IA enfocada a la asistencia y analítica empresarial

9:00 AM, en alguna sala de reuniones del piso 21 de la oficina de “quien sabe qué” gran compañía. Frente a la mesa, ocho directivos, cada uno a lo suyo. El CISO consultando su teléfono nokia pre-smartphone, el CEO ocupado en una llamada, el presidente aprovechando el momento para disfrutar del segundo o tercer café del día, y así un largo etcétera.

Watson

Es entonces cuando uno de ellos suelta aquello de “Bueno, ¿empezamos?“, y así comienza el desfile matutino de conspiraciones y tareas pendientes.

En un momento dado, y a raíz de la necesidad de fijar una posible alianza estratégica con otra empresa del sector, alguien pregunta:

“Watson, enséñame compañías con ingresos entre 15 y 60 millones de dólares relevantes a la estrategia”.

Todos se callan, como expectantes. Ninguno en la sala se llama Watson. Ningún humano, quiero decir, pero igualmente una voz sospechosamente natural contesta:

“Recomiendo eliminar a Kawasaki Robotics. Es inferior a Cognilytics en todos los sentidos”.

Proviene de un diminuto micrófono en el centro de la mesa, y la respuesta viene dada por un análisis en tiempo real de todo lo que ocurre, dentro y fuera de la sala. Uno de los monitores de la estancia muestra las posibles candidaturas, pero lo verdaderamente interesante es la respuesta.

Ya no por el hecho de que venga dada por una pregunta hablada, porque sea en tiempo real, sino porque se adelanta a la necesidad intrínseca en la pregunta. Es decir, hablamos de emulación de la cognición humana, un paso más en la búsqueda de esa aún lejana inteligencia artificial.

Esto mismo ocurría recientemente en un experimento de role play llevado a cabo con Watson, el superordenador que IBM lleva años desarrollando, y que poco a poco va implantando en sus más de mil servicios. Por supuesto, todo muy acotado, pero no por ello carente de valor.

Y me parece interesante porque el enfoque que IBM le está dando a su proyecto pasa por la segmentación en servicios (la especialización que estamos viviendo en otros mercados como el de las apps o el de los wearables) que tiran de la misma nube, donde está la verdadera inteligencia.

Para el usuario final (que puede ser desde un simple cliente a una gran multinacional), el resultado es una herramienta que le ayuda en alguna faceta de su vida/trabajo, y que en definitiva acaba cubriendo cada vez más necesidades.

De las últimas, me llama poderosamente la atención su implantación en la toma de decisiones de recursos humanos, desde la propia analítica de rendimiento (IBM Kenexa Predictive Hiring) que podría ayudar a establecer futuros focos de malestar entre los trabajadores, hasta la evaluación de capacidades y aptitudes de los mismos (IBM Kenexa Workforce Readiness) con el fin de fijar posibles caminos de expansión en la cartera de productos/servicios de la empresa que requerirían un coste inicial bajo (puesto que el conocimiento ya está dentro de los departamentos) en comparación con las posibilidades de un ROI muy a considerar.

¿Pasará el futuro de la inteligencia artificial por estos derroteros? Un servidor así lo cree. Ya no el hecho de tener una máquina a punto de cruzar ese valle inquietante sentada en la oficina como apuntaban recientemente por Japón (ES), sino en aplicar la capacidad de cómputo inteligente a la asistencia en la toma de decisión, realizando el trabajo pesado (agregación y análisis de datos), y delegando la propia toma a los humanos, que a fin de cuentas somos quien debería tener la última palabra.

Un sistema que se alimentaría constantemente de información para elaborar conocimiento previo a los análisis que el ser humano pidiera. El becario perfecto, a fin de cuentas.

Porque en eso precisamente las máquinas son bastante mejor que nosotros.