un futuro inteligente que apenas comienza

Al igual que existió una década del cerebro y otra del genoma humano, ahora nos encontramos a las puertas de la inteligencia artificial. El británico Stephen Hawking dijo que el desarrollo de esta tecnología “podría ser lo peor o lo mejor que le ha pasado a la humanidad”, dependiendo de si lográbamos o no identificar sus peligros y atajarlos. El caso es que ya ha comenzado a impactar en todos los ámbitos de nuestra vida: los negocios, la salud, el transporte, la banca, la educación, el turismo, la seguridad… Nos encontramos cara a cara con una revolución imparable.

La IA para casi todo

Cuando nos preguntamos para qué sirve la inteligencia artificial (IA), la respuesta correcta es: “Para casi todo y en casi todo. Solamente hay que esperar”. Porque los algoritmos de IA que se están concibiendo y desarrollando para ámbitos concretos son la semilla que, con el tiempo, hará germinar su uso en ámbitos más generales. Kathryn Hume, ex presidenta de la empresa californiana de IA Fast Forward Labs –recientemente integrada en Cloudera–, suele empezar sus presentaciones con algún tipo de fábula que aporta un mensaje constructivo para su audiencia.

El tesoro de la IA

En el marco de su ponencia La inteligencia artificial en el mundo real, que expuso en NetEvents celebrado en Silicon Valley, Hume recurrió a un popular relato de Esopo: El granjero y sus hijos. En él, el fabulista griego cuenta la historia de un campesino que, al ver que sus hijos reniegan del campo, les explica que hay un tesoro enterrado en sus tierras. Como el padre muere sin llegar a explicarles dónde encontrarlo exactamente, deciden dedicarle mucho tiempo a cavar la propiedad, sin dejar un solo centímetro sin remover. El tesoro nunca apareció, pero, para su sorpresa, ese año lograron multiplicar la cosecha. Fue en ese instante cuando comprendieron que se habían enriquecido labrando la tierra, que el tesoro no era otro que el fruto de su trabajo.

Hume usa esta moraleja para comparar el tesoro con la IA, que muchos consideran una especie de panacea universal; y la tierra, con ese periodo de transición antes mencionado y que ahora estamos viviendo; la travesía del desierto, el tiempo, el esfuerzo, la inversión y el trabajo que requiere el desarrollo de proyectos concretos, en los diferentes entornos, y que, una vez completados, darán frutos en abundancia.

La siguiente pregunta que, según apunta Hume, les surge a los inversores es: vale, no vamos a encontrar un tesoro, pero ¿cuál es la tierra que se debe labrar para obtener frutos? Y entonces es cuando hay que recurrir a las teorías de Geoffrey Moore en Cruzando el abismo, la biblia de la teoría de la comercialización, y recordar que “las tecnologías evolucionan a través de su ciclo de adopción”.

Al igual que Facebook o WhatsApp

De hecho, solo la utilizan los llamados early adopters, y no se vislumbra siquiera el periodo de expansión masiva dentro de un mercado pragmático que, si bien sabe que este tipo de tecnologías impactará en toda la industria, aún no concibe cuáles van a ser las aplicaciones estrella, esas que van a empujar a los empresarios, a la sociedad, al mercado a su uso masivo –como ocurrió en su momento con el correo electrónico, la mensajería instantánea, Office, Facebook o WhatsApp–. Y eso genera dudas.

Según explica Hume, en su empresa estudian tecnologías que están en el umbral entre la experimentación y la adopción comercial. Con los resultados de esos trabajos explican a sus clientes para qué sirve esta o aquella aplicación y su idoneidad para su empresa. Cuenta que su primera investigación fue en el entorno de la generación de lenguaje natural –consiste en el uso de algoritmos que permiten generar textos escritos o hablados a partir de un conjunto de datos–, y que en lo primero que pensaron fue en su utilidad en el mundo periodístico.

La segunda técnica que destaca la investigadora está relacionada con el aprendizaje profundo, que permite a las máquinas aprender solas; y el reconocimiento de imágenes, el cual se concibió casi como un juego, como algo divertido, porque no parecía un desarrollo sustancial para la sociedad y, por aquel entonces, el sistema cometía muchos errores. Sin embargo, con el tiempo, ha resultado ser un éxito tanto en aplicaciones triviales, caso de Picas –una app para hacer autorretratos artísticos–, como en otras más serias, del tipo Orbital Insight, que utiliza un volumen considerable de imágenes satelitales para sacar conclusiones objetivas de tipo económico: estimaciones de actividad macroeconómica donde no hay mercado tradicional, fijación de precios…

El uso de la IA para nuevas oportunidades comerciales

Las empresas que apliquen –o ya aplican– eficazmente la IA en sus diferentes acepciones y, más concretamente, el aprendizaje automático incrementarán su eficiencia a través de la automatización y crearán nuevas oportunidades comerciales, ya que podrán comprender mejor el comportamiento de los clientes y aumentar la fidelización. De hecho, tendrán capacidad para detectar anomalías con precisión y limitar las amenazas cibernéticas, de forma que tomarán decisiones comerciales y de selección de productos más efectivas. Realmente es llevar el big data un paso más allá mediante la automatización y la eficiencia.

¿Y en qué se basa esta afirmación? En la experiencia. De hecho, hay bancos que están generando el 80 % de su proceso de documentación de obligado cumplimiento a través de la generación de lenguaje natural. Existen asesorías contables y fiscales que han implantado técnicas para extractar información con el fin de remitir orientación a los clientes cuando una ley sobre impuestos se modifica.

Igualmente, la robótica quirúrgica ha apostado por el análisis de imágenes usando máquinas con sistemas de aprendizaje profundo incorporados para mejorar los procedimientos de las cirugías… y esto parece ser solo la punta del iceberg, una mera representación de la experiencia de quienes han decidido lanzarse a la conquista de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial en el día a día

Si exploramos el día a día, no es difícil constatar que la inteligencia artificial ya empieza a estar en todas partes y que, sin darnos cuenta, está arraigando en nuestras vidas. ¿Pero dónde? ¿Somos conscientes de su existencia?

1. En tareas de gran dificultad o riesgo. Existen sistemas robóticos para cirugías de máxima dificultad, para rescates en caso de desastres, en la lucha contra incendios, la inspección de infraestructuras, la detonación de bombas o la exploración de entornos peligrosos o desconocidos.

2. En el transporte. De la aeronáutica a los drones pasando por los vehículos de conducción autónoma.

3. En la banca. Donde se usan sistemas de inteligencia artificial para organizar operaciones, invertir en bolsa y gestionar propiedades. Ya en agosto de 2001, se constató que los robots podían vencer a los humanos en una simulación financiera.

4. En medicina. La IA es de ayuda en la interpretación informatizada de los resultados de pruebas de diagnóstico por imagen y en ecocardiogramas, por poner unos ejemplos.

5. En la educación. Para tutorías personalizadas y análisis de los patrones de estudio del estudiante con el fin de detectar problemas y aportar soluciones.

6. En las empresas over the top (OTTS, por sus siglas en inglés). Las grandes multinacionales de internet, como Facebook, Google, Amazon, Twitter y WhatsApp, la han implantado con diferentes fines, casi todos comerciales.

7. En el campo de la seguridad. Nacional, individual e informática (ciberseguridad).

8. En el comercio electrónico. Mediante aplicaciones de atención al cliente online, denominados chatbots.

9. En los smartphones y los asistentes para el hogar. Para hacer fotografías, los sistemas de traducción, los servicios de agenda y meteorología y en la gestión del hogar inteligente, entre otros.

La energía y los suministros

Un claro ejemplo de sector económicamente potente y que camina con paso firme hacia la integración de la inteligencia artificial es el energético –como muestra de empresas de suministros–, que requiere de los avances que aporta la inteligencia sintética en múltiples aspectos. Entre ellos, estos:

Consumo. La inteligencia artificial modifica el comportamiento de los usuarios, ya que permite ofrecerles soluciones que optimicen el uso y el gasto. Por ejemplo, agregando datos de diferentes fuentes como la predicción de las condiciones atmosféricas o la cantidad y precio de la energía producida en las plantas eléctricas.

Contadores autónomos. La mayoría de los contadores de uso corriente tendrán capacidad de responder automáticamente ante cualquier eventualidad que se produzca en el suministro y podrán gestionar diferentes tipos de energía. Se sumarán a la red datos externos para desarrollar modelos predictivos que den respuesta a diferentes circunstancias.

Mantenimiento preventivo. La monitorización remota permite realizar diagnósticos y pronósticos inteligentes que aportan datos de interés, así como tener una visualización general de la red, lo que se traduce en mayor consistencia y seguridad y, por tanto, en aumento de la confianza y reducción al mínimo de situaciones problemáticas o catastróficas.

Prospecciones. Mediante plataformas de inteligencia artificial se simplifica el proceso de prospección y geolocalización de yacimientos potenciales, así como el ciclo de producción. Mejora en la gestión. A través de sistemas capaces de tomar decisiones automáticamente mediante software de análisis, clasificación y actuación, de forma que se tienen en cuenta miles de variables y se obtiene un mayor rendimiento.

La banca y el mundo financiero

Claramente afectados por las disrupciones tecnológicas, tanto la banca como el sector financiero, en general, realizan esfuerzos ingentes de tipo económico y organizativo para adaptarse a los nuevos tiempos y frenar el empuje de los nuevos agentes.

En un entorno altamente competitivo, tienen que buscar el equilibrio entre los valores tradicionales –seguridad y protección contra el fraude, la transparencia, la calidad del servicio, la interacción personal o la oferta de productos innovadores– y otros ya instalados –como la comodidad y la experiencia– con aquellos otros que aportan las nuevas tecnologías. Es el caso de una mejor relación calidad-precio, eficiencia y rapidez en el servicio y la integración entre diferentes aplicaciones. De hecho, la colaboración entre instituciones se ha convertido en un fenómeno habitual.

Miguel Iglesias Torres, responsable de Negocio en Sector Financiero de SAS –compañía líder en software y servicios de analítica empresarial–, considera que la inteligencia artificial en el sector de la banca y las finanzas es un reto y una oportunidad.

“La IA permite recopilar toda la información sobre un cliente y, por tanto, modelar las interacciones para que se tomen mejores decisiones en tiempo real. No importa si los responsables de las entidades no pueden cuantificar el valor que les aportará la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo. No les queda otra que adaptarse ya: empezar por pequeños proyectos que luego vayan evolucionando y aplicar en estos su experiencia; y aprender de otros, especialmente de aquellos que, como la banca, se mueven en un entorno muy regulado. Asimismo, dirigir los proyectos basándose en los casos de éxito, porque el coste del despliegue es alto y medir el ROI –el retorno de la inversión– en el ámbito de la IA resulta muy difícil”.

La IA en el comercio

Son muchos los desafíos a los que se han enfrentado los comerciantes a lo largo de los últimos años, no solo con la llegada de internet, sino con la de los grandes distribuidores en red. Un término conocido es el de la omnicanalidad o, lo que es lo mismo, la integración total de lo que profesionalmente se denomina online y offline para hablar de internet o la vida real respectivamente.

Raúl Herrero, director financiero de Leroy Merlín, traslada este fenómeno a la creación de phygital stores, cuyo nombre hace referencia al entorno físico (physical) y al digital (digital) y que evoca la idea de integrar ambos mundos, para permitir a las marcas seducir al consumidor tanto en su hogar como en una tienda. Poco después, cuando ya se suponía que esto estaba asumido, las sociedades habituadas a centrar su negocio en las transacciones tuvieron que enfrentarse a las redes sociales, a los prosumidores –término formado a partir de la fusión de productor y consumidor y que hace referencia al comprador que, con sus comentarios y opiniones, es capaz de influir en el resto–, e interiorizar el hecho de que lo que ahora importa es la emoción, la empatía del cliente con la marca.

Herrero subraya que, “por si esto fuera poco, ahora llega el momento de la hiperinteligencia, asociada al big data, a la hiperpersonalización, a la hiperpertinencia y la hiperdisponibilidad, y, en consecuencia, ahora Leroy Merlin es una compañía multinacional organizada en base a los datos –data driven–, ya que el dato es un activo vital que pertenece a la empresa y que se gestiona, se explota mediante las últimas técnicas informáticas vinculadas a la inteligencia de negocio y se explora el futuro para monetizar toda esta inversión y crear nuevos modelos de negocio”.

La IA en la sanidad

El profesor de la Universidad Hebrea de Jerusalén Yuval Noah Harari, en sus libros sobre la evolución del ser humano, se plantea los ejes que permiten reaccionar a las personas y los entornos que favorecen la evolución. Así, considera que vivimos un momento crucial sin grandes guerras, pandemias o plagas en el que los humanos, aprovechando el lapsus de estrés que le concede la historia, viven la mayor evolución conocida y viajan desde las teorías humanísticas –en las que ha sentado las bases nuestra civilización– hacia lo que él denomina el datismo.

En este contexto, Harari subraya el hecho de que los hombres, abanderados por las grandes empresas de internet, se han embarcado en la búsqueda de la inmortalidad, con lo que esa aventura conlleva en términos de longevidad, de modificaciones genéticas y, desde luego, de evolución de la medicina.

En términos de prevención, hoy resulta factible realizar análisis del riesgo de padecer una determinada enfermedad o de recaer en ella. Se utilizan algoritmos de aprendizaje automático –machine learning– para recoger información en tiempo real a través de accesorios tecnológicos que llevamos encima –wearables– y que son capaces de realizar recomendaciones o generar alertas. Ejemplos de enfermedades en las que se han hecho avances en este campo son la diabetes y el asma.

Por otra parte, a la hora de establecer tratamientos, se llevan a cabo los estudios clínicos mediante una gestión masiva de datos y se manejan dispositivos autónomos de diagnóstico que son capaces de utilizar la IA para realizar un dictamen médico rápido. Asimismo, los sistemas modernos de diagnóstico –o de ayuda al diagnóstico– identifican enfermedades con mayor precisión y son capaces de decidir el mejor tratamiento para el paciente.

Mejorar operatividad de hospitales

Si hablamos de gestión, según se pudo constatar en el evento Artificial Intelligence & Analytics Economy Summit, donde se presentó el estudio Inteligencia artificial, la próxima frontera digital, los sistemas basados en IA permiten mejorar la operatividad de los hospitales. ¿Cómo? “Modelizando las condiciones ambientales y el comportamiento del paciente, así como las probabilidades de sufrir enfermedades — explica Ana Moreno, analista de SAS. Y añade—:

«Actualmente, la IA permite automatizar una parte del proceso clínico: optimiza el tiempo de los médicos, facilita la toma de decisiones en base a un mayor volumen de información e incluso puede superar al ser humano en esa toma de decisiones. Sin embargo, hay que aclarar que la tecnología no le facilita al médico la visión completa del paciente, no responde ante un escenario no entrenado (como sí lo hace un doctor experimentado), no valora factores que están fuera de la imagen médica y no sustituye la necesaria interacción humana con el enfermo en cuanto a la labor psicológica, el convencimiento o la motivación”.

El Transporte

Abocados a confluir y con un destino común, las ciudades inteligentes van evolucionando de forma progresiva, y la industria de la automoción hace lo propio con vehículos autónomos. Cuando decimos vehículos autónomos, hablamos no solo de coches, sino también de transporte público, del platooning –trenes de carretera– en el caso de los camiones o incluso de los drones, que con sus fases de desarrollo claramente marcadas llegarán a ser un medio independiente o complementario para el transporte de mercancías y de personas.

Naturalmente, la potente industria automovilística da pasos agigantados hacia los coches autónomos e incluso hacia los coches inteligentes, en dura competencia unas marcas con otras y siempre apoyadas por grandes desarrolladores o empresas de semiconductores e infraestructuras telco.

Llegados a este punto y sin profundizar en tantos otros aspectos de la IA más conocidos, como los juegos digitales –gaming– o la educación, retomamos las fábulas de Esopo y recordamos que el tesoro no está en la bicoca, sino en el trabajo constante de toda la sociedad en su conjunto y de los Gobiernos, las empresas y los ciudadanos en particular. El camino es largo, hay que avanzar rápido, pero hay que hacerlo con seguridad, lógica y efectividad.