El potencial y los desafíos de la inteligencia artificial

Las empresas no solo se enfrentan a graves dilemas morales, e incluso legales, a la hora exprimir la gran promesa de la inteligencia artificial. También existen otros desafíos importantes a los que se suele prestar menos atención.

El encuentro 22 Digital Ecosystem, organizado esta semana en el campus del IESE en Madrid con el apoyo de Penteo, repasó las dificultades que supone la implementación de la IA. Los profesores del IESE Javier Zamora y Joan E. Ricart fueron los directores académicos del evento.

Allí coincidieron expertos del sector y directivos como Lourdes de la Sota, directora VX Customer Journey de SEAT, Pere Nebot, CIO de CaixaBank, Bosco Aranguren, director Digital de Vodafone, Elena Gil, CEO de Luca, la unidad de datos de Telefónica, Jesús Villacorta, director de Estrategia & Nuevos Negocios de Orange España o Pedro Esquivias, Chief Customer Officer de Tendam Global Fashion Retail.

Entre todos, identificaron las siguientes áreas clave:

Prejuicios. “Si la realidad es racista, sexista y clasista, lo más probable es que nuestra inteligencia artificial, si no estamos muy atentos, también lo sea”, advirtió Nebot. Además, Richard Benjamins, embajador de IA y Dato de Telefónica, añadió “que existe una tensión evidente entre la personalización del producto, la privacidad del usuario y el trato justo que éste debe recibir”. Y citó dos ejemplos clarificadores: “Para darme cuenta de que mi algoritmo está discriminando por raza y corregirlo, necesito saber primero las razas de mis usuarios… y para adaptar mis productos cada vez más a sus necesidades, tendré que conocerlos cada vez mejor”.

Marco legal. La socia fundadora de Mateas Lawyers, Carmen Mateas, recordó que, más allá de limitaciones y dilemas éticos, la IA europea tiene que convivir con un riguroso marco legal de protección de datos que prevé “no solo las decisiones humanas, sino también las decisiones automáticas de los algoritmos”. Por otro lado, siguió, “los reguladores antimonopolio comunitarios ya están teniendo en cuenta en sus investigaciones si los datos fomentan la posición dominante de una compañía, si los buscadores de Amazon o Google dan preferencia a sus propios productos o si las plataformas son transparentes con sus usuarios de negocio”. También, dijo, están muy atentos a la coordinación entre los algoritmos de empresas competidoras para favorecer la concentración o manipular los precios.

Ciberseguridad. El responsable de Estrategia Sectorial en GSMA, Carlos Gavilanes, afirmó que la “inteligencia artificial, que se va a desarrollar sobre todo con las redes 5G, supondrá la conexión de millones de cosas a Internet, lo que significa que existirán más puertas de entrada para los malos”. Básicamente, surgirán nuevos medios para proteger las infraestructuras mediante el machine learning, pero también más puntos débiles.

Estructura organizativa. La IA también presenta fuertes desafíos organizativos. Según Esquivias, “los científicos de datos no suelen tener en cuenta que sus modelos deben estar orientados a vender más y, muchas veces, las empresas necesitamos crear la figura del ‘traductor’, que se ocupa de explicar en lenguaje claro las principales características de esos modelos a otros departamentos”.

El directivo subrayó, igualmente, las limitaciones de la IA a la hora de facilitar la solución de dos de los problemas existenciales a los que se enfrentan los retailers. Para empezar, advirtió, la omnicanalidad (entendida como la integración de la experiencia de compra online y offline) sigue resultando extremadamente cara y compleja. Y para continuar, no está claro que la tecnología y los algoritmos vayan a ser suficientes para catapultar la eficiencia y calidad del servicio de los vendedores humanos de las tiendas físicas.

De la Sota aclaró en este sentido que ni la inteligencia artificial ni la tecnología reducen el peso estratégico de “la capilaridad de nuestra red de concesionarios en Europa”, que son uno de sus principales puntos de interacción y, por lo tanto, de obtención de datos de clientes. Otra lectura de esto es que el rendimiento óptimo de la IA, que es la que transforma el diluvio de datos en información para SEAT, requiere en muchos modelos de negocio, y muy especialmente en el retail, la presencia de tiendas físicas. Amazon, JD.com o Alibaba, grandes pioneros en el uso intensivo de la IA, prevén abrir miles de establecimientos a pie de calle en los próximos años.

Los profesores Ricart y Zamora, y José Luis Pérez Tejada, director de Análisis en Barcelona de Penteo, aprovecharon el encuentro para presentar los resultados preliminares del Estudio IESE-PENTEO sobre Transformación Digital. Zamora destacó que no basta con implantar una tecnología puntera como la IA en la empresa para que ésta convierta los datos en valor. Hace falta atraer talento, formar a la plantilla e impulsar una cultura corporativa que anime a trabajadores y directivos a exprimir la promesa de la inteligencia artificial. “No podemos cambiar las creencias de nuestros profesionales”, advirtió, “pero podemos cambiar sus comportamientos para que, a largo plazo, también cambien sus creencias”.