El pasado martes se llevó a cabo una mesa redonda en Pier01 del Barcelona Tech City, organizada por The Collider, la aceleradora del Mobile World Capital. Oscar Aguilar, CEO de Websays participó junto con Nuria Oliver, directora de investigación en ciencias de datos en Vodafone y Chief Data Scientist en DataPop Alliance; Damià Garcia i Priu, Chief Business Officer de Restb.ai, y Oleguer Sagarra, cofundador de DRIBIA, para debatir si los negocios están preparados para la Inteligencia Artificial.
Hacen falta analistas para que funcione
Actualmente, nos encontramos en un momento en el que es indudable que la Inteligencia Artificial forma parte de nuestras vidas, pero tal y como asegura Damià Garcia i Priu, ahora mismo sólo está pensada para “solucionar problemas rutinarios”. Así, la podemos encontrar en la detección facial de los móviles o en asistentes virtuales como Siri (entre otras), algo que según asegura Núria Oliver, es un elemento importante en la toma de nuestras decisiones. Pero automatizar para solucionar problemas rutinarios es la fase más inicial o débil, y se encuentra a años luz de ese sueño inicial al que se intenta llegar: emular la inteligencia humana. Sin embargo, hay que considerar este paso como el más importante, en el que hay que educar a la sociedad para que deje de ver la Inteligencia Artificial como robots que nos invadirán. Como bien dice Oleguer Sagarra, es indispensable “culturizar a la gente ya que los algoritmos están muy maduros pero la cultura no está preparada”.
Desde ese punto de vista, Oscar Aguilar considera que para trabajar con la Inteligencia Artificial o la Big Data (como por ejemplo, para conocer la reputación digital de una empresa en diferentes sectores), es necesario que haya alguien que sepa cómo acompañarla. El ejemplo que Aguilar quiso dar fue el del adjetivo “fría/frío”, que dependiendo de en qué contexto se aplique, o en qué sector, la significación puede variar. Por ejemplo, si la palabra se utiliza en una review para hablar de una pizzería, diciendo que la pizza se ha servido fría, la significación será negativa. Mientras que, si por el contrario, se utiliza para hablar de que la cerveza de una cervecería se ha servido fría, la review se convertirá en positiva.
Del mismo modo, y pasando a la hostelería, se tiene que reutilizar el algoritmo y reorientarlo a otro sector, por lo que una review de un hotel puede contener un comentario de que la decoración es fría, pero que el resto de servicios son muy buenos. En este caso, se tiene que prestar atención a las distintas cualidades que se nombran en la review, y categorizarlas. Es en este proceso en el que no se puede esperar que la máquina lo haga sola, y por eso, es tan necesario el acompañamiento de las personas. “Si sólo tienes la máquina pero no tienes los analistas, es muy difícil que empieze a funcionar”, asegura. Tras ese acompañaiento sí se pueden esperar buenos resultados autónomos.
Los límites éticos de la IA
Es cierto que los algoritmos nos pueden ayudar a tomar decisiones, pero para Garcia i Priu es importante saber «quien los ha entrenado y cómo». Y es que si los humanos tenemos fallos, los algoritmos también. Por eso, uno de los sectores de la IA más cuestionado ahora mismo, es el área de los sesgos y la discriminación. Ha habido casos en que los algoritmos utilizados estaban sesgados y han dado resultados erróneos, como por ejemplo en Estados Unidos, donde se descubrió que un algoritmo relacionado con la justicia, «estaba direccionado a culpabilizar más a los afroamericanos que a gente blanca», relata Garcia i Priu.
Esto ha hecho que se cuestionen cuáles son -o donde están- los límites éticos en la Inteligencia Artificial. La directora de investigación en ciencias de datos de Vodafone, Nuria Oliver, asegura que “hay muchas cosas que podemos hacer, pero que no deberíamos», como por ejemplo, anteponer los intereses económicos sobre factores personales e individuales. De todos modos, y como bien aclaró Garcia i Priu, toda empresa tiene unos límites éticos y morales distintos, y éstos varían dependiendo del tipo de empresa que son, por lo que al fin y al cabo, quien tiene que saber sus límites es la propia empresa. Para Oriol Sagarra, eso se traduce en la transparencia, algo que «se tiene que exigir a las empresas, ya que la ciudadanía empezará a pedirla», concreta.
Y a pesar de que la Inteligencia Artificial nos puede servir para “implementar soluciones y así generar negocio” como recuerda Sagarra, Oscar Aguilar quiso dejar claro en The Collider que también puede servir, y de un modo más social, en el sector público, para mejorar la vida de la gente: “las ciudades se convierten en grandes centros de datos y nuestros móviles en grandes sensores, y analizarlos puede revertir en el ciudadano”, remarca.