Error de cálculo Amazon ya sufre imprevistos que su IA no había predicho, como el bluf de su nueva sede en Nueva York por la presión de los vecinos

Hoy por hoy, todavía no se percibe con toda la fuerza el impacto que tendrá la inteligencia artificial en nuestras empresas y en nuestras vidas. Algunos hablan de inteligencia artificial débil y enfatizan el papel de las personas detrás de datos y algoritmos. Otros hablan más de inteligencia artificial general y creen en la singularidad, es decir, en la posibilidad de que las máquinas inteligentes no sólo imiten a las personas sino que puedan llegar a controlarlas. Creo que la inteligencia artificial, más que preocuparnos, nos tiene que ocupar y, a las empresas, hacerlas estar atentas para comprender, con cierta antelación, cómo les puede cambiar el terreno de juego.

Los profesores de la Roman School of Management de Toronto Agrawal, Gans y Goldfarb, en su libro Machine prediction (2018), defienden la idea de que la capacidad de predicción de las máquinas inteligentes cambiará la economía. Primeramente esta capacidad sólo la tendrán algunas empresas, pero a medida que se abarate la tendrá todo el mundo. La capacidad de previsión, que ahora se usa sobre todo para predecir la demanda o los stocks, se utilizará para muchas más cosas y de manera personalizada. Esta capacidad de predicción puede acabar modificando la estrategia e incluso los modelos de negocio. Hablan del caso de Amazon, una empresa que tiene tantos datos y hace tantas recomendaciones a sus clientes, que llega a conocerlos muy bien. Llega un momento en que Amazon puede enviar las potenciales compras del cliente antes de que este las efectúe. De esta manera el cliente las podrá recibir inmediatamente. El modelo de negocio cambia del shopping then shipping al shipping then shopping, de primero comprar y luego enviar, a primero enviar y después comprar. La predicción basada en inteligencia artificial es mejor a medida que los datos con los que trabaja son más precisos. Amazon podría, si el cliente se lo permite, enviarle a casa las previsiones de compra del propio cliente. Y este sólo tendría que devolver las que no quiere.

Este círculo virtuoso lo tiene todo en cuenta menos a las personas. Eso de enviar y después comprar no es siempre perfecto, y si no que le pregunten a alguna de las grandes multinacionales catalanas de ropa, los problemas y las pérdidas que tienen por el alto volumen de devoluciones de las compras online. Por otra parte, Amazon y Google ya han empezado a detectar alarmas imprevistas (su inteligencia artificial no las había predicho). El rechazo que la nueva sede de Amazon ha tenido en Nueva York (después de levantar un gran revuelo con una especie de concurso abierto entre ciudades de EE.UU.) y las reticencias que el barrio que Google ha impulsado en el muelle de Toronto ha suscitado por el uso abusivo de los datos que puede hacer son síntomas de que las personas no aceptan tan fácilmente someterse a los datos.

Llega un momento en que las máquinas pueden conocer nuestros gustos, pero no pueden dominar nuestras voluntades. Y seguro que hay mucha gente que aprovechará las propuestas de los Amazon o Alibaba para comprar, pero también habrá gente que apreciará la conversación con el comerciante del barrio de toda la vida, o el relato de autenticidad que hay detrás de un producto que se mueve en el radio local. No hay nada más complejo que la decisión de las personas. Los que se dedican al big data lo saben lo bastante bien. Prever lo que realmente haremos la gente es lo que necesita más algoritmos y más supercomputación. Las ciencias sociales son de una complejidad enorme.

"Amazon ya sufre imprevistos que su IA no había predicho,como el bluf de su nueva sede en Nueva York por la presión de los vecinos"

Lo mismo pasa cuando queremos utilizar el machine learning para contratar personas. Primero tenemos que estar muy seguros de que estas máquinas no reproducen criterios sesgados y discriminatorios en el proceso de selección. Si las máquinas lo hacen bien, la meritocracia no se tiene que resentir. Más bien al contrario. Pero es evidente que al final del proceso de selección, las entrevistas personales, la experimentación en directo de conocimientos y habilidades, se hará de persona a persona ¿Para garantizar la justicia? No. Seguramente para garantizar la dignidad.  Mucha gente no querríamos trabajar en sitios donde la última decisión la toma una máquina. Ahora bien, seguramente tampoco querríamos trabajar en organizaciones donde las decisiones importantes las tomen las personas sin las máquinas. ¿Por qué? Pues porque las máquinas de inteligencia artificial aumentarán la calidad de las decisiones de las personas.

Las decisiones importantes basadas en datos las tomaremos con ayuda de la inteligencia artificial. Y será mejor. La capa­cidad de analizar datos con deep learning  y de descubrir aspectos que nos pasarían inadvertidos nos ayudará a construir decisiones más fundamentadas. Pero la deci­sión tiene también el componente del dato menudo, y aquí estará a menudo la diferencia. Las máquinas harán el bíg data, pero las personas haremos el small data.

Las máquinas sólo nos podrán ayudar en aquello en que se deba usar una gran canti­dad de datos y sean fenómenos que se hayan producido muchos veces.Pero cuando no haya un histórico y un volumen de datos significativo, las máquinas no nos podrán ayudar en ese tipo de decisiones.Estoy convencido de que un tipo de innovación consistirá en apostar por productos y servicios que vayan contra la predicción de la máquina. Será una forma de apostar por la diferencia. Funcionará a veces sí y a veces no,como siempre en innovación.

El futuro no lo decidirán las máquinas. Lo decidiremos las personas, pero con un uso cada vez más intensivo de la inteligencia artificial, que es otra cosa que una extensión de la inteligencia de las personas. El futuro es de la suma de inteligen­cias. La Universitat de Girona acaba de aprobar un plan estratégico que gira en torno a la suma de inteligencias, y creo que acierta. Ya no podemos seguir haciendo propuestas de aprendizaje que no tengan en cuenta una realidad tan determinante, ni hacer investigación, ni tampoco emprender. La cuestión es que la tecnología no nos deshumanice, sino que permita avanzar hacia una humanidad aumentada en valores y en oportunidades.