¿Sustituirán las máquinas inteligentes a las personas?
Los inicios de la inteligencia artificial se remontan hace más de 50 años. Es ésta una disciplina que ha traído muchas controversias. Por un lado, lejos de haber conseguido robots inteligentes que substituyan a los humanos, como nos cuentan en las películas de ciencia-ficción, la inteligencia artificial ha logrado pequeños pero espectaculares avances, en muchos ámbitos de aplicaciones científicas, como en el sector de la medicina, física, biología, ingeniería, etc.
Por otro lado, debemos ser cautos en la utilización del término inteligente como adjetivo. Hoy en día, hay tendencia a asociar la palabra inteligente a cualquier entorno en el que se pueda operar de forma automática.
También en el ámbito del management se utiliza de forma superficial esta palabra, leemos business intelligent o intelligent aplication, en situaciones en las que sencillamente el programa interactúa con los usuarios y tiene la posibilidad de adaptarse a distintas opciones prediseñadas.
En mi opinión, ha llegado el momento de utilizar el potencial de la inteligencia artificial en entornos del management de una forma científica y seria; empecemos por el marketing y en concreto en el análisis de la conducta de los clientes.
Uno de los objetivos principales de la inteligencia artificial es hallar modelos que permitan imitar las formas de razonamiento humano. ¿Verdad que un agricultor con experiencia es capaz de saber la previsión del tiempo fijándose en el cielo, el viento y el cantar de los pájaros? ¿Verdad que no necesita conocer la velocidad del viento, la presión atmosférica u otros valores numéricos para hacer su previsión? Insisto, a partir de valores puramente cualitativos, los humanos somos capaces de obtener conclusiones relevantes para resolver el problema planteado.
En la misma línea, ¿seríamos capaces de sintetizar toda la información que tenemos de cada uno de nuestros clientes y obtener conclusiones relevantes? ¿Seríamos capaces de anticipar mentalmente el comportamiento de 3.000 clientes? Pienso que no. No obstante, una máquina basada en técnicas de inteligencia artificial, que permiten trabajar con variables difusas y cualitativas, sí que puede ser capaz de hacerlo.
La herramienta en la cual estamos investigando tiene una mecánica de funcionamiento similar a la de las redes neuronales, pero, además, presenta algunas importantes ventajas. Por ejemplo, la misma estructura es útil tanto para aprender a partir de experiencias previas (aprendizaje supervisado) como para proponer de forma automática nuevas segmentaciones significativas que permitan descubrir patrones entre los datos desconocidos hasta el momento (aprendizaje no supervisado). Son tres las características principales que diferencian a esta herramienta frente a otros métodos de segmentación. El primero es su dinamismo, los segmentos generados pueden ser actualizados automáticamente. El segundo es la flexibilidad o capacidad de captar la ambigüedad, ofreciendo para cada individuo su grado de adecuación a cada una de las clases generadas. Y el tercero es la capacidad de manipular simultáneamente datos cuantitativos y cualitativos.
Acabaré respondiendo a la pregunta inicial. Si bien es cierto que estas nuevas técnicas se usan y usarán en algunos casos como herramienta de soporte en la toma de decisiones, puedo asegurar que requieren del experto, el profesional que finalmente decida. Y esta función no es sustituible por ninguna máquina.