jueves 26 de mayo de 2022
OPINIóN ECONOMISTA DE LA SEMANA
26-03-2022 01:15

Decisiones aumentadas: inteligencia artificial y ciencia de datos

26-03-2022 01:15

Durante la última década, la industria de los datos y la capacidad de interpretar y explotar la información se han vuelto imprescindibles tanto para la toma de decisiones como para el uso eficiente de los recursos en las organizaciones. Amazon Web Services (AWS) estima que esta rama de la tecnología, cada vez más pujante, demandará en los próximos años más de 50 millones de puestos de trabajo a nivel global.

La humanidad siempre ha tratado de obtener y comprender la información del mundo y el entorno como método de supervivencia y adaptación. En la antigüedad, los egipcios y sumerios ya estudiaban los fenómenos naturales tales como las crecidas de los ríos Nilo y Tigris a partir de sistemas numéricos que les permitieran medir el tiempo o el clima para prever inundaciones y poder de esa forma proyectar y prosperar.

Hoy en día, gracias a la revolución de las tecnologías de la comunicación y a los avances en materia informática, somos capaces de obtener y procesar información a una velocidad y a un volumen impensados hace tan solo unos años atrás.

Por un lado, la transformación digital, impulsada por la masificación de internet y de los dispositivos celulares, genera un volumen de datos que no deja de crecer, lo cual hace posible vincular fuentes de información dispares que proporcionan una visión más completa sobre las organizaciones, los individuos y sus problemas.

Por otro lado, los avances en el poder computacional permiten procesar esa información para desarrollar modelos y sistemas complejos capaces de interpretarla y llevar adelante tareas o pronósticos.

Esta última parte se corresponde con el campo de la inteligencia artificial

Para la mayoría de nosotros, el término inteligencia artificial (IA) viene ligado a tecnología de vanguardia –autos inteligentes, asistentes virtuales– y a experiencias llamativas –realidad aumentada, desbloquear el celular con la cara o incluso usar un “filtro” en Instagram que altera la imagen haciendo envejecer a las personas–. Sin embargo, el auge actual de lo vinculado a la IA está impulsado principalmente por los avances en el área conocida como aprendizaje automático o aprendizaje estadístico.

El aprendizaje automático implica “entrenar” algoritmos o máquinas tangibles en partir de muchos ejemplos –aquí entran los datos– para que puedan realizar tareas eliminando la dependencia de instrucciones explícitas. Así es como estos sistemas logran realizar con éxito actividades específicas como distinguir caras en una foto, diagnosticar una enfermedad con antelación o recomendar películas acorde a las preferencias de cada usuario en plataformas como Netflix.

Es necesario destacar que estos avances en IA no serían posibles sin la ya mencionada inmensidad de datos generada por la digitalización y la continua mejora en el poder computacional para procesarlos.

Actualmente no solo contamos con información de todo tipo disponible a un click de distancia, sino que somos capaces de relacionar esta información y utilizarla como nunca antes para descubrir tendencias de negocio, entender el sentimiento social, mejorar la performance de deportistas o para sobrellevar mejor una pandemia.

Es en esta complejidad donde las máquinas son capaces de encontrar patrones mejor y más rápido que las personas

Las empresas advierten el valor que tienen la IA y los datos para sus negocios y para la sociedad. Ya no sólo los gigantes tecnológicos como Facebook, Amazon o Alphabet (Google) sacan provecho de procesar grandes volúmenes de información: cada vez más organizaciones dedican tiempo y recursos a desarrollar soluciones basadas en datos para mejorar la toma de decisiones.

El sector financiero, el retail y el e-commerce aplican a diario estas herramientas en procesos como detección de fraude, personalización de experiencias y servicios a clientes, establecimiento de precios, mejoras en estrategias de marketing, chatbots, estimaciones de demanda o disponibilidad de stocks, entre muchos otros.

Pero el desarrollo no se limita al mundo de las empresas. En la industria deportiva, por ejemplo, equipos de la NFL o de las ligas de fútbol europeo evalúan los partidos a través de sensores en la ropa de los deportistas y en los estadios para calcular la probabilidad de que ocurra determinada jugada en un determinado momento. De forma similar, en Fórmula 1 se estiman las chances de que un corredor adelante una posición en la vuelta siguiente.

Se podría mencionar también cómo la Justicia, la agricultura, la salud o el Estado han empezado a incorporar soluciones a partir de estas mejoras tecnológicas. En el caso puntual del sector público, el uso de los datos y la inteligencia artificial tienen el potencial de mejorar la transparencia y la calidad institucional.

Al mencionar la IA junto con el sector público, se vuelve inevitable pensar en la magnitud y dirección de los impactos que podrían tener estas herramientas y las posibles políticas gubernamentales vinculadas a ellas. Sobre este punto, Daron Acemoglu, profesor del MIT, plantea que surgen dos preocupaciones hacia el futuro: el desempleo generalizado que el desarrollo de esta tecnología podría causar y la aplicación de la inteligencia artificial con fines de control y vigilancia masiva.

Un claro ejemplo de este último riesgo es el efecto que las redes sociales (potenciadas por modelos basados en IA) han tenido sobre la información privada de los individuos a partir del reconocimiento de rostros y voces, así como también sobre la fragmentación del debate político a través de fake news o censuras.

Sin embargo, como afirma Acemoglu, la mayoría de estas preocupaciones viene por creer que está en la naturaleza misma de la IA acelerar la automatización y permitir que gobiernos y empresas controlen el comportamiento de las personas. La realidad es que ni la dirección ni las aplicaciones de la IA están predeterminadas: las máquinas aprenden a partir de la información que se les provee y pueden ser enfocadas en aumentar la productividad, la generación de valor y la creación de empleos, al mismo tiempo que protegen y refuerzan tanto la privacidad como las libertades individuales. De la misma forma que en el siglo XIX se utilizaron las máquinas para potenciar la capacidad física, hoy podemos usar estos avances como instrumentos para aumentar nuestras capacidades cognitivas e inventivas.

Es a partir de una “inteligencia aumentada”, como la define Ginni Rometty (ex CEO de IBM), que podemos apoyarnos en la revolución tecnológica para mejorar nuestra calidad de vida y tomar mejores decisiones ante la incertidumbre o frente a fenómenos naturales, tal como los que estudiaban los egipcios y sumerios, solo que esta vez contamos con herramientas mucho más potentes para poner al servicio de la humanidad.

*Centro de Estudios Económicos de Fundación FREE, think tank que defiende y promueve la libertad, la iniciativa privada y el gobierno limitado, con sedes en Argentina, Uruguay y Venezuela.