hace pensar en "Garbage in, garbage out". Abro hilo mas abajo...

Sergio Guzmán

Socio Fundador LOGRA Consultor de Procesos y Tecnología de la Información.

5 meses

Sin duda que la IA es una herramienta con mucho potencial. Ahora bien, como herramienta siempre será bueno que quienas decidan utilizarla lo hagan validando los resultados esperados antes de lanzarse, especialmente en áreas tan sensible como la salud. El esceptisismo puede ser un aliado para empujar a hacer las cosas bien, pero se debe tener cuidado de no matar la innovación por mantenerse en una postura demasiado rígida. Al fin al cabo, los errores son una buena fuente de aprendizaje.

Jacqueline Bustamante Chávez

IT Digital Advisor | Digital Technology Strategy | IT Delivery Manager | Digital Transformation | Healthcare Pharmaceutical Industry | Information Technology Business Consultant | PMO | Jefe de Proyectos

5 meses

Es un tema muy complejo y con derivaciones desconocidas en los procesos de salud. Creo que muy pronto tendremos nuevos procesos asociados a la determinación del plan de saludos o cobertura de seguros. Claramente contar con información respecto de la salud genética de las personas hará que las empresas ahorren negando servicios, y sobre cargando los sistemas públicos. Adicionalmente, se ha demostrado que la IA es un aporte en todas las industrias, que se ha avanzado mucho en el proceso de determinación de resultados clínicos. Esto permite dar mejores prestaciones a todos los pacientes. Por último, el aporte en la salud preventiva es innegable. Interesantes preguntas y avances de la IA¡¡¡¡¡¡

Ignacio Montero

Product Owner at Hügga

5 meses

Valioso el punto que levantas Patricio Anguita. El punto es qué intereses va a defender la IA. Si va a estar al servicio de mejorar la calidad de vida de los usuarios, promoviendo el foco y desarrollo sobre su propósito de vida, o por el contrario, al servicio del Big Tech con sus algoritmos al servicio de captar la atención - quitando el foco a los usuarios (mensajes personalizados, notificaciones y mas). Claramente la tendencia es hacia lo segundo. El problema no es la IA en sí, son los intereses de quienes la han desarrollado para su propio beneficio.

Jeanette León M

Recursos Humanos @ Municipalidad de La Reina| HR Expert

5 meses

Patricio Anguita Excelente reflexión! y no sólo en el ámbito de salud!. cada vez es mas popular el uso de la IA en todas las industrias... en Recursos Humanos por ejemplo, ya se ha masificado su uso como un filtro de postulantes y para hacer mas eficientes los procesos de reclutamiento y selección. Me parece fantástico, pero me encanto tu concepto de "human-in-the-loop" creo que es fundamental tenerlo esto en consideración para todas las aplicaciones de IA en Recursos Humanos.

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