Por: Eduardo M. Favier Dubois

I - Introducción: la inteligencia artificial

1. La IA y sus pilares

Puede describirse a la Inteligencia Artificial (IA) como un sistema de software y hardware que pretende emular al razonamiento humano.

Los tres pilares fundamentales que impulsaron el gran progreso de la IA en los últimos años son:

a) los avances de los algoritmos en su capacidad de simular al cerebro humano;

b) la enorme cantidad de datos disponibles (big data), y

c) el aumento de la capacidad y velocidad computacional.

Se sostiene que hay tres clases de IA, la débil, o estrecha, la fuerte o general y la superinteligente.

La IA débil se refiere a sistemas enfocados o con objetivos concretos (se toma, por caso, sistemas de asistencia a la cirugía, más específico aún, a cirugías oculares, o más todavía, a cirugía de cataratas); se diseñan entonces bases de datos con las posibles ocurrencias y vicisitudes que pueden darse en estos casos y se entrena al sistema para predecir la mejor opción posible en cuanto al curso de acción a seguir para aquella vicisitud; frente a ello, el sistema puede actuar en forma autónoma, o bien puede aconsejar al médico que opera el sistema y dejar la decisión en sus manos.Sería un caso de IA débil que efectúa una tarea simple. Otro caso es el de la máquina “Deep Blue”, jugando ajedrez contra Kasparov, pero que no puede manejar un auto. También los casos de los motores de búsqueda de Google, el software de reconocimiento de imágenes, los asistentes virtuales, los vehículos autónomos, o software como Watson, de IBM.

También la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen), propia del Chat GPT (“Generative Pretrained Transformer”) y de aplicaciones similares, es una IA débil a pesar de su capacidad creativa.

Por su lado, la denominada “Inteligencia Artificial General” (IAG) es todavía un campo de investigación teórica de la IA que busca crear software con inteligencia similar a la humana. Todavía no existe, y es la que se ve en las películas y ciencia ficción. Su inteligencia sería comparable con la de un ser humano y sería capaz de resolver cualquier tipo de problema.

Tampoco se llegó a la IA superinteligente, con inteligencia que sería muy superior a la inteligencia humana y acarrearía el peligro de que esta tecnología pudiera dominar a los seres humanos.Un autor y científico que en la actualidad alerta sobre los peligros de la IA en sus tres niveles, el conversacional actual y los proyectados de inteligencia general y de superinteligencia, es el israelí y profesor de la Universidad de Jerusalen, Yuval Noah Harari, en su obra “Nexus. Una breve historia de las redes de información desde la Edad de Piedra hasta la IA”.

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2. Diversos modelos y alcances

La IA utiliza diversos paradigmas y modelos diferentes para resolver una gran cantidad de tareas.

Siguiendo a Jordi Torres, pueden señalarse cuatro paradigmas o basamentos para la elaboración de los sistemas de IA: “conocimiento”, “datos”, “experiencia” y “fuerza bruta”.

Lo importante es que, detrás de ellos, hay dos modelos distintos.

Uno “conexionista”, que busca que la máquina razone como un humano: son los “sistemas expertos” basados en reglas.

El otro es el “tecnológico”, que trabaja con elementos de baja inteligencia, pero los combina de forma tal que resulte un comportamiento inteligente: son los sistemas basados en datos.

Este modelo tecnológico es el que se basa en el “aprendizaje automático” o “machine learning”, que tiene dos niveles, el normal y el profundo “Deep learning”, que utiliza redes neuronales.

Dentro de este aprendizaje automático, las máquinas pueden aprender en forma supervisada (con datos etiquetados por humanos), por “refuerzo” (mediante interacciones de ensayo y error) o en forma “no supervisada”, sin etiquetas y utilizando enormes capacidades de cómputos.

En ese proceso nace el Chat GPT, que utiliza la “IA Generativa”, posibilitada por las supercomputadoras a gran escala, interconectadas con una gran cantidad de máquinas con varios chips aceleradores cada una, lo que permite el funcionamiento de redes neuronales más complejas.

Este sistema se basa siempre en el “Deep Learning” (DL), un sistema no supervisado por humanos por el cual las computadoras aprenden, reconociendo patrones, mediante el uso de muchas capas distintas de procesamiento, por lo que se las conoce como “redes neuronales artificiales”, y son modelos computacionales que se inspiran en el comportamiento de las neuronas y las conexiones cerebrales.

Sin embargo, tengamos siempre en cuenta que, por ahora, las máquinas no piensan. No saben lo que hacen ni lo que está pasando, no perciben al entorno. Carecen de sentido común y de capacidad de improvisación.

Tampoco pueden brindar una explicación causal de por qué se produce un determinado resultado.

II - El directorio, las decisiones y las responsabilidades

1. Los deberes de los directores

En las sociedades anónimas, las decisiones empresarias son tomadas por los directores, a quienes se los somete a un régimen colegial de decisiones, a determinadas incompatibilidades, se les exige la lealtad y la diligencia de un buen hombre de negocios, y están sujetos a un régimen agravado de responsabilidad frente a la sociedad, frente a los socios y frente a los terceros, en particular en el momento de la insolvencia empresaria.

Normas similares a las de la sociedad anónima se aplican a otros tipos societarios (ver arts. 159 y 160, CCyCo., y arts. 59, 274 y conc., L. 19550).

En base a ello, podemos resumir que los deberes de los directores son:

Cumplir con la ley, lo que les suele acarrear, en caso de incumplimiento, responsabilidades fiscales y laborales;
Ser diligentes, lo que implica desarrollar sus tareas con el mayor conocimiento e idoneidad en la materia, poniendo la mayor profesionalidad, atención y esfuerzo;
Ser leales, o sea, no anteponer sus intereses personales a los intereses de la empresa.

Además:

III - La utilización de la IA en empresas y directorios

1. Utilización en las empresas

2. Modalidades de utilización de la IA en los directorios

IV - La IA como asesora en los directorios

1. Experiencias internacionales

2. Obligatoriedad: ¿existe el deber de utilizarla en las decisiones del directorio?

3. Delegación: responsabilidad de los directores

V - La IA como director societario

1. Ventajas e inconvenientes

2. La IA como un “director independiente”

3. La IA en el “interlocking” de directores

4. Marco jurídico

VI - Conclusiones

1. Deber de diligencia

2. Asesoramiento

3. Obligatoriedad

4. Delegación

5. Decisiones

Este artículo forma parte de la publicación 'Doctrina Societaria y Concursal', exclusivo para suscriptores de Errepar

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La inteligencia artificial en los directorios societarios