Sonríe. Sonríe al pagar en una máquina expendedora. Cuando vayas a entrar en la oficina. Antes de alquilar un coche. Sonríe, porque te apunta una cámara incluso en la entrada de los aseos del Templo del Cielo, en Pekín. Desde principios de año, el santuario cuenta con dispensadores de papel higiénico que despliegan exactamente sesenta centímetros por persona. Distingue a cada visitante gracias a la legión de algoritmos desplegados por un sistema de reconocimiento facial.

El del monumento seguramente sea uno de los casos más curiosos –es una medida del Gobierno para evitar los hurtos masivos de rollos sanitarios–, pero cada vez abundan más en China: la empresa Ant Financial, el servicio de pagos online aliado con el gigante Alibaba, la compañía de alquiler de vehículos Didi Chuxing y el motor de búsquedas Baidu ya disponen de esta tecnología basada en la inteligencia artificial (IA) para reconocer a sus clientes y trabajadores. 

El país asiático quiere que la IA se convierta en el principal motor de su industria en 2025, según desvela su Ejecutivo en el informe ‘Next Generation Artificial Intelligence Development Plan’. De cumplirse sus ambiciosos planes, en 2030 se afianzaría como “el primer centro global de innovación” en este área. La estrategia no tiene nada de aleatoria. Si bien puede responder en cierto grado al histórico afán de supremacía del titán asiático, el plano económico juega también un papel fundamental. La consultora PwC estima que la IA moverá 16 billones de dólares en poco más de una década. ¿Quién no querría conseguir un buen trozo del pastel?

Una ‘megatendencia’ mundial

Aunque China avanza profusamente hacia su objetivo y lleva ventaja en lo que respecta a las aplicaciones comerciales de las herramientas de reconocimiento facial –debido, en gran parte, a sus políticas laxas de privacidad y protección de datos–, no está sola en la carrera. Los expertos de PwC incluyen la inteligencia artificial, junto con el blockchain y la realidad virtual, entre las ‘megatendencias’ que sacudirán la economía mundial en los próximos años.

Esta tecnología, que permite a las máquinas resolver problemas complejos, reconocer imágenes y entender el lenguaje gracias a herramientas como el machine learning y las redes neuronales artificiales, ha conquistado ya sectores como la medicina, las finanzas, la ingeniería, la atención al cliente o la automoción, entre otros. Para Kevin Curran, del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos estadounidense, “la IA solo va a ir mejor, a medida que las técnicas de inteligencia computacional [basadas en el aprendizaje y la evolución] mejoran, volviéndose más precisas y rápidas debido a los grandes avances en la rapidez de los procesadores”, ha explicado.

Las cifras del universo emprendedor refrendan su impacto económico: solo el año pasado las startups o compañías emergentes que la incorporan a sus productos o servicios y aquellas que desarrollan algoritmos más sofisticados levantaron 5.000 millones de dólares (algo más de 4.000 millones de euros) de inversión.

Las aspiraciones de la mayoría de estas empresas, una vez demostrado su potencial a base de financiación, se reducen a un solo objetivo: acabar en manos de un gigante tecnológico dispuesto a desembolsar una apabullante cifra por su compra. Desde 2012, grandes nombres como Google, Apple, Amazon e IBM han protagonizado la adquisición de 250 de las incipientes firmas.

La californiana Ozlo, fundada hace cuatro años, es una de ellas. Ha creado un asistente virtual en forma de aplicación que responde a las consultas de los usuarios basándose en la información que recaba de internet y de otros servicios como Yelp o TripAdvisor. Dentro de poco, su plantilla pasará a trabajar para Facebook después de que la compañía de Mark Zuckerberg se haya hecho con ella para aprovechar la experiencia del equipo en sus propios proyectos –probablemente para mejorar su mayordomo digital, M–.

Los bots o asistentes virtuales como el de Ozlo se basan en el procesamiento del lenguaje, otra de las aplicaciones de la inteligencia artificial, para entender las órdenes de los usuarios. Las herramientas de mensajería como Facebook Messenger sirven de hábitat para estos programas que actúan como puente entre los chats y empresas que ofrecen sus servicios directamente a través de estas plataformas. Ya es posible comprar billetes de avión o pedir comida a domicilio desde el móvil sin tener que abrir otras aplicaciones.

Cada vez más empresas incorporan software de este tipo en sus áreas de atención al cliente, como otro canal más allá del telefónico o el correo electrónico, y de ventas. Abarata costes y mejora la experiencia de los usuarios que pueden transmitir sus dudas y obtener respuestas o comprar cualquier producto en stock directamente en la página web.

Otros asistentes como Alexa (de Amazon), Siri (Apple), Cortana (Microsoft) y Google Assistant sustentan su funcionamiento en tecnología de reconocimiento de voz, una de los campos de la IA que más avance ha experimentado en los últimos años. No hay coloso de la tecnología de las comunicaciones que no cuente con un departamento dedicado al desarrollo de estos sistemas que responden a diario a la llamada de usuarios en cientos de lenguas.

Sin trampa ni cartón

A AlphaGo, el software de inteligencia artificial desarrollado por la startup británica DeepMind –bajo las faldas de Google desde 2014– no le hicieron falta idiomas para derrotar el año pasado al campeón mundial del milenario juego ‘go’. El surcoreano Lee Sedol perdió una partida que supondría un hito en la historia de la inteligencia artificial: era la primera vez que una máquina ganaba a un humano en este juego de estrategia. 

El acontecimiento supuso la demostración definitiva de las posibilidades del machine learning y las redes neuronales, responsables del aprendizaje de las máquinas y su capacidad para resolver problemas complejos. Estas no se limitan, ni mucho menos, al sector del entretenimiento. DeepMind y sus potentes algoritmos pueden presumir de haber mejorado en un 15 % la eficiencia energética de los sistemas de refrigeración de los centros de datos de Google, las granjas de ordenadores que guardan la información que el gigante maneja en internet. La cifra superaba la obtenida por el equipo humano encargado de la optimización de estas instalaciones.

Los campos conquistados por la IA crecen en número y variedad. Un regimiento de agentes digitales desarrollados por la empresa de seguridad informática Deep Instinct rastrean móviles y ordenadores en busca de virus y malware. Y PayPal, la conocida firma de pagos online, esgrime su vara algorítmica para evitar el lavado de dinero en las cuentas virtuales de sus usuarios.

Los algoritmos también han asaltado las áreas de gestión de ventas y el marketing. Además de en su asistente virtual, Amazon despliega herramientas basadas en machine learning para administrar el inventario de la plataforma de comercio electrónico, adecuándolo a la demanda de los clientes, y para mejorar el sistema de recomendaciones de nuevos productos –función a la que se dedican similarmente los algoritmos de Netflix en el terreno de las series y películas–. 

Por su parte, la firma británica Infinite Analytics ha desarrollado un programa informático inteligente para predecir los clics que obtendrá un anuncio publicitario ubicado en una web y otro para mejorar el proceso de búsqueda de artículos en una tienda online. Esta última supuso un plus de 125 millones de dólares en los beneficios anuales de la empresa brasileña que lo incluyó en su página.

El abanico de posibilidades se ampliará aún más en los próximos años. Según los analistas de la consultora tecnológica Gartner, en 2020 la IA se habrá generalizado hasta estar presente en casi cada nuevo programa y servicio. Predicen que, para entonces, se habrá colado entre las cinco máximas prioridades de inversión para más del 30 % de los responsables de los servicios informáticos de las empresas.

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El cerebro de IBM

Como AlphaGo, Watson, el sistema de inteligencia artificial de IBM, también ha superado a los humanos en un juego. En este caso, un concurso de preguntas y respuestas de la televisión estadounidense que derrotó a sus adversarios de carne y hueso ante las miradas de millones de espectadores.

Pero estos dos cerebros artificiales funcionan de distinta manera. Mientras que el juguete de Google utiliza el deep learning para tomar sus propias decisiones, Watson lo combina con ingentes cantidades de datos cruzados para proporcionar una respuesta que sirva de guía a las personas. Su inteligencia de silicio se nutre de información. El director del proyecto en materia de tecnología, Bryson Koehler, se pone un poco más espiritual: “los datos son el alma de cualquier negocio”.

Aunque Koehler parece seguir con los símiles trascendentales cuando asegura que “no hay un solo Watson”, su afirmación está dentro del plano físico. “No hay una máquina gigante que está ahí”, continuaba con su explicación en una entrevista al medio estadounidense Silicon Republic. Es cierto que al principio estaba confinado en un superordenador, pero, una vez trasladado a la nube de internet, Watson es todo lo corpóreo que puede ser un software cognitivo. 

El torrente de datos que maneja el sistema de IBM lo convierten en la herramienta perfecta para hacer análisis masivos y predicciones con gran precisión, capacidades que han seducido a los profesionales de la salud. Entrenado con abundante información científica y sobre casos, Watson presta asistencia a los médicos e investigadores de la institución neoyorkina Memorial Sloan Kettering Cancer Center y la Clínica Mayo en la detección del cáncer. Evidentemente, la máquina no emite ningún diagnóstico, pero alerta a los facultativos sobre posibles signos de la enfermedad y sugiere tratamientos adecuados al paciente.

El objetivo es moldear a los algoritmos para que se conviertan en una fuente de conocimiento médico universal. “Estamos entrenando a Watson para que vea”, anunciaba hace un par de años Kathy McGroddy, vicepresidenta del programa Watson Health de IBM. Lo hacía recalcando el papel de Merge Healthcare –ahora solo Merge–, una firma especializada en software de reconocimiento de imágenes médicas recién adquirida por entonces por el gigante de los ordenadores. Este tipo de pruebas, realizadas por cientos en algunos hospitales, suponen alrededor del 90 % de los datos generados en el sector sanitario.

El pasado mes de abril, la empresa estadounidense informaba sobre el primero de los frutos del proyecto: IBM Watson Imaging Clinical Review, una herramienta basada en la inteligencia artificial capaz de interpretar la información presente en este tipo de imágenes, disponible para hospitales y otras instituciones sanitarias. No solo contribuye a mejorar el diagnóstico a los pacientes, gestionar y analizar los datos de los centros de forma rápida y precisa, sino que además supone para los sistemas de salud un importante ahorro en tiempos de presupuestos más bien ajustados.

Google también conoce las necesidades del sector y cómo aprovecharlas. DeepMind ha cerrado acuerdos con varios hospitales británicos para obtener y analizar los datos de los enfermos con el fin de acelerar la diagnosis. La relación, no obstante, es simbiótica. Mientras que las instituciones sanitarias ganan en velocidad y tiempo, los de Mountain View entrenan a sus algoritmos inteligentes, cada vez más expertos, para generar nuevas herramientas a las que sacar partido económicamente.

Pero en la intercesión entre la salud y la inteligencia artificial no solo tienen cabida las grandes corporaciones. Un reciente informe de la consultora Accenture, titulado ‘Artificial Intelligence: Healthcare’s New Nervous System’, prevé que el mercado crecerá a una tasa del 40% anual hasta 2021. De los 600 millones de dólares que generaba en 2014, este sector pasará a mover alrededor de 6.600 millones, según las estimaciones de la consultora. Las conclusiones de esta coinciden con los resultados de otros trabajos en el mismo terreno. Después de estudiar la evolución en el número y desarrollo de las startups de diferentes sectores entre 2012 y 2016, los analistas de CB Insights revelaron en otro documento que el sanitario dominaba sobre el resto, por encima del de seguridad y de ventas y marketing.

Empleados sin salario ni vacaciones

Como en otras grandes corporaciones, la contratación de personal joven en la conocida consultora Deloitte responde al denominado modelo de aprendiz. La firma incorpora a su plantilla cientos de empleados con poca experiencia y dispuestos a trabajar hasta el agotamiento. Este esquema cobra sentido si se tiene en cuenta la gran cantidad de documentación que los trabajadores deben revisar y gestionar. Pero en Deloitte cuentan con una ayuda tecnológica que no se cansa, no cobra y no necesita vacaciones. Son las aplicaciones de machine learning Argus, desarrollada conjuntamente con la empresa de software Kira Systems, y D-ICE. Su equipo utiliza los programas desde 2015 en las áreas de auditoría y consultoría, respectivamente: permiten revisar miles de contratos –un proceso que a una persona podría llevarle un año– en una hora.

Aunque los humanos continúan siendo imprescindibles –al menos mientras no se pueda confiar en la tecnología para tomar decisiones–, la proliferación de este tipo de herramientas en las empresas como la consultora internacional podría transformar su estructura corporativa y la estrategia de recursos humanos. La tendencia puede observarse en otros sectores cercanos. Algunos bufetes de abogados dejan la revisión e identificación de documentos relevantes para un caso en manos de sistemas de inteligencia artificial. Lo que un software puede conseguir en cuestión de horas antes necesitaba de un cerebro humano y días, si no meses, de faena. ¿Significa esto que, efectivamente y como viene debatiéndose desde hace años, la IA y los robots serán usurpadores de empleos?

“Existe la creencia generalizada de que si puedes automatizar una parte del trabajo, el resto desaparece –advierte Frank Laby, economista laboral en el Instituto Tecnológico de Massachusetts–. Pero esto no es cierto, o solo ocurre en casos muy aislados”. Un estudio de la consultora McKinsey refrenda la apreciación de Laby. Sus resultados sugieren que menos del 5 % de las actuales profesiones se pueden automatizar totalmente. Pero es cuestión de tiempo que el porcentaje aumente, pues, según el mismo documento, el 60 % tiene un 30 % de actividades potencialmente automatizables.

Para los expertos del Foro Económico Mundial, el futuro se presenta más desfavorable para la mano de obra humana. En su estudio ‘Future of Jobs’ [‘El futuro del empleo’], prevé  la pérdida de millones de empleos antes del 2020 debido a que la inteligencia artificial, la robótica, la nanotecnología y otros factores socioeconómicos suplirán la necesidad de trabajadores de carne y hueso. Afortunadamente, también hay buenas noticias: esos mismos avances tecnológicos crearán a su vez otros empleos.

Otros, como los centenares de estudiosos en inteligencia artificial consultados para un estudio de las universidades de Yale y Oxford, creen que sí, que llegará un día en que las máquinas harán cualquier tarea mejor que los humanos. Pero, según el promedio de sus estimaciones, estas no los sustituirán en todos los puestos de trabajo hasta el 2140. Aún podemos hacernos a  la idea.