P Más allá del análisis de currículums, la interacción con los consumidores o el control de los empleados, ¿hasta dónde puede llegar la Inteligencia Artificial (IA) en la administración de negocios?
R Uno de los papeles más importantes que juega la IA en la administración de negocios está relacionado con la toma de decisiones. Sistemas basados en información factual entrenados con información confiable ya han empezado a debuta, como Project Debater, y pueden traer a la mesa decisiones de diferentes puntos de vista basados en evidencia documentada.
P ¿Y cómo se aplica en la práctica?
R Las aplicaciones son innumerables puesto que la toma de decisiones es un proceso muy humano que hacemos a diario y a veces hasta inconscientemente, incluyendo sesgos y desinformación. En el ámbito empresarial, un ejemplo clásico: un sistema como Project Debater puede expandir la mente de altos directivos y Gerencia incluyendo nuevas perspectivas en decisiones críticas que de otra forma no hubieran sido consideradas.
P ¿Se puede acabar perdiendo creatividad en esos procesos?
R La idea no es reemplazar al humano sino «aumentar» su inteligencia con información relevante, factual y sin sesgos que lleve a tomar mejores decisiones. Estos sistemas de inteligencia «aumentada» proporcionan asistencia y sugerencias, pero el humano aún tiene las riendas del proceso y, a fin de cuentas, es el responsable de la decisión final.
P ¿Y cómo se pueden detectar sesgos y falsas predicciones, y con la amenza de las fake news
R La detección de información falsa y fake news es un tema bastante popular en el campo de la ciencia llamado proceso del lenguaje natural, NLP por sus siglas en inglés. Existen concursos y retos donde grupos de personas, particularmente académicos, compiten por crear el mejor detector de fake news. En el caso de los sesgos es un poco más complejo, pues los datos que se usan para entrenar sistemas de aprendizaje automático, machine learning, pueden estar ya sesgados inadvertidamente. Actualmente se utilizan técnicas antes y después del entrenamiento del sistema para eliminar sesgos conocidos. Un tema bastante importante que surgió luego del boom de estos sistemas de AI es que no solamente puedan resolver problemas complejos sino que también se pueda explicar la razón. En estos modelos con IA interpretable o explicable es posible entender mejor el origen de los sesgos.
P Google o Amazon aplican la IA a sus procesos internos. Sin embargo, ¿qué ocurre con las pymes y micropymes? ¿Es factible?
R La adopción de la IA en pymes y micropymes está en aumento debido a la reciente popularización de sistemas de aprendizaje automático mas accesibles y el impacto de servicios en la nube. Ya es posible contratar servicios específicos de IA donde el costo es por uso. Esto permite a empresas pequeñas acceder a soluciones de IA sin tener que invertir en infraestructura y a un costo razonable.
P ¿Podrá reemplazar la Inteligencia Artificial al ser humano en algún momento?
R Con la tecnología actual pienso que no es posible reemplazar al ser humano. De otro lado, existen consorcios y grupos encargados de mantener la ética en el avance de la IA. Un ejemplo es «Partnership on AI», compuesto por varios de los actores mas importantes en el desarrollo de la IA como IBM, Microsoft, Google, Facebook o Apple, entre otros, y encargado de estudiar y crear «best practices» de la IA para la sociedad.
P ¿Y qué está haciendo en estos momentos IBM en el campo de la Inteligencia Artificial aplicada a la administración de negocios?
R Project Debater es una tecnología que podrá ser usada en la administración de negocios. Otros ejemplos incluyen MyCa (My Career Coach), un asistente virtual de recomendaciones para el manejo de talento que permite reducir el costo de contratación, mejora el compromiso del empleado y ayuda al crecimiento de la carrera. Un último ejemplo reciente es un sistema que permite predecir con 95% de precisión qué empleados están planeando renunciar. Esto permite tomar acciones que ayudan a la retención, mejoras salariales, promociones y mejoramiento del talento y las habilidades.
P Precisamente uno de los últimos proyectos de IBM giraba en torno al debate entre una computadora y una persona. ¿Qué aplicación práctica puede llegar a tener un robot de este tipo?
R La tecnología detrás de Project Debater es modular y puede ser usada en diferentes formas y para diferentes fines. Lo que se mostró en el debate en vivo en Think 2019 en San Francisco es una posible combinación de todas esas partes para poder producir un debate coherente, interesante y persuasivo contra un humano. Sin embargo, esto no limita las aplicaciones. Componentes esenciales como detección de afirmaciones, detección de evidencia, detección de polaridad y sentimiento pueden ser usadas independientemente en variadas aplicaciones.
P ¿Y a modo de ejemplo?
R Un ejemplo es un asesor virtual que permita identificar hipótesis financieras respaldadas con evidencia con el fin de guiar a un analista a tomar decisiones sobre una inversión. Otro ejemplo es un tutor académico para estudiantes de todas las edades que ayude a mejor el razonamiento crítico y las habilidades de comunicación. Un último ejemplo, y algo que fue mostrado en el evento CES 2019 en Las Vegas, es «Speech by Crowd» o discurso por las multitudes. En este caso, dado un tema controversial, los participantes contribuyen creando los argumentos. El sistema entonces identifica los argumentos que son relevantes, detecta cuál es la posición, agrupa por tema y produce un discurso enfatizando los mejores argumentos de ambos lados.
