Por qué la IA no reemplazará a la intuición humana pero sí la optimizará

La intuición es la forma más antigua de predictibilidad, y por tanto, es el recurso más utilizado por los tomadores de decisiones que hoy se enfrentan al desafío de hacer lo suyo frente a un enorme caudal de datos. Esto, que podría ser una gran oportunidad para rentabilizar los negocios y tener dominio de información de valor, es para muchos un cuello de botella que termina en la gestión de errores, antes que de aciertos. ¿Es la Inteligencia Artificial el salvavidas de las empresas?

La injerencia que tienen, la intuición, la experiencia y los datos en la toma de decisiones en el ámbito de los negocios está cambiando radicalmente. Estamos ante un período de transición en donde la colaboración entre las personas, la Inteligencia Artificial y la predictibilidad que esta trae, se está reconfigurando para abrir las puertas hacia dimensiones mucho más oportunas.

Hasta hace algunas décadas, para gestionar un volumen importante pero limitado de datos, era suficiente con tener un buen método. Más tarde, y con la evolución tecnológica, las empresas pudieron contar con sistemas que permitan su centralización y extraer ciertas conclusiones de la información ya procesada, razón por la cual el Business Intelligence, con sus tradicionales reportes analíticos, se volvió absolutamente indispensable para empresas de cierto porte.

Pero en esta década, con el advenimiento del Big Data, no es posible trabajar con metodologías o herramientas creadas para un volumen limitado de datos, solamente. Ni siquiera el machine learning es suficiente para lo que se viene.

Es en este punto cuando se vuelve central la Inteligencia Artificial: cuando los volúmenes, variedad y sofisticación de los datos que se generan a nivel organizacional y del mercado son inmanejables, tanto para la mente humana, como para las herramientas con las que contamos.

La IA está en vías de volverse indispensable. Sumado a la automatización de procesos y la robotización, obtendremos un impacto mayor al que proporcionaron a la humanidad recursos como la electricidad o Internet.

Eso sí, es indispensable la existencia de una verdadera inteligencia artificial en este contexto tecnológico, para que la toma de decisiones se vuelva real. ¿Por qué? Porque, lamentablemente, y aunque es muy habitual escuchar hablar de la IA relacionada con múltiples herramientas y plataformas, en la mayoría de los casos se trata de machine learning o aprendizaje automático pero no de Inteligencia Artificial propiamente dicha.

Es decir, el sistema está creado para clasificar en función de contextos posibles que ya le fueron incorporados y lo hace a través de etiquetas que le “enseñaron” previamente qué es cada cosa.

La verdadera IA tiene que poder hacer tres operaciones: aprender, razonar y predecir por sí misma.

Como afirma Yann LeCun, jefe de IA de Meta, “uno de los desafíos más importantes de la IA actual es diseñar paradigmas y arquitecturas de aprendizaje que permitan a las máquinas aprender modelos del mundo de manera auto-supervisada y luego usar esos modelos para predecir, razonar y planificar”.

Apenas vemos aparecer esta temática, surgen a modo de defensa algunos argumentos animados por el miedo o la amenaza. Por un lado, la pérdida de capacidad de análisis y agilidad que implica la dependencia de herramientas tecnológicas que “piensen” por nosotros.

Ya no sabemos cómo llegar a ningún lado sin Waze. Este tipo de herramientas que interpretan volúmenes de datos y realizan una predicción simple de cuál es la mejor ruta para la disposición actual de los vehículos en las calles, de alguna forma nos vuelve más holgazanes ante la tarea de pensar caminos alternativos, por ejemplo.

Pero la mayor amenaza que parece generar es la pérdida de poder que implica delegar una parte de la toma de decisiones al funcionamiento de la IA, entidad que la mayoría de las personas apenas comprende y que tiene una capacidad de procesamiento inimitable para un ser humano.

En el proceso de toma de decisión tradicional, podríamos decir que sólo el 30% de lo que influye una decisión es la información que podemos procesar, y el resto es intuición o experiencia, pero esto ya no es sostenible.

Según una encuesta reciente de Gartner, entre altos directivos de empresas líderes, el 65% acuerda en que las decisiones que se toman son más complejas que hace dos años y necesitan ser explicadas o justificadas.

Más aún, el escenario post pandémico está caracterizado por dos grandes fenómenos que impactan de manera directa en la toma de decisiones para las empresas, estos son:

- La aceleración de la digitalización del 2020 y 2021 que nos deja hoy con una producción de datos que aún no terminamos de dimensionar.

- El contexto de incertidumbre global en múltiples frentes (económico, social, laboral, de negocios, tecnológicos etc,.) y que aún persisten.

Está claro que ambos fenómenos pasaron a ser parte de nuestra realidad, en donde el primero, la generación de datos exponencial, mejora la toma de decisiones si fuera posible gestionarlos y beneficiarnos de ellos. Pero el segundo fenómeno, la incertidumbre, hace más compleja la tarea para los actores que deben definir o planificar estrategias a futuro.

Es por esto que tenemos que repensar las herramientas con las que contamos y contaremos en un futuro para poder enfrentar estos contextos y tomar decisiones estratégicas de forma ágil.

Contar con información optimizada y digerida como input se ha vuelto indispensable para la toma de decisiones, de eso no cabe dudas, pero si a esto le adicionamos la posibilidad de incorporar patrones nuevos y escenarios simulados que generen un nueva dimensión probabilística, nos podríamos acercar a un nivel mucho mayor de certeza en nuestras decisiones sobre las metas definidas por cada organización.

Según una indagación sobre IA en los negocios realizada por PWC en marzo de este año, los líderes interrogados reconocen que el principal valor de aplicación de la inteligencia artificial es en la automatización de procesos, y el segundo es en la mejora del proceso de decisión.

En aquellas empresas que ya se están planteando cómo manejar la interacción entre los resultados de la IA y los humanos en el proceso de decisión, parece haber dos caminos opuestos: uno que plantea delegar totalmente la toma de decisiones en los resultados de las herramientas de IA y predictivas, y otro, en donde están quienes no confían y prefieren ignorarlas.

Personalmente, creo que en el estado actual de las cosas no es prudente ni lo uno, ni lo otro. Incluso en las empresas que ya incorporan tecnología para automatizar procesos, no se está planteando delegar la toma de decisiones, sino mejorar el proceso a través de la interacción con los resultados de la IA.

Esta es una diferencia importante porque nos da la pauta de que hoy no es posible imaginar un estado de desarrollo suficiente en el cual los modelos predictivos que puede aportar la IA actual reemplacen en ninguna medida el juicio humano, imbuido de un conocimiento, experiencia y sentido común que aún es imposible de transmitir a un algoritmo.

La realidad es que la tecnología disponible hoy para las empresas está en un estado incipiente en el que hay una enorme oportunidad aun para la automatización.

Incorporando herramientas de machine learning, es posible “enseñar” a un sistema lo que los humanos hacemos de manera repetitiva, pero aún no hemos llegado al punto en el que razone por sí misma y pueda predecir escenarios de manera tal que supere el buen olfato de un directivo con años de experiencia.

Para estar preparados para el potencial que la IA otorgará a las empresas, éstas deben incorporar hoy las herramientas de automatización y empezar a recorrer el camino de la interacción entre el factor humano en la toma de decisión y la capacidad que los sistemas y algoritmos aportan.

Solo así podremos digerir esta transición hacia un equilibrio entre intuición, experiencia y la predictibilidad que la IA puede aportar en un mundo en el que la toma de decisiones estratégicas se vuelve cada vez más compleja.

El mundo avanza, la tecnología también, los escenarios de toma de decisión serán cada vez más intrincados y la Inteligencia Artificial, mientras todo esto siga en desarrollo, será una necesidad y no un privilegio reservado para las grandes empresas.

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