El año Big Data ya ha empezado.

Hasta hace muy pocos días la mayor parte de nosotros el único acercamiento que habíamos hecho a la inteligencia  artificial había sido a través de las predicciones que nos volvían aplicaciones tan populares como Amazon -y ahora Netflix– o el tipo de resultados adaptados a nuestras búsquedas en Google. En estas recomendaciones personalizadas, además de experimentar una muy buena experiencia de usuario, en general, teníamos la sensación de que eran útiles y acertadas.

Pues bien, mucho nos tememos que esto no ha hecho más que empezar y que estamos sólo al principio de lo que será la explosión de la inteligencia , derivada de la creación de nuevos algoritmos, fruto de la trepidante evolución de las aplicaciones basadas en Big Data.

Por ejemplo, y por poner un caso relacionado con el programa Compartim. Hasta ayer mismo, presumíamos de haber hecho, a través de una de nuestras comunidades de práctica, una de las mejores aportaciones de conocimiento en un área muy compleja y muy importante para la Administración de Justicia, como es la evaluación del testimonio. Concretamente se creó por parte de la CoP de psicólogos del Equipo de Asesoramiento Técnico Penal (EAT Penal), del Departamento de Justicia de la Generalidad de Cataluña, la Revisión de la Guía de Evaluación del testimonio  en violencia de género ( GAT-VIG- R). Sin embargo, hace unos días, hemos descubierto una aplicación que nos llega desde el campo de la inteligencia que mejora nuestras aportaciones. Lo  recogía La Vanguardia el pasado día 10 de noviembre. Decía esto: diseñan un algoritmo que detecta la mentira en la cara de la persona. Este algoritmo, basado en cientos de grabaciones de tribunales de justicia, llega a ofrecer un porcentaje de acierto del 75% a la hora de identificar los acusados ​​que mentían en una serie de juicios, un  guarismo nada despreciable si tenemos en cuenta que los seres humanos detectar tan sólo al 59,5%, alcanzando los mejores interrogadores  un 65%.

Pues bien, como vemos, este tipo de propuestas basadas en inteligencia están llegando ya a áreas que hasta ahora creíamos impenetrables como es la mencionada  evaluación del testimonio. Y es que ya cada vez es más corriente desayunarnos  con noticias de este tipo:

– Google, Microsoft y sobre todo Apple están trabajando para perfeccionar a sus asistentes personales virtuales (Siri, Cortana, Google Now)

– Robots actores que interpretan y bailan

– Robots redactores y presentadores de noticias: el robot Quill se dedica al periodismo deportivo, otro tiene la misión de realizar informes de inversiones, y ha sido «contratado» por la CIA donde identifica empresas que desarrollan tecnologías relacionadas con ¡la seguridad nacional ¡.

– Integrantes de los consejos de administración (La empresa británica dedicada a la biotecnología y a la medicina regenerativa, Aging Analytics, desarrolló un robot que automatizada y recomienda inversiones. Por eso, en este caso, el algoritmo en cuestión ha sido nombrado como miembro del Consejo de Administración. (Dans, 2015)

– Gestión de personas y RRHH: … se crean modelos de evaluación y de rendimiento en base al análisis de datos masivos. Por ejemplo: Starbucks emplea un programa de software que analiza los patrones de ventas y otros datos para elaborar los horarios de sus empleados. Y también, como señala Enrique Dans … una máquina es perfectamente capaz de analizar las variables de un entorno de toma de decisiones de manera bastante más completa que un humano, sea a la hora de conducir un vehículo o la de dirigir un área funcional de una compañía.

Y lo explica más adelante de esta manera:

 Pensar más rápido y pensar mejor precisamente sobre estas cosas: ¿hasta qué punto es importante que los directivos entiendan que estas máquinas ya no son simplemente para hacer las nóminas o la contabilidad, que no son simples obreros especializados que hacen las cosas más rápido y sin cansarse, sino que se han convertido en máquinas capaces de pensar y generar ideas, análisis o predicciones de maneras mucho más brillantes que un cerebro humano. Y que quien no se apunte a experimentar con este tipo de cosas, caerá víctima de los que sí lo han hecho. Mucho más de lo que creímos que podríamos esperar de una máquina. Y mucho más importante de lo que parecía…

– Robots que cuidan de las personas, que atienden al público, que sacan a pasear al perro (esta aplicación me encanta;), que se ofrecen como compañeros y amigos empáticos y otros servicios que nos llegan de industrias tan innovadoras como son las del sexo.

– Servicios de inteligencia abiertos y para todos:

Google anuncia que su avanzado sistema de inteligencia  TensorFlow estará abierto a partir de ahora para todo el que quiera utilizarlo.

– Y, cómo no, la propia mejora del humano como especie: la llegada del híbrido humano / máquina (transhumanidad).

Y para acabar ya con todo, ¡la bomba! Robots profesores: ¡Universidad china acoge la primera clase impartida por un robot!

Ante todo esto, sólo podemos decir que hace tiempo que la tecnología dejó de ser simplemente una automatización de tareas, y pasó a ser otra cosa. A medida que las capacidades de esta tecnología siguen escalando en prestaciones, este aspecto se potencia cada vez más, y nos abre dimensiones que escapan al razonamiento de cualquiera que intente entenderlo con la óptica anterior.

Podremos, quizás, ser escépticos -o muy críticos- a la hora de dejar que máquinas tomen estas decisiones, pero como dice Dans la hora de la inteligencia -y del machine learning ha llegado, y que ya hay experiencias que nos demuestran que infinidad de tareas que confiábamos reservadas al ámbito de lo humano puedan pasar a ser desarrolladas por una máquina de la noche a la mañana, y no sólo en términos de sustitución estricta, sino también de mejora en prestaciones, eficiencia, fiabilidad y resultados.

Precisamente, y ya situándonos en entornos cotidianos de vida y trabajo más cercanos a los nuestros, Gmail de Google, por ejemplo, es capaz de ofrecernos agentes  inteligentes que leen un correo electrónico, que entienden perfectamente que habla de una posible cita, y que nos preguntan si queremos hacer seguimiento de la misma en nuestra agenda. O sin ir más lejos, la clasificación del correo por temática o criticidad, o la detección de spam. Dicho de otro modo: nuestro gestor de correo puede responder con lo que Google cree que haríamos nosotros. Funciona a partir de las respuestas más habituales que damos, el contenido del mensaje mismo y la interacción anterior con el remitente. Smart Reply, que es el nombre del nuevo servicio, nos sugiere una respuesta que debemos  aprobar antes del envío.

¿Qué indica esto? Creemos que, más allá de algunos casos anecdóticos del listado de antes, estamos ante un fenómeno que contribuirá de forma acelerada a cambiar los hábitos tradicionales en el manejo del conocimiento y el aprendizaje de los profesionales. Las máquinas, la inteligencia, y el progreso en la mejora de la toma de decisiones posteriores, en base de la acumulación de datos (Big Data) se van a mostrar cómo compañeros obligatorios en los ámbitos de la gestión y de el aprendizaje. Mucho nos tememos  que todo aquello que pueda ser sustituido por predicciones hechas a través de inteligencia, acabará haciéndose. A este respecto decía el maestro Piscitelli:

La era de las máquinas inteligentes está mas cerca que nunca, todos los procesos y procedimientos que nos interesan y que nos atraviesan (desde los sistemas productivos, las relaciones afectivas, la construcción de conocimiento, las formas de invención y reproducción memeetica ) se verán profundamente modificados a medida que las máquinas vayan ocupando roles que antes eran propios de los humanos.

O sea, de lleno en la era de la singularidad tecnológica (y no será sólo otro término más a recordar; (.

Nota: entrada publicada en el Butlletí Compartim 37