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IA

¿Puede la Inteligencia Artificial hacer que mi lavadora se rebele?

Publicado por  Pere Vigo

Quizás no debamos esperar al 2035, como señala algún estudio, para comprobar cómo las máquinas aprenden a desarrollar una superinteligencia capaz de duplicar tasas de crecimiento económico a través de un incremento de la productividad del 40%.  

Estamos ante una realidad, la de la Inteligencia Artificial (IA), que no podemos eludir y que será cada vez más palpable en nuestro día a día. No sólo en nuestro entorno laboral a través de tecnología que mejora funcionalidades, ofrece experiencias más avanzadas al cliente e incluso se auto-repara.  También en el ámbito personal, donde en la búsqueda de remedios específicos para cada ADN contra el cáncer o el Alzheimer, distintos asistentes virtuales nos facilitarán una relación personalizada con empresas suministradoras de servicios sanitarios.

Un ejemplo sencillo es el de los mapas por GPS que utilizamos para llegar a nuestro destino y evitar el tráfico congestionado de nuestras ciudades. Este es el objetivo y la funcionalidad que se les requiere y han venido prestando.... Pero hoy en día se anticipan en muchos de los casos a nosotros, sugiriéndonos cuál va a ser nuestro propio destino. 

Son aplicaciones capaces, a través de la IA, de detectar rutas y patrones de comportamiento en nuestros desplazamientos. De tal manera que llegan a sugerir que los lunes, a las 18:30, si mi ubicación es la oficina, muy probablemente mi siguiente destino será la academia de inglés, porque cada lunes hago el mismo recorrido aproximadamente a la misma hora. Con esta aportación de la IA y sin darnos cuenta,   hemos mejorado sustancialmente nuestra productividad, aunque sea en nuestro tiempo libre ya que hemos reducido el tiempo que necesitábamos para introducir nuestro siguiente destino (unos 10 segundos), a pulsar simplemente el botón de aceptar (unos 2 segundos).

Otra realidad más o menos lograda se desarrolla en las herramientas que analizan nuestros patrones de navegación (Google, Microsoft, Apple) y ofrecen recomendaciones (Netflix, Spotify, Amazon). Esto permite a esta tecnología ofrecer productos que conecten directamente con las necesidades del posible comprador. Lo logra apoyándose en mensajes personalizados en función del perfil del usuario. De esta manera se consigue conectar con el potencial consumidor, dado que el mensaje emitido tiene relevancia para él y para sus necesidades, mejorando la ratio de conversión a ventas. 

Pero cuidado, estas herramientas de marketing predictivo puede que detecten en tiempo real que has visitado una página de cruceros y has hecho un pago con tarjeta. Pero todavía tienen que afinar en la concesión de ofertas para crear una experiencia de compra positiva porque no puede ser que, a dos días de embarcar, ¡¡Te llegue un mensaje de que hay una oferta del crucero más barata y con más extras que la adquirida previamente!!

Otra herramienta más compleja son los chatbots, que es un software de IA creado para realizar una serie de tareas de forma independiente, sin la ayuda del ser humano, y que es capaz de simular una conversación como si se tratase de una auténtica persona. Pueden trabajar las 24 horas del día los 365 días del año, interactuar con cientos de miles de personas simultáneamente y su velocidad de respuesta es inmediata. Además, sería muy raro que pillaran un resfriado o sufrieran un accidente laboral. 

Este tipo de software se está convirtiendo en una herramienta muy valiosa para los centros de customer care dado que, según los últimos estudios, más del 50% de los usuarios creen que un buen servicio de atención al cliente es aquel que está disponible en cualquier momento y lugar. Y de momento,  sólo las máquinas entrenadas pueden cubrir esta necesidad. Tenemos ejemplos cercanos y que muy probablemente hemos utilizado como son Cortana, Alexa, Siri, Bixby o Google Assistant, así como otras soluciones orientadas gestión empresarial. En definitiva hablamos de software que son capaces de entender construcciones verbales complejas y responder con total naturalidad en diferentes idiomas.

Pero ¿Qué capacidades debe tener un chatbot para cumplir su objetivo?

  • Universo de actuación. Se debe construir una base de datos de conocimiento lo más extensa posible, cargada de contenidos relevantes, y establecer un circuito de temas relacionados por contextos para atender las preguntas que se formulen. Este corpus se irá actualizando en función de las respuestas obtenidas y otras necesidades, porque lo ideal es lograr ir acotando los posibles resultados para estrechar el embudo de opciones.
  • Lenguaje natural. El sistema debe ser capaz de entender las palabras y su contexto por su semántica y no por su codificación o etiquetado. Esto solo se logra a base de entrenar e ir reduciendo las múltiples posibilidades de respuesta a la mínima expresión. De la misma forma, facilita al interlocutor humano a expresarse a su manera sin tener que cumplir una regla fija, y la máquina podrá ser capaz de aprender de cada interacción y saber reconocer y diferenciar a cada participante.
  • Comprensión contextual. Los humanos pueden funcionar muy bien con elipsis e incluso manejando sinónimos que saben diferenciar en función del contexto. Incluso podemos adivinar o imaginarnos ciertas palabras que no hemos oído nunca y cuyo significado desconocemos. Una máquina tiene todo esto más difícil, pero no imposible, pues en base a cálculos infinitos y leyes de probabilidad siempre ofrecerá la opción más plausible.
  • Aprendizaje supervisado. La propia manera de codificar la máquina incluye capacidades de Machine Learning y Deep Learning, que posibilitan aprender de manera automática sobre las preguntas hechas y el desarrollo de la  conversación, así como los resultados logrados, de manera que irá refinando el circuito dando lugar a respuestas más precisas. Sin embargo, la intervención del programador sigue siendo necesaria, para ir filtrando las mejores contestaciones y limpiando las inadecuadas.

Según un estudio de PWC, se estima que el 30% de los puestos de trabajo en los países occidentales podrían sustituirse por la automatización durante los próximos 15-20 años. Según otros autores, la proporción podría aún ser mayor en los países en vías de desarrollo… si fuese económicamente viable. 

Pero la IA tiene sus límites. Por mucho que aprenda de sí misma, no puede aprender fuera de su universo. El software, ya sea de gestión empresarial o de uso particular,   que realiza una tarea está diseñado sólo para esa tarea concreta. Y aunque pueda tener componentes reutilizables, necesita otra codificación para atender otro trabajo. El Deep Blue era bueno para jugar al ajedrez a base de fuerza bruta, pero es incapaz de echar una partida de Go. Sin embargo, AlphaGo, la máquina que lo ha logrado, es actualmente la más perfecta en IA. Hablamos de un cerebro que aprende de los datos que genera y que se retroalimenta jugando contra sí mismo para perfeccionarse. Pero solo vale para este juego japonés.

Esto es así porque la IA carece de sentido común y de comprensión idealizada del mundo que le rodea; aspectos que sí aplica y utiliza (en general) la inteligencia humana. Así, la IA es capaz de sustituir a los humanos en muchas de las tareas y puestos de trabajo que existen en la actualidad, especialmente los que se basan en tareas repetitivas, manuales y administrativas. Por el contrario, las tareas asociadas a la creatividad, las relaciones interpersonales y los sentimientos serán muy difíciles de ser reproducidas y reemplazadas por la inteligencia artificial. 

Lo que sí podemos afirmar es que, aunque sin gracia ni ironía, la IA ha llegado a nuestros días para quedarse y si bien vamos a ver muchas cosas, seguramente nuestros electrodomésticos de momento no van a rebelarse.

Pere Vigo

Ha desempeñado diferentes cargos en la compañía, a la que se incorporó en 1988. Hasta fechas recientes ha dirigido el equipo de consultoría que actúa en Cataluña, Baleares y Canarias.
Como director de Soporte su misión principal es la gestión, coordinación, organización, control, motivación y supervisión de un numeroso equipo humano integrado por las áreas de Soporte postventa, servicio técnico interno y Cloud Computing.