El esfuerzo interminable por incorporar el sentido común de los negocios a la inteligencia artificial
"Tiene que haber un bucle de retroalimentación para garantizar que los clientes disfruten de la experiencia tanto como tú disfrutas creando la experiencia".
¿Se puede programar el sentido común de los negocios en la IA? Ciertamente, muchos están tratando de hacer precisamente eso. Pero hay decisiones que a menudo requieren un nivel de empatía, por no hablar de sentido común, que puede ser demasiado difícil de incorporar en los algoritmos. Además, si bien la IA y el aprendizaje automático son los temas de moda del momento, los tecnólogos y los responsables de la toma de decisiones deben pensar si ofrecen una solución práctica a cada problema u oportunidad.
Estos puntos surgieron en un panel en la reciente Cumbre de IA, en el que los participantes coincidieron en que la IA no debería considerarse la solución predeterminada para todas las situaciones comerciales que surjan. (Copresidí la conferencia y moderé el panel). Para empezar, la IA sigue siendo una tecnología relativamente inmadura, dijo Drew Scarano, panelista de la sesión y vicepresidente de servicios financieros globales de AntWorks. "Es posible que dependamos demasiado de esta tecnología, olvidándonos de los humanos en el bucle y de cómo desempeñan un papel integral en la complementación de la inteligencia artificial para obtener los resultados deseados".
La IA se está utilizando para muchos propósitos en todas las industrias, pero el riesgo está en deshumanizar las cualidades interpersonales que ayudan a construir y sostener las empresas. "Hoy en día podemos usar la IA para cualquier cosa, desde aprobar una tarjeta de crédito hasta aprobar una hipoteca y aprobar cualquier tipo de vehículo de préstamo", dijo Scarano. "Pero sin la intervención humana para poder entender que hay más para un ser humano que un puntaje de crédito, hay más para una persona que ser aprobado o denegado para una hipoteca".
Scarano rechaza la idea de que los sistemas de IA comprenden algo parecido a una "fuerza laboral digital", señalando que "es solo una forma de vender más cosas. Puedo vender 50 trabajadores digitales en lugar de un sistema. Pero la fuerza de trabajo digital es solo un montón de código que realiza una tarea específica, y esa tarea puede ser repetible o personalizarse". Otro panelista, Rod Butters, director de tecnología de Aible, está de acuerdo y señala que "al final del día, es una máquina. Al final, todo son 1 y 0". La forma de hacer que la IA esté más en sintonía con el negocio "es obtener mejores herramientas, artesanía y experiencia con la aplicación de estas máquinas de manera que, en primer lugar, sea transparente y, en segundo lugar, comprensible de alguna manera, y en última instancia, algo que esté logrando un resultado orientado al negocio o a la comunidad".
La IA puede ser capaz de ofrecer resultados detallados basados en la lógica más allá de la capacidad de los cerebros humanos, pero esto en realidad puede "ir en contra de lo que la empresa necesita hacer estratégicamente", dice Butters. "Debido a que no puede tener la visibilidad, obtiene consecuencias no deseadas, lo que puede conducir a disparidades completas y equidad en la aplicación de procesos a su base de clientes". Es importante destacar que "debe haber un ciclo de retroalimentación para garantizar que las soluciones que está implementando resuenen con sus clientes, y que disfruten de la experiencia tanto como usted disfruta creando la experiencia. ", según el panelista Robert Magno, arquitecto de soluciones de Run:AI.
Otros expertos de la industria también expresan su preocupación de que la IA se esté impulsando demasiado de maneras que pueden no ser necesarias. "La IA no es la solución a todos los problemas empresariales", afirma Pieter Buteneers, director de ingeniería en aprendizaje automático e IA de Sinch. "Suena sexy, pero habrá momentos en los que será mejor apoyarse en la mejor manera de abordar las necesidades de los clientes en lugar de invertir ciegamente en nueva tecnología".
Si bien la IA tiene el potencial de hacer que los procesos comerciales sean más eficientes y asequibles, "al final del día, sigue siendo una máquina", dice Buteneers. "La IA carece de emociones humanas y sentido común, por lo que puede cometer ciertos errores que los humanos, instintivamente, no cometerían. La IA puede ser fácilmente engañada de ciertas maneras que los humanos detectarían a una milla de distancia. Para aquellos que se preocupan de que la IA reemplace los trabajos humanos, invariablemente necesitamos personas que trabajen junto a los bots de IA para mantenerlos bajo control y mantener un toque humano en los negocios".
Las iniciativas de IA "deben estar alineadas con las necesidades operativas y los flujos de trabajo de la empresa para garantizar un alto nivel de adopción", coincide Sameer Khanna, vicepresidente senior de ingeniería de Pager. "Identificar los problemas del mundo real con los comentarios de los usuarios es esencial. Una vez que se implementa el producto, debe haber un esfuerzo continuo para involucrar a los usuarios, monitorear el rendimiento y mejorar las soluciones a lo largo del tiempo".
Sin embargo, hay áreas que vale la pena explorar con la IA. Por ejemplo, "la IA puede alcanzar e incluso superar el rendimiento humano en tareas estrictamente definidas, como el reconocimiento de imágenes y la comprensión del lenguaje", dice Buteneers. "Aprovechar el poder del procesamiento del lenguaje natural permite a los sistemas de IA entender, escribir y hablar idiomas como lo hacen los humanos. Esto ofrece enormes beneficios para las empresas: la implementación de un chatbot o voicebot equipado con NLP para complementar el trabajo de los agentes de servicio en vivo, por ejemplo, libera a esos agentes en vivo para responder a consultas complicadas que requieren un enfoque más humano".
Buteneers señala que "los avances en PNL están marcando una enorme diferencia en la forma en que la IA entiende las aportaciones de los humanos. He ayudado a diseñar chatbots que ahora pueden entender 100+ idiomas a la vez, con asistentes de IA que pueden buscar respuestas dentro de cualquier cuerpo de texto. La IA puede incluso hacer que los agentes de servicio al cliente en vivo sean más efectivos al leer durante una conversación y ofrecerles respuestas sugeridas basadas en conversaciones anteriores, el contexto del cliente o de una base de conocimientos más amplia. Diferentes algoritmos en el campo de NLP pueden identificar y analizar un mensaje que puede ser fraudulento, lo que puede permitir a las organizaciones eliminar cualquier mensaje de spam antes de que se envíe a los consumidores. Las aplicaciones de NLP pueden proporcionar innumerables beneficios a cualquier empresa: puede ayudar a ahorrar tiempo y dinero, mejorar la experiencia del cliente y automatizar procesos".
Aun así, la supervisión humana es esencial para garantizar que estas soluciones sirvan a los clientes. "La revisión de los resultados de la IA debería ser el proceso de diseño estándar de los algoritmos: es ignorante creer que una vez que has configurado tu modelo, tu trabajo está hecho", dice Buteneers.
Khanna relata cómo las ideas de su propia empresa para proyectos de IA "provienen principalmente de la colaboración entre nuestros científicos de datos y las partes interesadas comerciales internas y de los clientes". Esta asociación "genera proyectos de IA bien definidos y factibles que se basan en las realidades empresariales", añade. "Nuestros ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático implementan estos proyectos utilizando tecnologías de código abierto y productos patentados de proveedores de nube".