Por favor, no contrate un director de inteligencia artificial

Por favor, no contrate un director de inteligencia artificial

Cada empresa tecnológica que se precie tiene hoy un equipo de inteligencia artificial (IA).
29 Junio 2017

Estas empresas están invirtiendo millones de dólares en sistemas inteligentes para la evaluación de situaciones, análisis de predicciones, sistemas de reconocimiento basados en el aprendizaje, interfaces de conversación y motores de recomendación. Empresas como Google, Facebook y Amazon no solo están aprovechando la IA, sino que la han convertido en un elemento central de su propiedad intelectual.

A medida que el mercado madura y se desarrolla, la IA empieza a llegar a empresas que la utilizarán pero sin tener que desarrollarla por ellas mismas. Estas empresas ven los sistemas inteligentes como respuesta a los interrogantes planteados por los desafíos de ventas, logística, producción y la llamada inteligencia empresarial. Este tipo de compañía esperan que la IA pueda mejorar la productividad, automatizar procesos existentes, proporcionar análisis predictivos y extraer el significado de conjuntos masivos de datos. Para ellas, la IA representa una ventaja competitiva, pero no una parte de su producto principal. Para estas empresas, las inversiones en IA podrían ayudar a resolver problemas de negocios reales pero sin llegar a formar parte de productos de consumo. Pepsi, Wal-Mart y McDonalds podrían estar interesadas en sistemas basados en inteligencia artificial para tareas relacionadas con el marketing, la logística e incluso la preparación de hamburguesas. Sin embargo, eso no significa que debamos esperar la llegada de refrescos, palas y Big Macs inteligentes en un futuro próximo. 

Al igual que ha sucedido con tecnologías anteriores, ahora escuchamos y leemos sin parar consejos sobre "estrategias de IA" y la contratación de directores de inteligencia artificial. En muchos aspectos, del mismo modo que el auge del big data dio paso a la fiebre de los científicos de datosel argumento ahora es que cada organización necesita contratar un ejecutivo de primer nivel específico para dirigir e impulsar la estrategia de IA desde el equipo directivo.

Estoy aquí para pedirle que no lo haga. En serio, no lo haga.

No es que dude de la utilidad de la IA. He dedicado toda mi carrera profesional a trabajar en ella. Lejos de un escéptico, soy un entregado y verdadero creyente. Sin embargo, también creo que el despliegue eficaz de cualquier sistema o aplicación de inteligencia artificial dentro de una empresa exige objetivos empresariales concretos. Apresurarse por desarrollar una "estrategia de IA" y contratar una persona con los conocimientos y habilidades técnicas de IA necesarias para liderar este trabajo podría parecer encajar con las tendencias actuales, pero deja de lado la realidad: cualquier iniciativa en el área de innovación solo triunfa si existe una comprensión clara de los problemas y objetivos reales de la empresa. Para que la IA funcione dentro de una empresa, los objetivos a lograr de esa empresa deben ser su fuerza motora.

Esto no es lo que logrará si contrata un director de inteligencia artificial. La propia naturaleza del cargo está pensada para golpear con el martillo de la IA los clavos de cualquier problema que exista. Esta persona bien formada, bien remunerada y altamente motivada examinará su empresa en busca de oportunidades para aplicar IA; convertirá usar la IA en el objetivo, no resolver problemas reales.

Esto no significa que no necesite personas que entiendan la inteligencia artificial. Sin embargo, entender una tecnología y entender lo que ésta puede significar estratégicamente para una empresa son dos cosas totalmente distintas. Asimismo, contratar un director de IA no es ningún sustituto de una comunicación eficaz entre los trabajadores con mayores conocimientos técnicos y aquellos con una visión más estratégica.

Una alternativa a la contratación de un director de IA es empezar por los problemas. Traspase la consideración sobre soluciones posibles con IA a las personas que están enfrentándose a los problemas directamente. Si estas personas cuentan con el conocimiento necesario para reconocer cuándo aplicar una solución basada en inteligencia artificial, también podrían sugerir en qué casos son soluciones realmente aplicables.

Afortunadamente, el marco para saberlo nace directamente de las propias tecnologías: ya hemos visto dónde funciona la IA y dónde podría ser prematura. La pregunta se reduce pues a los datos y las tareas.

Por ejemplo, los datos altamente estructurados de las bases de datos convencionales con un patrón claro suelen funcionar con enfoques tradicionales y claramente analíticos de aprendizaje de máquinas. Si usted dispone de 10 años de datos transaccionales, entonces debería aplicar el aprendizaje de máquinas o automático para encontrar correlaciones posibles entre clientes y productos.

En los casos en los que tenga un gran volumen de datos con menos funcionalidades (como imágenes o audio), el aprendizaje profundo resulta más apropiado. Procesar los ruidos emitidos por equipos mecánicos para anticiparse a las averías en una fábrica tendría sentido.

Si de lo único que dispone es de texto, las tecnologías de extracción de datos, análisis de opiniones y otros enfoques propios del sistema de IA Watson de IBM para el razonamiento a partir de pruebas podrían serle de utilidad. Automatizar el asesoramiento inteligente a partir de las mejores prácticas de RRHH podría caber en este modelo.

Si lo que tiene son datos utilizados para crear informes sobre el estado o el rendimiento de su negocio, entonces la generación de lenguaje natural representa la mejor opción. No tiene ningún sentido dedicar el valioso tiempo de un analista a la revisión y resumen de todos los datos de ventas cuando una máquina puede generar automáticamente informes en un inglés perfectamente legible además de enviarlos por correo electrónico.  

Si las personas encargadas de decidir dentro de su organización entienden lo anterior, entonces podrán estudiar los problemas del negocio y los datos que recopilan en la actualidad para discernir el tipo de tecnología cognitiva que podría ser más aplicable.

La lección es fácil: la inteligencia artificial no es magia. Las tecnologías concretas tienen funciones concretas y necesitan datos concretos. Para entenderlo no necesita contratar ni un mago ni un unicornio. Tampoco un director de inteligencia artificial. Necesita equipos que sepan cómo comunicar la realidad de los problemas empresariales y estratégicos a quienes entienden los detalles de las soluciones técnicas.

Las tecnologías de IA actuales son increíblemente potentes. Una vez entren en las empresas, lo cambiarán todo. Si nos centramos en aplicarlas para solucionar problemas de negocio reales y generalizados, forjaremos un nuevo tipo de asociación hombre-máquina que nos habilitará para rendir al máximo y alcanzar todo nuestro potencial.

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