No sé qué deparará el futuro, pero que la inteligencia artificial aumenta las capacidades de las personas es ya presente.

Y que estos “humanos aumentados” prometen remodelar actividades, mercados y empresas, también.

Por ello, pienso que lo más inteligente que podemos hacer es tratar de entender, sin miedos y sin hypes, cómo esta tecnología interactuará con las personas y cómo podemos aprovechar las oportunidades de aprendizaje mutuo y colaboración entre personas y algoritmos.

McKinsey dice que la mayoría de las empresas subestiman el valor de combinar las capacidades predictivas de los algoritmos con la experiencia y las intuiciones de los humanos, especialmente en el marco de decisiones.

Subestimar siempre es perder oportunidades.

Así que yo trataría de “amistarme” con esos “compañeros digitales”, cuatro-latas o algorítmicos, a los que más nos vale empezar a entender y con quienes estamos llamados, nos guste o no, a colaborar.

Por eso, y sin pretender asumir el papel del experto en inteligencia artificial que no soy, quiero contarte por encima qué tipos de compañeros-robot me entero que tenemos ya a la vuelta de la esquina.

Aplicaciones que automatizan procesos: Robots RPA

Los conocemos como robots RPA, de sus siglas en inglés Robotic Process Automation, por su capacidad para interactuar con las aplicaciones ya existentes, accediendo a sus pantallas para obtener o compartir información.

Son capaces de arrancar y cerrar una aplicación o un navegador con una dirección concreta. Dentro, pueden leer e interpretar los campos que aparecen en la pantalla y también son capaces de escribir en ellos, exactamente igual que lo haría una persona usando el ratón y el teclado.

También saben navegar por un directorio y pueden crear y borrar carpetas o ficheros. Son capaces de localizar, abrir, leer, reescribir y cerrar ficheros y documentos digitales, ya sean ficheros de texto, de datos, o cualquier documento ofimático tipo word, excell, ppt o pdf.

Vamos, que están llamados a hacer el trabajo ofimático de mucha gente….

Algoritmos generativos que ayudan en la creación

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes. Esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes, y luego generar contenido nuevo y único.

Crear textos, videos o imágenes a partir de instrucciones o material en otro formato es ya posible y dentro de muy poco, será práctica habitual. Tanto que dicen que necesitaremos inteligencia artificial para distinguir lo creado por personas de lo que hacen ChatGPT, Dall-e y compañlía.

Algoritmos de apoyo en la toma de decisiones

La capacidad de un algoritmo para procesar cantidades ingentes de datos e inferir patrones de comportamiento en base a los que poder tomar decisiones está fuera de toda duda. 

Sin embargo, encontrar el equilibrio entre la aportación de las personas y la de las máquinas no es tarea fácil ni siquiera para los más entendidos del lugar. Adivino que todo dependerá de los niveles de riesgo que se manejen y de cómo de definidas estén las variables en base a las cuales pretendemos tomar las decisiones.

Y que el aporte humano seguirá siendo crítico en situaciones complejas o con “señales” menos claras, controlando la calidad del aprendizaje o incluso entrenándoles nosotros mismos

CoBot o robot colaborativo

Un robot se considera “colaborativo» cuando está equipado con sensores que le permiten “sentir” y reaccionar a esos “sentimientos”, haciendo más seguro el trabajo con personas. Si un robot tradicional sin más seguiría como si nada haciendo su tarea, lloviera o tronara, los coBots interrumpen su trabajo ante incidencias, irregularidades o riesgos para la seguridad.

Con esta “capacidad para sentir”, los coBots hacen posible la automatización en muchos más casos.

ChatBot o robot conversacional

Un ChatBot es una aplicación cuya misión fundamental es la de relacionarse de forma natural con personas. Para ello convierte la interacción hombre-máquina en una conversación fluida.

Bajo este paraguas están también los asistentes virtuales, tipo Alexa, Siri y compañía, cuya misión es ayudar a las personas a realizar labores concretas, que con mucha frecuencia, implican bien la conexión a internet o a otros sistemas digitales.

Los chatBots pueden ser aplicaciones integradas o no en sistemas como páginas web o venir instalados en dispositivos específicos que hacen de “cuerpo”, como Alexa.

Humanos o fuerzas de trabajo digitales

Son asistentes virtuales o interfaces de aplicaciones que tienen rostro y voces humanas tremendamente realistas. Muchas empresas los utilizan ya como asistentes de ventas, entrenadores corporativos o incluso como “influencers” en las redes sociales.

Puede que no sean tan capaces o versátiles como los empleados humanos, pero tienen claras ventajas cuando se trata de costes, personalización y escalabilidad. Una vez «contgratados», nunca se cansan, nunca se quejan, nunca piden que les suban el sueldo y siguen a rajatabla la política de la compañía.

Dicen que en una década, es más que probable que la mayoría de las empresas los tengan como asistentes o empleados.  Porque, aunque sabemos que es algo artificial, parece que nuestro cerebro no puede evitar responder instintivamente a señales faciales y tonos de voz humana.

Es imprescindible garantizar el “compañerismo”

Puede gustarnos o no, pero estos «compañeros» ya están aquí y quien no aprenda a relacionarse en buenos términos con ellos, acabará aislado en un rincón.

Sobre ética y humanismo digital prometo en algún momento otra reflexión.

Ahora baste con apuntar algunas cuestiones como:

  • Que el nivel de interacción entre las personas y las máquinas debería ajustarse siempre según al contexto y al nivel de riesgo.
  • Que debería estar siempre claro quién tiene el control final en cada punto del proceso para evitar acciones que puedan poner en peligro a las personas o a la propia empresa.
  • Que los algoritmos deberían ser transparentes, indicando qué variables, reglas y parámetros de rendimiento utilizan.
  • Que el «compañerismo» se basa en el aprendizaje mutuo, por lo que la relación debería ser lo más bidireccional posible. Haciendo que las máquinas integren, junto con los datos, las decisiones y también la intuición de las personas.

Casi nada…

Apasionante 🙂

@vcnocito