El sentido común de la Inteligencia Artificial
Uno de los grandes errores que se están cometiendo en la adopción de sistemas basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning es creer que son suficientes por si mismos.
Según Ramon Trias, presidente de AIS Group y pionero de la IA en España, la integración de tecnología y negocio debe realizarse teniendo en cuenta que los managers son el timón y los responsables de incorporar la digitalización y las técnicas asociadas al devenir de los negocios. “Hay que llegar al punto donde la necesidad lleve al medio, no que sea el medio el que marque, que es el enfoque que estamos viendo en muchas compañías. Para cada reto, para cada problemática, hay que analizar qué técnica es la más adecuada para obtener una respuesta óptima”.
Según Trias, se están mitificando las capacidades de la IA, “olvidando que estas herramientas no tienen metaconocimiento, o sea, sentido común. Son muy buenas a la hora de resolver problemas muy delimitados, pero, hoy, no son capaces de manejar la generalización, es decir, no saben aplicar reglas de un entorno a otro”.
El presidente de AIS Group señala que el ser humano puede generalizar e improvisar, “la IA todavía no” y recuerda que todos los sistemas aprenden de la historia y los hechos imprevistos no tienen cabida. “De ahí la importancia de integrarlos con el conocimiento del experto”. Para él, corresponde al experto intuir y reflexionar y al machine Learning manejar un número altísimo de variables y dimensiones. Ambos deben complementarse. De este modo, su ratio de error puede dividirse por 10.
IA y digitalización de la economía
Trias señala que la digitalización se inició a finales de los 70 en sectores como la banca y la industria y, en menor medida, el retail. Hoy la digitalización, la robotización y la automatización están muy presentes en ellos, mientras que en otros está empezando. “La digitalización -afirma- ha provocado cambios que están para quedarse, pero no es todavía una transformación tan profunda como se pretende”.
El presidente de AIS Group recuerda que ahora estamos viviendo un boom de la inteligencia artificial aplicada a los procesos de digitalización, pero que tanto la IA como el machine learning y la optimización matemática son técnicas relativamente antiguas, que ahora emergen gracias a la mejora y abaratamiento del hardware, que permite que incluso las pymes puedan llevar a cabo procesos y soluciones que antes estaban reservados a centros de investigación. “Además -indica-, la digitalización está produciendo un ajuste de costes al traspasar la actividad de las empresas a los usuarios. Un ejemplo es la banca digital, donde algunas tareas que antes realizaba un empleado, como transferencias, ahora las hacen directamente los usuarios”.
Para Trias, la inteligencia artificial, tomará valor real cuando se integre con el resto de sistemas de información de las organizaciones. “Hay que saber incorporar tecnología y negocio”, admite. “Hay que comprender la aplicabilidad, el beneficio monetario, pero también de servicio. Se debe tener una visión muy clara de las posibilidades de cambio que la digitalización, la IA, la robótica o el IoT aportan al negocio. Unos lo aplicarán para reducir costes, otros para aumentar las ventas, otros para mejorar procesos… Por ello es importante aprender a gestionar los proyectos que involucran estas tecnologías y cómo se encajan dentro de las cadenas de valor”.
