Este nuevo reloj de Kai es un poco invasivo, ¿no?. ¿Quién le ha dado tanta información? y sobre todo, ¿por qué le quiere organizar la vida al Kai? ¡con lo tranquilo que estaba a su aire!

Lo cierto es que no es muy diferente de algunos dispositivos que tenemos en casa o de algunos asistentes que tienes en tu móvil, ¿verdad? Lo puedes llamar GPT, Chatbot, Copiloto, Colaborador, Ayudante virtual, Asistentes inteligente, guía virtual, mentor digital….

¿Cómo funcionan estos dispositivos? ¿de donde pillan la información? y lo más importante de todo, ¿dónde puedo comprar mi propio WAT?… para esto último no tenemos respuesta. Recuerda que esto es un cómic creado por la Universidad de Granada y el centro de investigación DaSCI. ¡No vendemos WAT!

Artículo redactado por Rocío Romero Zaliz

Los asistentes de inteligencia artificial (IA), como Siri, Alexa o Google Assistant, ya forman parte de nuestro día a día. Muchas personas los utilizan para agilizar tareas rutinarias, como poner música o configurar una alarma. Estos asistentes son capaces de reconocer el habla humana, procesar los comandos en tiempo real y responder al usuario. En algunos casos, incluso utilizando una voz artificial para crear una experiencia de uso más agradable.

La evolución de estos asistentes ha sido vertiginosa en la última década. Desde los primeros sistemas de reconocimiento de voz con capacidades limitadas, hasta los actuales asistentes conversacionales capaces de mantener diálogos complejos y contextualmente coherentes. Esta evolución ha sido posible gracias a los avances en el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos para el entrenamiento de esas IAs.

Dentro de los asistentes de IA podemos encontrar una clase particular llamada dispositivos vestibles o wearables, como los relojes inteligentes o las pulseras de actividad. Estos dispositivos integran asistentes de IA para ofrecer funcionalidades avanzadas que, en la mayoría de los casos, van más allá del simple seguimiento de pasos. Por ejemplo, los sistemas de monitoreo de salud en wearables pueden registrar parámetros relacionados con la salud de un individuo, como la frecuencia cardíaca, la saturación de oxígeno en sangre, la calidad del sueño y ¡hasta los niveles de estrés!

Gracias a estos datos, es posible diseñar sistemas de IA que analicen la información y proporcionen recomendaciones personalizadas. Para ello, se emplean tecnologías avanzadas de IA, como el procesamiento de lenguaje natural o el aprendizaje automático. Si se utilizan estos dispositivos durante un largo período de tiempo, se pueden procesar grandes volúmenes de datos que permitan la detección temprana de enfermedades, identificando patrones y anomalías que podrían indicar posibles problemas de salud, alertando y facilitando una intervención temprana.

Los últimos avances en estos dispositivos incluyen sensores cada vez más precisos capaces de detectar arritmias cardíacas, niveles de glucosa en sangre sin necesidad de pinchazos, e incluso cambios en la conductividad de la piel que pueden indicar estados de ansiedad. Algunos fabricantes están trabajando en sistemas que podrían detectar signos tempranos de depresión basándose en patrones de actividad, sueño y variabilidad de la frecuencia cardíaca.

Los asistentes de IA también han encontrado su lugar en los hogares inteligentes, donde controlan sistemas de iluminación, climatización, seguridad y entretenimiento. La integración de estos asistentes con el Internet de las Cosas (IoT) permite crear ecosistemas domésticos que aprenden de los hábitos de sus habitantes y se adaptan a sus necesidades.

Por ejemplo, un asistente podría detectar que habitualmente nos levantamos a las 7:00 de la mañana, por lo que 15 minutos antes comienza a elevar gradualmente la temperatura del hogar, prepara la cafetera y ajusta la iluminación para simular un amanecer natural. Estos sistemas también pueden optimizar el consumo energético, reduciendo costes y el impacto ambiental.

Sin embargo, a pesar de sus beneficios, los asistentes de IA presentan algunas limitaciones y problemas:

• Dependencia de los datos: Los asistentes de IA necesitan una gran cantidad de datos de calidad para funcionar correctamente. Obtener estos datos puede plantear problemas de privacidad, ya que la recopilación y almacenamiento de datos personales pueden ser vulnerables a accesos no autorizados.
• Sesgos: La calidad de los datos es crucial, ya que los sistemas de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Si estos datos están sesgados, los resultados también lo estarán. Por ejemplo, si la mayoría de los datos médicos disponibles corresponden a pacientes caucásicos y solo hay unos pocos datos de pacientes afroamericanos, la IA podría tomar decisiones sesgadas, erróneas, injustas o incluso discriminatorias. Estos sesgos pueden manifestarse de múltiples maneras: en el reconocimiento facial con peor rendimiento en personas de piel oscura, en sistemas de contratación que favorecen perfiles similares a los ya existentes en la empresa, o en herramientas de predicción de riesgo crediticio que perpetúan desigualdades socioeconómicas históricas.
• Transparencia en el proceso de toma de decisiones: Muchas veces, los sistemas de IA funcionan como una «caja negra», donde se cuenta con una entrada de datos y una salida, pero se desconoce qué sucede dentro. Es difícil entender cómo se toman las decisiones, lo que puede ser problemático en decisiones importantes, especialmente en temas de salud. Un especialista de la salud no confiaría en este sistema si no conoce en qué se basa la toma de las decisiones, lo que genera desconfianza y dificulta su implementación.
• Privacidad: Los asistentes de IA, al estar integrados en dispositivos móviles, altavoces inteligentes u otros dispositivos, pueden tener acceso a información sensible como datos personales, ubicaciones mediante GPS, hábitos de navegación en Internet, etc.
• Vigilancia masiva: La recopilación de datos por parte de asistentes de IA puede generar preocupaciones sobre la vigilancia masiva de las personas. Por un lado, puede ayudar a prevenir delitos y mejorar la seguridad pública, pero por otro lado, es necesario encontrar un equilibrio que permita aprovechar los beneficios de la tecnología sin sacrificar la privacidad de los usuarios.

El futuro de los asistentes de IA apunta hacia una mayor personalización y capacidad predictiva. Se espera que estos sistemas puedan anticiparse a nuestras necesidades basándose en patrones de comportamiento, factores contextuales y preferencias personales. La integración con otras tecnologías como la realidad aumentada podría crear experiencias inmersivas donde nuestro asistente nos guíe por entornos físicos con información superpuesta relevante para nosotros. 

Para que estas tecnologías alcancen su máximo potencial, será necesario abordar de manera efectiva los retos éticos y técnicos que plantean. La creación de marcos regulatorios adecuados, el desarrollo de estándares éticos compartidos y la educación de la sociedad sobre el uso responsable de la IA serán fundamentales para garantizar que los asistentes de IA sirvan realmente para mejorar nuestra calidad de vida sin comprometer nuestros derechos fundamentales.