Publicado el 21 de noviembre de 2023 Actualizado el 21 de noviembre de 2023
La inteligencia artificial forma ya parte integrante de prácticamente todos los ámbitos de la actividad humana. Las organizaciones sin ánimo de lucro no son una excepción. El uso de esta tecnología es bastante curioso en este tipo de organizaciones, dado que la mayoría de las veces se basa en un objetivo económico. En algunos aspectos, esto es contrario a la misión principal de las ONL, que se supone que aportan soluciones a los problemas de la comunidad; aunque este tipo de organizaciones necesiten recursos para ello.
Integrar esta tecnología en la gestión de las ONL conlleva el riesgo de desviarlas de su misión primordial si no se logra el equilibrio entre ésta y su necesidad de ganar dinero. Julie Soriano, intrigada por esta cuestión, propone un estudio en el que examina las cuestiones que plantea la integración de soluciones de IA en las OSAL -un fenómeno totalmente nuevo, de hecho- con vistas a plantear las consecuencias de integrar la IA en la alineación de sus misiones. Su estudio se titula: "Los retos de integrar soluciones de inteligencia artificial en las ONL" (2018).
La respuesta a la pregunta principal de este estudio se abre con una revisión de la literatura, sigue con un marco teórico y termina con los resultados de la investigación; marco que respetaremos.
En esta sección, el investigador esboza la historia de la IA. El término fue introducido por John McCarthy en 1956, durante un seminario de verano en Dartmouth, con el fin de obtener subvenciones que permitieran a su grupo de investigación estudiar el potencial de las máquinas para aprender y reproducir el proceso de la inteligencia humana. Unos treinta años más tarde, Joseph Weizenbaum creó el primer chatbot. Los sistemas expertos fueron adoptados entonces por varias empresas, que acabaron abandonándolos por falta de rendimiento.
Desde entonces, la IA ha evolucionado hacia otras formas más sofisticadas: Machine Learning y Deep Learning. El primero confiere al software que lo utiliza la capacidad de hacer predicciones y mejorarse a sí mismo a partir de una gran base de datos, mientras que el segundo es una tecnología inspirada en la red neuronal humana.
A continuación, Julie presenta tres tipos de IA:
La primera, calificada de inteligencia débil, compite con los humanos en determinados campos, como el ajedrez. De la AGI, en cambio, se dice que tiene una inteligencia fuerte. Más idéntica a la inteligencia humana, es la versión más esperada por investigadores, empresas y gobiernos. Y por último, la tercera es muy superior a la inteligencia humana (Kurzweil, 2005).
Al igual que las innovaciones tecnológicas anteriores, se espera que la IA impulse el crecimiento económico reduciendo las horas de trabajo y aumentando los beneficios indirectos, a pesar de las opiniones encontradas. Las empresas parecen especialmente interesadas en esta innovación. Sin embargo, según Olivier Ezratty, la integración de la IA en las empresas depende de tres condiciones:
La introducción de la IA en el mundo laboral ha suscitado el temor de que desaparezcan determinados empleos (Osborne). Esta idea es refutada por un informe de la OCDE, que apunta a un cambio en las competencias y tareas de un determinado puesto de trabajo. Los empleados sólo pueden adaptarse mediante la formación, lo que limitaría el trastorno social causado por la IA.
La automatización de la sociedad plantea una serie de cuestiones, como la brecha entre clases sociales, entre países industrializados y en desarrollo, la inestabilidad política, el riesgo de control gubernamental y empresarial, etc.
Tras establecer la bibliografía sobre la IA, Julie Soriano sienta las bases para un examen de las ONL. De ella se desprende que se crean con el objetivo de responder a las necesidades específicas de una población, lo que pone de manifiesto el fracaso del Estado, que sin embargo mantiene un control sobre este tipo de organizaciones a través de subvenciones (Defourny, 1994).
Las OSAL, que se estructuran de la misma forma que las ONL, se diferencian de éstas en que no distribuyen los excedentes generados por los servicios que prestan (Hansmann, 1980), y logran un equilibrio entre su misión y su búsqueda de recursos financieros, estando la misión intrínsecamente ligada al valor de la organización. Sin embargo, la complejidad del entorno de las ONL las está empujando hacia el "emprendimiento y la comercialización" (Julie Soriano, 2018), lo que podría alejarlas de su misión social primordial.
Para verificar el riesgo de modificación de esta misión tras la integración de la IA, la investigadora desarrolla un marco teórico.
Julie Soriano se basa en el modelo organizativo de Bolman y Deal (2017), que se fundamenta en las dimensiones estructural, humana, política y simbólica, para evitar "encerrarse en el paradigma determinista de la tecnología e ir más allá de las ganancias en eficiencia organizativa".
Además de este modelo organizativo, la investigadora optó por un método cualitativo para identificar la visión del cambio de los actores, utilizando estudios de casos y entrevistas semidirectivas. Su trabajo de campo se desarrolló en Montreal, centro neurálgico del desarrollo de la tecnología de la IA. Se centró en dos ONL que operan en el ámbito artístico. Tras este trabajo de campo, se analizaron los datos y se extrajeron conclusiones.
Tras analizar los datos, se constató que :
Ilustración: mast3r - DepositPhotos
Referencia
Soriano Julie, 2018, les enjeux de l'intégration de solutions d'intelligence artificielle au sein d'OBNL, HEC Montréal, tesis de máster, en línea.
https://biblos.hec.ca/biblio/memoires/m2018a603502.pdf
También te puede gustar:
El espacio coreográfico de la restricción [Tesis]
En los últimos veinte años se ha producido un disciplinamiento de las ONG de desarrollo belgas, a raíz de la Declaración de París sobre la Eficacia de la Ayuda y de las políticas de gobernanza neoliberales. Las ONG se las arreglan para bailar con estas limitaciones. Y esta danza está transformando a cada uno de los actores al ritmo de las reformas políticas y administrativas.
"Ignorancia activa", la ignorancia como sesgo elegido
El racismo, el colonialismo y la dominación de un grupo sobre otro se reflejan en una serie de prácticas que acaban formando parte de estructuras y mentalidades. Dejan huellas difíciles de ignorar. Sin embargo, muchos grupos consiguen hacerlo. El fenómeno ha recibido el acertado nombre de "Ignorancia Activa".
test Test
Cuidar las plantas y los suelos [Tesis]
"En el contexto de las transformaciones de los modos de vida y de producción humanos y de sus efectos en la erosión de la biodiversidad, esta tesis examina las relaciones existentes entre los agricultores y la naturaleza en paisajes marcados por la agricultura intensiva en Europa".
Relación con los demás, relación con uno mismo y sesgo de autoevaluación en la escuela [Tesis]
Es difícil medir la distancia entre lo que creemos que es verdad y lo que es verdad. Esto es aún más pronunciado cuando se trata de nosotros mismos. Este desfase, entre la autoevaluación de nuestras competencias y nuestras competencias reales, está en el centro del trabajo presentado en este artículo y realizado por Ludivine Jamain, que se interesa por los sesgos de la autoevaluación que hacen los estudiantes de sus competencias en francés y matemáticas.
Un viaje a las comunidades intencionales y su forma concreta de construir un mundo de resistencia positiva a la homogeneización racionalizadora del capitalismo. Cómo se construye lo "común" y cómo la autonomía, como categoría de lo cotidiano, confronta el consumismo con la democracia. "A través de la acción, se apunta directamente a lo real y no al mundo de las ideas y las ideologías".
Superprof: la plataforma para encontrar los mejores profesores particulares en España.
