Son ya décadas desde que el término inteligencia artificial llegó a nuestro lenguaje. Durante 2001, la película homónima (A.I. Artificial Intelligence) se encargaba de difundir el concepto (o mejor dicho, su propia interpretación del concepto) de inteligencia artificial entre personas ajenas al tema, aunque el término ya se manejaba incluso desde años antes.

En realidad, la inteligencia artificial no es sino un conjunto de algoritmos aplicables a datos conocidos con el cual los sistemas electrónicos son capaces de realizar evaluaciones numéricas, los cuales no fueron explícitamente programados, y se asocian con patrones de un fenómeno particular. Por ejemplo, si se cuenta con una buena cantidad de datos y se utilizan como punto de partida, un desarrollo podría predecir la edad hasta la cual vivirá una persona tomando en cuenta la población en la que vive, su género, sus hábitos alimenticios, su exposición de sustancias nocivas y su nivel de actividad. El sistema podría realizar su predicción pese a no haber sido programado por ninguna persona para establecer los parámetros y pesos a ser considerados para cada una de las variables: es decir, no existe en el programa una ecuación predefinida a la que se le puedan ingresar los datos y arroje como resultado la expectativa de vida. En vez de ello, el sistema aprendió por sí solo la forma en la que debía interpretar los datos, partiendo de miles de juegos de datos de entrenamiento que incluían tanto las variables de entrada (los factores ya mencionados) como la de salida (en este caso, la edad a la que murió cada persona). Así, el algoritmo fue capaz de determinar la importancia de que una persona sea fumadora y establece el peso que debe dar a este hecho en el cálculo, pudiendo ir más a fondo y variando la importancia de este atributo en función, por ejemplo, de la ciudad en la que vive (tomemos en cuenta la altitud y la cantidad de oxígeno en el aire), de forma que se aplique un mayor peso en el cálculo a fumadores que habiten en ciudades de gran altitud, que a aquellos fumadores que vivan a nivel del mar. Estas relaciones no solo las identifica el sistema durante su etapa de aprendizaje, sino que también calcula los factores con los que serán ponderadas. Y todo sin que el programador haya escrito una sola ecuación para el cálculo.

Los sistemas de inteligencia artificial son ya parte de la vida cotidiana de la mayoría. El sistema de recomendaciones de Netflix nos muestra contenido que considera podría ser de nuestro interés. Para ello, compara los gustos de personas que han visto las mismas películas que nosotros hemos visto, analizando los géneros, las épocas en las que suceden, los actores en el reparto, el director, y un número considerable de varibles, cuya relación posiblemente nadie programó. Si en mi historial he visto “El sexto sentido”, “Señales”, “La aldea” y “La dama del agua”, alguien podría interpretar que me atrae el género de suspenso, lo cual no es del todo cierto, y podría sugerirme que viera “Eso”, equivocadamente y sin mucho éxito. En cambio, un sistema de inteligencia artificial posiblemente identificaría que más que una predilección por el género, me gustan las películas dirigidas por M. Night Shyamalan, lo cual es cierto, y tras identificar patrones en los cuales personas que gustan de su trabajo también han disfrutado “Los otros”, se aventure a sugerirme dicho título ya que de acuerdo a los cálculos, hay una probabilidad alta de que también a mí me guste. El sistema no tendría dificultad en identificar que una persona gusta de ciertos títulos no por otra cosa sino porque en el reparto hay un actor o actriz en particular, o bien porque la historia se desarrolla en una ciudad en especial, o porque ocurre en cierta época, y entonces hacer sugerencias con base en ello. Se trata de vínculos y patrones que para una persona incluso experta en la materia, podrían ser difíciles de identificar, pero no para un sistema de inteligencia artificial. En algunos ámbitos, los sistemas podrían haber llegado a conocer la estructura de nuestros gustos incluso mejor que nosotros mismos.

Las empresas han comenzado a encontrar formas creativas de aplicar la inteligencia artificial en su beneficio. Al conocer los patrones específicos de compra de sus clientes, pueden anticiparse y realizar la propuesta correcta en el momento oportuno. Por ejemplo, el sistema puede percatarse de que llegado el mes de julio, un cliente suele hacer una compra grande, muchas veces en joyería. No es necesario que el algoritmo se entere de que el cumpleaños de la esposa del cliente es en eses mes, pues los patrones observados ya le habrán indicado que ese periodo se relaciona con una compra importante. A finales de mayo, el sistema podría comenzar a enviarle información sobre nuevos productos, poniendo especial énfasis en joyería. La “feliz coincidencia” para el cliente podría haber terminado en una compra realizada en ese establecimiento.

La inteligencia artificial no solo tiene utilidad en el ámbito comercial. Puede ofrecer resultados interesantes en el análisis de precios volátiles, de forma que una empresa sepa cuándo es buen momento para comprar cierta materia prima y cuándo es mejor esperar. Su uso en sistemas de visión para sistemas de control de calidad es ya bastante común, pues puede identificar un producto defectuoso en fracciones de segundo y retirarlo de la línea de producción. Permite comprender mejor las tendencias del mercado al agrupar a los consumidores e identificar los motivos que les llevan a considerar una compra. Ayuda a realizar una mejor selección del personal que es contratado en una empresa de forma que se acerquen más a lo que se espera de ellos, ya sea mayor tiempo de permanencia en la empresa, o mayor proactividad, o la característica que sea. El poder de la inteligencia artificial para encontrar patrones y relaciones que serían prácticamente imposibles de detectar para una persona, es hoy una de las herramientas más poderosas al servicio de las empresas.

El CEO observador habrá considerado hasta este punto que, dado que todo proceso requiere una entrada, debe existir alguna materia prima para este tipo de sistemas. La realidad es que sí, y de hecho son dos los requerimientos principales. El primer requisito es contar con datos. Muchos datos. Toneladas de datos. Mientras más amplia, completa, estructurada y depurada se encuentre la colección de datos, más útil llegará a ser. Dado que los algoritmos se entrenan revisando y evaluando ejemplos, los datos existentes son indispensables para su aprendizaje. Existen mecanismos en los cuales los algoritmos no requieren de estos ejemplos para el proceso de aprendizaje, pero aun así son necesarias grandes cantidades de datos para su puesta a punto.

El segundo requisito es contar con el desarrollo de un programa. Si bien las relaciones entre los datos no son explícitamente programadas, si lo es la base en la cual la mecánica de análisis reside. Este programa será el responsable de tomar, agrupar y analizar los datos, establecer relaciones, y más adelante una vez entrenado, realizar predicciones.

La inteligencia artificial no es ya un recurso exclusivo para las empresas con mayores recursos. Si bien los grandes corporativos han creado y mantenido equipos especialmente dedicados a la creación de sistemas de inteligencia artificial desde hace años, cada vez son más las empresas chicas y medianas que han efectuado implementaciones, típicamente mediante la contratación temporal de especialistas, o bien mediante esquemas de consultoría que ofrecen proyectos llave en mano.

Es difícil anticipar hasta dónde habrá de llegar el desarrollo de la inteligencia artificial. Lo que sí es claro es que no se requerirán más que unos cuantos años para que esté presente en los procesos de la mayoría de las empresas, pudiendo ser la base de la siguiente gran revolución tecnológica. La inteligencia artificial no solo hará de las organizaciones entes más capaces, sino que podrá tener un impacto positivo en la economía al incrementar la productividad de las empresas.