Por qué la Inteligencia Artificial está cambiando el mundo

Igual que sucedió con la transformación digital que nos pasamos años hablando del cambio, de su necesidad, de las ventajas, de los retos, etc. la Inteligencia Artificial tiene ya el terreno abonado en las publicaciones especializadas, en foros profesionales, congresos y demás eventos y plataformas encargadas de difundir las mil y una bondades que aporta la Inteligencia Artificial al entorno profesional.

Yo lo veo claro. El entorno de trabajo del futuro -y, más aún, la sociedad del futuro- estará compartida por humanos y toda clase de dispositivos, y aplicaciones dotadas de Inteligencia Artificial. Creo también, que serán los primeros, más responsables que los segundos, pues serán ellos mismos los encargados de diseñar y desarrollar a sus sucesores tecnológicos. Quizá falten algunos años para que esta nueva tecnología aterrice en la práctica general de las empresas, pero es innegable que su aportación es ya, clave para sectores tan complejos y, a la vez, tan estratégicos, como pueden ser la salud, la educación, la logística y el transporte o las telecomunicaciones.

Pero, qué es en realidad eso de la Inteligencia Artificial y, sobre todo, para qué sirve. En resumidas cuentas, la IA es la combinación de diferentes técnicas y algoritmos con el fin de desarrollar aplicaciones que tengan capacidades similares a las del ser humano. ¿Qué capacidades son esas? Lenguaje natural, entendimiento, procesamiento, empatía, o, dicho grosso modo, INTELIGENCIA -en el sentido más amplio de la palabra- lo más parecida posible a la humana.

Pero, bajando de nuevo a la tierra, lo cierto es que esta es una definición demasiado ambiciosa quizá y que, no refleja claramente el estado de situación actual, sino más bien un deseo utópico a futuro. Siendo más realistas podríamos definir la Inteligencia Artificial como una manera alternativa de programar, utilizando cantidades estratosféricas de datos de forma que, con el entrenamiento necesario acaben desarrollando tareas, tradicionalmente, más propias de los humanos. O sea, que no solo se utilicen para predecir, sino también para asesorar o decidir.

¿Cómo hacer que la Inteligencia Artificial sea menos “Artificial”?

La Inteligencia Artificial ofrece unas posibilidades de evolución, casi infinitas. Es decir, ahora, que estamos al principio de una nueva era, ya tenemos aplicaciones prácticas que sugieren un retorno estratégico, transformador, disruptivo… Sin embargo, todavía estamos en una etapa incipiente en la que solo somos capaces de aprovechar una milésima parte de lo que podemos llegar a imaginar.

Pero, sin lugar a duda, la IA está reinventando la forma de trabajar, las estrategias comerciales y la comprensión, por parte de las organizaciones del amplísimo volumen de datos que tienen. Ahora bien, aceptando que la Inteligencia Artificial cambiará el mundo, al aportar un conocimiento mayor, lo cierto es que una línea en la evolución de esta tecnología apunta más a la intuición que al razonamiento. Y es eso, la intuición, basada en analogías más que en inferencias lógicas, la base de lo que se conoce como deep learning o aprendizaje profundo.

En resumen, y sin entrar a detallar las diferencias entre machine learning (aprendizaje automático) o deep learning (aprendizaje profundo) o los diferentes grados de IA que se conocen – desde la reactiva capaz de percibir una situación y actuar conforme a lo que ve, centrándose en una tarea concreta (Deep Blue de IBM), hasta la Inteligencia más avanzada, la que toma conciencia sobre sí misma y permite que las aplicaciones puedan interactuar socialmente o tener en cuenta los sentimientos propios y ajenos- los sistemas de Inteligencia Artificial tienen que aprender a replicar el comportamiento humano, evitar las verdades absolutas y proporcionar interacciones lo más naturales posibles.

Pero, de ese punto estamos aún demasiado lejos por lo que se deberá poner el foco, según apuntan los expertos, hacia la comprensión de la memoria, el aprendizaje y la capacidad de fundamentar las decisiones sobre experiencias pasadas. Este paso es crucial para desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial que sean, eso, menos “artificiales” y un poco más “naturales”.

Experiencia positiva y gestión menos compleja

Decía al principio, que la Inteligencia Artificial está ya, en el corazón de muchas de las cosas que nos rodean. Más allá de la imagen de un robot al estilo R2-D2 o C-3PO, la Inteligencia Artificial contribuye al desarrollo de sistemas de reconocimiento facial o de voz, es la esencia de los motores de búsqueda, de los traductores o de las aplicaciones antispam, o de los asistentes virtuales o de las sugerencias de productos o servicios que recibimos en base a los gustos personales que manifestamos, consciente o inconscientemente, por ejemplo, cuando navegamos por Internet, utilizamos nuestras redes sociales o, adquirimos un determinado producto o servicio..

Los algoritmos que hoy dan forma a la Inteligencia Artificial proporcionan a los dispositivos la capacidad de aprender automáticamente y de una manera continuada, procesando datos y reconociendo patrones, serán cada vez más precisas y la asignación de recursos, más acertada.

Los algoritmos que están monitorizando los datos que arrojan los diferentes sistemas o aplicaciones que utilizan las empresas elaboran esos patrones de comportamiento “normal”, de forma que cuando los sistemas se salen de ese comportamiento normal se pueda predecir lo que va a suceder a continuación (que uno de los sistemas va a fallar por ejemplo), lo cual permite a las compañías tomar decisiones que se anticipen a estos fallos, haciendo que las aplicaciones sean más precisas, pero sobre todo la asignación de recursos y gastos en infraestructura, más eficiente.

Por tanto, es innegable que, hoy, los aplicativos son mucho más listos que hace 20 años y que las organizaciones saben que deben aprovechar al máximo el potencial que ofrecen para mejorar sus procesos, no solo los que tienen que ver con el cliente, también los productivos o los operacionales. Deben hacer que empleados y sistemas se comuniquen mejor para optimizar sus ratios de eficiencia, de productividad y, por tanto, de competitividad.

Así, las organizaciones, que ya se mueven hacia un modelo de actuación y gestión más predictivo, habrán dado en la diana, haciendo que sus clientes mejoren su experiencia de uso, mientras que sus equipos profesionales podrán llevar a cabo una gestión mucho más sencilla, gracias a la implementación de una red que aprende por sí misma.

Datos, datos y más datos

Según IDC la base sobre la que se construye la Inteligencia Artificial, o sea, los datos almacenados, seguirá creciendo, al igual que lo harán los eternos debates sobre cómo utilizar y aplicar esa información para conseguir que los dispositivos tecnológicos tomen decisiones. Perdón: tomen BUENAS decisiones. Por lo tanto, una de las claves para que la IA aterrice definitivamente en los negocios tiene que ver con la capacidad que muestren las organizaciones para analizar, en tiempo real y de una manera inteligente, la cantidad de datos que manejan y que generan cada segundo porque eso les permitirá tener un conocimiento más exacto sobre su propia realidad y la de sus clientes. Y, así, actuar en consecuencia.

Lo cierto es que, los cambios tecnológicos se han producido extremadamente rápido, desde la aparición de Internet, la Nube o tecnologías posteriores como Blockchain, IoT o Analítica de Datos, el despliegue de sistemas y dispositivos inteligentes está siendo casi exponencial, a pesar de que la IA sigue siendo una disciplina en desarrollo permanente.  En este sentido, aún tenemos muchos desafíos por delante. De hecho, aunque el incremento de la capacidad de procesamiento de información de estos dispositivos, unido a la grandísima cantidad de datos que se generan a diario contribuye a que los algoritmos sean más precisos, la verdad es que esto no implica que también sean más éticos.

Sobre la ética de los sistemas inteligentes, hay que decir que Telefónica ha sido pionera en el mundo al aprobar el año pasado una serie de pautas que apuntan hacia la igualdad, la transparencia, la claridad, la privacidad y la seguridad en los mercados en los que opera. El respeto generalizado de estos principios éticos contribuye a evitar la creación y difusión de las ya famosas fake news o el refuerzo del sesgo social en los algoritmos. Según un estudio publicado por la revista Science en 2017, algunas IA se vuelven machistas al utilizar palabras que llevan implícita esa carga sexista.

En definitiva, está claro que las reglas del juego han cambiado, la eliminación de las barreras económicas, legales y técnicas ha erosionado las fortalezas de los players convencionales; las alternativas digitales de bajo coste ralentizan el crecimiento de las tradicionales y un cliente cada vez más desleal, así como unas infraestructuras obsoletas hace que muchas empresas tengan dificultades para avanzar y crecer. Pero, las empresas públicas, privadas, grandes, medianas y pequeñas tienen en la IA una oportunidad de oro para fidelizar a sus clientes y para atraer a nuevos usuarios. La barrera, eso sí, está en la dificultad para encontrar profesionales con experiencia en tecnologías de Inteligencia Artificial, ya sea data scientist, big data developer, o data analyst y, sobre todo, para encontrar expertos lingüístas, cada vez más demandados.

En este sentido, IDC vaticina que el 50% de las tareas repetitivas de aquí a 5 años se automatizarán y que el 20% de los trabajadores especializados tendrán la ayuda de un asistente digital. Por lo tanto, está claro que habrá que poner el foco en la búsqueda de talento experto, pero también en, el desarrollo interno de habilidades y conocimientos o en las aportaciones de socios tecnológicos para seguir avanzando en el aprendizaje y en el desarrollo de unas soluciones que, como estamos viendo, seguirán cambiando el mundo.

Comunicación VASS

 

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