En nuestra era moderna, la inteligencia artificial, percibida a menudo como una especie de magia digital, despierta tanto fascinación como temor. Las inquietudes sobre la posibilidad de que esta tecnología elimine empleos o incluso ponga en riesgo nuestra existencia están ampliamente extendidas. Pero, ¿es realmente así? La realidad resulta ser mucho más matizada.

El panorama laboral ha cambiado radicalmente con la llegada de las aplicaciones llamadas "inteligentes". Sin embargo, la idea de que todas nuestras profesiones se volverán obsoletas o de que seremos reemplazados por programas ultrapotentes está lejos de ser cierta.

Este libro, dirigido al público en general, busca ir más allá de los mitos y miedos en torno a la IA para comprender mejor sus impactos económicos y sociales, especialmente en el ámbito laboral. Para ello, seguimos el viaje de Soraya, una bibliotecaria que debe superar sus prejuicios para explorar el mundo de la inteligencia artificial. A lo largo de su historia, se incluyen explicaciones detalladas que arrojan luz sobre sus descubrimientos.

Primero, definimos qué es la IA, su diversidad, su historia y las promesas que conlleva.

Luego, exploramos cómo se construyen las IA, desmitificando su funcionamiento y destacando sus limitaciones.

Con estos conocimientos en mano y libres de ilusiones, analizamos los impactos potenciales de la IA en el empleo y el mundo laboral en general.

Finalmente, abordamos los desafíos que la IA enfrenta para integrarse plenamente en la sociedad, apoyándonos en hechos actuales, fuentes periodísticas, históricas y científicas.

Este libro ofrece un análisis profundo, con un enfoque técnico, sobre las oportunidades, limitaciones y problemas que plantea la inteligencia artificial. Comprender este fenómeno complejo nos permite abordar las verdaderas cuestiones que plantea: ¿es la IA nuestra aliada o una amenaza?

Introducción

1. Introducción

IA en todas partes: ¿qué es la inteligencia artificial?

1. La historia de Soraya y la IA
2. Diversidad de las IA
   1. Herramientas del día a día
   2. Un recorrido por estas herramientas
   3. Entre modernidad y tradición
3. Definiciones de la IA
   1. La dificultad de definir la IA
   2. Un repaso a las capacidades de la IA para entenderlasmejor
   3. La IA y la ficción
   4. IA fuerte e IA débil
   5. El término "inteligencia artificial"
4. La relación entre la IA y la informática
   1. La preponderancia de la informática en laIA
   2. Los sistemas expertos
   3. Sistemas de aprendizaje
5. En pocas palabras

El auge y la historia de la IA: ¿de dónde viene esta tecnología?

1. La historia de Soraya y la IA
2. Breve historia de la IA
   1. Historias diferentes
   2. Cronología
   3. Invierno y primavera en IA
3. La IA generativa y el nuevo auge de la IA en general
   1. El nuevo auge de la IA
   2. Los puntos fuertes de la IA generativa
   3. Los límites de la IA generativa
   4. El proceso de creación de la IA generativa
4. Enfoque en ChatGPT: una IA que marca un punto de inflexión
   1. ChatGPT, un nuevo gigante
   2. Funcionamiento general de ChatGPT
   3. Aprendizaje supervisado y por refuerzo para entrenarChatGPT
   4. Los grandes modelos lingüísticos
   5. Un sistema probabilístico detrásde respuestas
   6. Habilidades de ChatGPT
   7. Limitaciones de ChatGPT
   8. Los temores en torno a ChatGPT
5. En pocas palabras

Las promesas de la IA: ¿qué se puede esperar de ella?

1. La historia de Soraya y la IA
2. Diferentes formas de aprendizaje automático con resultados más o menos prometedores
   1. Aprendizaje supervisado
   2. Aprendizaje no supervisado
   3. Aprendizaje por refuerzo
   4. Aprendizaje por transferencia
3. Las redes neuronales
   1. Cómo funcionan las redes neuronales
   2. Aprendizaje profundo
   3. Esperanza para las redes de neuronas
4. Los motores de recomendación
   1. Objetivos de la recomendación
   2. Cómo funcionan las recomendaciones : enfoquebasado en el contenido frente al enfoque colaborativo
   3. Recomendación de cilindrada
   4. Límites de los motores de recomendación
5. Los coches autónomos
   1. ¿Están los coches autónomosa la vuelta de la esquina
   2. El problema de los accidentes con coches autónomos
   3. Un campo que, sin embargo, ha progresado
6. Limitaciones generales, técnicas e inherentes a las IA
   1. Las IAs son programas especializados
   2. La IA se basa en estadísticas
   3. Las IA carecen de transparencia
   4. Las IAs necesitan muchos datos
   5. Las IAs necesitan una gran capacidad de cálculo
   6. Los humanos y la IA actual
7. En pocas palabras

La IA donde convergen la informática y las matemáticas: ¿qué la compone?

1. La historia de Soraya y la IA
2. Diferentes profesiones, diferentes especialidades para construir la IA
   1. Varias profesiones relacionadas con la IA
   2. El científico de datos
   3. El ingeniero de datos
3. Conocimientos informáticos y una mente científica
   1. La mente científica, una habilidad codiciada
   2. Importancia y simplificación del desarrolloinformático
   3. Democratizar las competencias
4. Los datos, el combustible de un motor: combinar informática y matemáticas
   1. La batalla por los datos
   2. La dificultad de encontrar datos representativos
5. En pocas palabras

Enfoque en la informática: ¿cómo programar una IA?

1. La historia de Soraya y la IA
2. Lenguajes informáticos
   1. Lenguajes de programación diseñadospara humanos
   2. El vocabulario del lenguaje de programación
   3. La gramática de un lenguaje de programación
   4. La puntuación de un lenguaje de programación
   5. Nociones específicas de los lenguajes deprogramación
   6. Los niveles lingüísticos de un lenguajede programación
   7. Configuración de la aplicación
   8. La complejidad de los lenguajes de programación
   9. La multiplicidad de lenguajes informáticos
   10. Lenguajes de manipulación de datos
3. Centrarse en un lenguaje: Python
   1. Introducción a un lenguaje popular
   2. Breve historia de Python
   3. Los puntos fuertes de Python
   4. La estructura de Python
   5. Ponerlo en práctica con un ejemplo
4. Codificación o reutilización de componentes para desarrollar IA
   1. Reutilización del código
   2. El uso de código abierto
   3. El uso de herramientas prefabricadas
   4. Reutilización de modelos
   5. Reutilización de datos
5. Modelar más que codificar
   1. Los desarrolladores escriben poco código
   2. Modelar el negocio en lugar de escribir líneasy líneas de código
   3. Los datos son más importantes que el código
6. En pocas palabras

Enfoque en la parte matemática: ¿cómo ensenar a la IA?

1. La historia de Soraya y la IA
2. Etapas de un proyecto de aprendizaje automático
   1. Primer paso: el problema por resolver
   2. Segunda etapa: Búsqueda o producciónde los datos
   3. Tercera etapa: Análisis y exploraciónde datos
   4. Un inciso sobre las variables explicativas y explicadas
   5. Etapa 4: Preparación y depuraciónde los datos
   6. Quinta etapa: Creación del modelo con elentrenamiento
   7. Sexta etapa: Evaluación del modelo
   8. Séptima etapa: Aplicación del modelo
   9. Octavo paso: Explicación del modelo
3. Poner en práctica el aprendizaje automático
   1. Primera etapa: Recuperación de datos
   2. Segunda etapa: Limpieza de datos
   3. Paso 3: Preparación de los datos
   4. Cuarto paso: Creación del modelo
   5. Quinta etapa: utilización del modelo
4. Conceptos clave
   1. Los algoritmos en el corazón de la IA
   2. Árboles de decisión, un tipo popularde modelo
   3. Redes neuronales, un tipo de modelo muy prometedor
   4. Motores de recomendación y álgebralineal
   5. Probabilidad y estadística inferencial
5. Deshacerse de las fantasías asociadas a la IA
   1. IA e inteligencia
   2. IA y aprendizaje
   3. La IA y el cerebro humano
   4. Singularidad
6. En pocas palabras

El fin del trabajo con las IA: ¿sueño o pesadilla?

1. La historia de Soraya y la IA
2. El sueño de dejar de trabajar
   1. Una visión utópica
   2. Una sensación de plenitud gracias a la IA
   3. Un ritmo de vida diferente gracias a la IA
   4. Un mundo confortable gracias a la IA
3. La pesadilla de un país de parados
   1. Una visión distópica
   2. Distribución desigual de la riqueza
   3. IAs con errores que normalizan el mundo
   4. Un mundo revuelto por la IA
4. Una realidad más matizada
   1. Lo que dicen los estudios científicos
   2. Lo que dice la historia a grandes rasgos
   3. Conmoción tecnológica que provocaenfrentamientos y revueltas
5. La IA no es un problema en sí misma
   1. La distribución de la riqueza generada porla IA es una cuestión clave
   2. Si el trabajo ha de desaparecer, el valor del trabajodebe cuestionarse
   3. La comunicación en torno a los proyectosde IA
   4. Un mundo complicado incluso sin IA
   5. La llegada de la IA a la sociedad capitalista
6. En pocas palabras

Empleos en riesgo y nuevas oportunidades

1. La historia de Soraya y la IA
2. Las profesiones amenazadas
   1. El caso de los traductores
   2. El caso de los redactores
   3. El caso de los artistas gráficos
   4. Más allá del empleo, los puestosde trabajo están amenazados
   5. La informática, más que la IA, está sacudiendoel mundo laboral
3. Profesiones actualizadas y sus límites
   1. Carreras en TI, gestión de proyectos y diseño
   2. Lingüistas y estadísticos, protagonistas
   3. Ámbitos emergentes con la IA en la personalizacióny el ámbito jurídico
   4. Los límites de estas profesiones actualizadas
4. Nuevas profesiones
5. En pocas palabras

La aparición de los anotadores: un nuevo rol esencial para la IA

1. La historia de Soraya y la IA
2. Los anotadores: ¿quiénes son? ¿Qué hacen?
   1. ¿Qué hacen los anotadores ?
   2. Los anotadores de ChatGPT
   3. Diferentes tipos de anotadores
   4. Los anotadores, una parte importante de la población
   5. Anotadores, un reparto desigual
   6. ¿Por qué son tan necesarios losanotadores?
   7. El caso especial de los moderadores, anotadores especializados
   8. Anotadores, un estatus a menudo no oficial
   9. El carácter lúdico de las plataformasdigitales de trabajo
   10. El desconocimiento de la IA contribuye a la invisibilidadde los anotadores
   11. IA sin IA
   12. Un juego de apariencias jugado por varios jugadores
3. El trabajo en todas sus formas
   1. Trabajar fuera del trabajo
   2. Trabajo gratuito
   3. El trabajo de las plataformas
   4. El trabajo del consumidor
4. Anotadores: ¿una profesión sostenible ?
   1. La anotación, una profesión precaria
   2. El futuro de los anotadores
5. En pocas palabras

La IA, una herramienta peligrosa que no debe dejarse en manos de cualquiera

1. La historia de Soraya y la IA
2. La IA, ¿un instrumento de control?
   1. La vigilancia del Estado
   2. Vigilancia en el mundo profesional
   3. La racionalización del comportamiento
3. ¿Es la IA una amenaza para el discurso democrático?
   1. Los peligros de los motores de recomendación
   2. La simplificación de las opiniones con laIA
   3. Falta de transparencia en la IA
4. Normativa para controlar la IA
   1. Los que temen demasiada regulación
   2. Los que piden una normativa estricta
   3. Un consenso por encontrar
5. En pocas palabras

Los olvidados y olvidadas de la IA

1. La historia de Soraya y la IA
2. Brecha digital, analfabetismo digital
   1. El analfabetismo, un fenómeno generalizado
   2. Primera categoría: personas que no tienenacceso físico a herramientas digitales
   3. Segunda categoría: personas que no sabenutilizar herramientas digitales
   4. Tercera categoría: personas que no sabencómo obtener información con herramientas digitales
   5. Superar el analfabetismo
   6. Accesibilidad
   7. La parcialidad y el problema de las personas no representadaso mal representadas
      1. IA y discriminación
   8. Disparidades en las lenguas representadas
   9. Discriminación cultural
   10. Discriminación de género
   11. La dificultad de proteger automáticamentea las minorías
   12. IA: herramientas desarrolladas por un grupo minoritariode la población
   13. Abrir el mundo de la IA y la informáticaa un mayor número de personas
   14. Otras técnicas contra la discriminaciónpor IA
3. La IA se basa en el trabajo de los trabajadores
   1. Las difíciles condiciones de trabajo de losanotadores y moderadores
   2. Soluciones para mejorar las condiciones de los anotadores
   3. ¿Podría existir la IA reconociendoa los anotadores?
   4. La informática es física
4. En pocas palabras

La IA frente al problema medioambiental: ¿cómo encaja en la ecuación?

1. La historia de Soraya y la IA
2. Contaminación informática y digital
   1. Algunas cifras sobre el cambio climático
   2. La informática, una realidad tangible
   3. Contaminación por servidores y cables
   4. Aún más contaminación:la de nuestras terminales
   5. La contaminación por residuos
   6. El problema del efecto rebote
   7. El problema de la biodiversidad
   8. Sostenibilidad digital
3. ¿Podría la inteligencia artificial salvar el planeta?
   1. Grandes iniciativas con IA
   2. Iniciativas contaminantes con IA
   3. IA y ecología: ¿un problema intrínsecamenteinsoluble?
4. Sobriedad digital
   1. Falsas buenas ideas para superar la contaminacióndigital
   2. Soluciones como consumidores
   3. Soluciones para empresas
   4. Soluciones que van más allá de laresponsabilidad individual
5. IA, ecología y sustitución de trabajadores a largo plazo
   1. La ecología impide que la IA surja sin controla largo plazo
   2. El futuro sigue siendo imprevisible
6. En pocas palabras

Conclusión

1. Conclusión