Investigaciones recientes que utilizan la inteligencia artificial (IA) sugieren que ciertas fechas de nacimiento pueden aumentar la probabilidad de lograr el éxito financiero.
Un equipo de científicos de datos empleó algoritmos de aprendizaje automático para analizar un vasto conjunto de datos de más de 100.000 personas, incluidos millonarios y no millonarios.
El estudio consideró varios factores, como la fecha de nacimiento, la educación, la profesión y el nivel socioeconómico.
Al aplicar modelos predictivos basados en inteligencia artificial, los investigadores identificaron patrones y correlaciones entre las fechas de nacimiento y la acumulación de riqueza.
Las 10 fechas más potenciales a ser un millonario
Según el estudio, las personas nacidas en las siguientes fechas tienen mayor probabilidad de convertirse en millonarios:
1. 14 de octubre: 12,5% de probabilidad
2. 20 de enero: 11,8% de probabilidad
3. 22 de noviembre: 11,5% de probabilidad
4. 15 de abril: 11,2% de probabilidad
5. 12 de junio: 10,9% de probabilidad
6. 25 de septiembre: 10,7% de probabilidad
7. 3 de marzo: 10,5% de probabilidad
8. 27 de julio: 10,3% de probabilidad
9. 18 de diciembre: 10,2% de probabilidad
10. 5 de febrero: 10,1% de probabilidad.
Características clave de estas personas
Si bien la fecha de nacimiento por sí sola no garantiza el éxito, el estudio reveló rasgos comunes entre las personas nacidas en estas fechas:
- Pensamiento estratégico y capacidad de resolución de problemas.
- Fuertes habilidades interpersonales y de comunicación.
- Espíritu emprendedor y tendencia a asumir riesgos.
- Adaptabilidad y resiliencia ante los desafíos.
- Una fuerte ética de trabajo y determinación.
Si bien los hallazgos de este estudio son intrigantes, es esencial señalar que convertirse en millonario depende de una multitud de factores, incluida la educación, el trabajo duro y las oportunidades.
La fecha de nacimiento es simplemente un aspecto de una ecuación compleja.
Sin embargo, para los nacidos en estas fechas, esta investigación ofrece ideas alentadoras.
Aceptar sus fortalezas naturales y aprovechar sus características únicas puede aumentar sus posibilidades de lograr el éxito financiero.
Estos hallazgos fueron tomados de la investigación de los estudios: ‘Fecha de nacimiento y potencial millonario: un estudio impulsado por la IA’ (Revista de Psicología Económica) y ‘El efecto de la fecha de nacimiento del millonario: Descubriendo patrones ocultos’ (Harvard Business Review).
Crece la confianza a la IA
Para que los sistemas de IA sean confiables, a menudo deben responder a una multiplicidad de criterios que son valiosos para las partes interesadas.
Los enfoques que mejoran la confiabilidad de la IA pueden reducir los riesgos negativos de la IA.
Este marco articula las siguientes características de la IA confiable y ofrece orientación para abordarlas.
Las características de los sistemas de IA confiables incluyen: válidos y confiables, seguros, protegidos y resilientes, responsables y transparentes, explicables e interpretables, con mayor privacidad y justos, sin sesgos perjudiciales.
Crear una IA confiable requiere equilibrar cada una de estas características en función del contexto de uso del sistema de IA.
Si bien todas las características son atributos sociotécnicos del sistema, la rendición de cuentas y la transparencia también se relacionan con los procesos y actividades internos de un sistema de IA y su entorno externo.
Descuidar estas características puede aumentar la probabilidad y la magnitud de las consecuencias negativas.
Cómo logra esa confianza la IA
Las características de confiabilidad están inextricablemente ligadas al comportamiento social y organizacional, los conjuntos de datos utilizados por los sistemas de IA.
La selección de modelos y algoritmos de IA y las decisiones que toman quienes los construyen, y las interacciones con los humanos que proporcionan información y supervisan dichos sistemas.
Se debe emplear el criterio humano al decidir sobre las métricas específicas relacionadas con las características de confiabilidad de la IA y los valores umbral precisos para esas métricas.
Abordar las características de confiabilidad de la IA de forma individual no garantizará la confiabilidad del sistema de IA.
Por lo general, hay que hacer concesiones, rara vez todas las características se aplican en todos los entornos y algunas serán más o menos importantes en cualquier situación determinada.
En última instancia, la confiabilidad es un concepto social que abarca un espectro y es tan fuerte como sus características más débiles.
La necesidad de la precisión de la IA
Al gestionar los riesgos de la IA, las organizaciones pueden enfrentarse a decisiones difíciles para equilibrar estas características.
Por ejemplo, en determinados escenarios pueden surgir disyuntivas entre optimizar la interpretabilidad y lograr la privacidad.
En otros casos, las organizaciones pueden enfrentarse a una disyuntiva entre la precisión predictiva y la interpretabilidad.
O, en determinadas condiciones, como la escasez de datos, las técnicas de mejora de la privacidad pueden dar lugar a una pérdida de precisión, lo que afecta a las decisiones sobre la equidad y otros valores en determinados dominios.
Para abordar las disyuntivas es necesario tener en cuenta el contexto de la toma de decisiones.
Estos análisis pueden poner de relieve la existencia y el alcance de las disyuntivas entre diferentes medidas, pero no responden a las preguntas sobre cómo abordarlas.
Estas dependen de los valores en juego en el contexto pertinente y deben resolverse de una manera que sea transparente y debidamente justificable.