En los últimos tiempos se habla mucho del impacto de los avances en Inteligencia Artificial (IA) en las empresas. Asistentes inteligentes, robots, “jefes virtuales”, agentes de software que toman decisiones… gran cantidad de estudios parecen demostrar que, finalmente, la IA ha conseguido salir de los laboratorios y entrar en las discusiones de estrategia y diseño de los procesos de las compañías y las administraciones.
Según Gartner, las empresas invertirán más de 5.000 millones de dólares en 2017 en esta tecnología. Pero, aún más, en los próximos cinco años el 50 por ciento del análisis predictivo en las empresas se basará en técnicas de IA, y en una década “casi todas las aplicaciones y servicios incorporarán cierto nivel de inteligencia artificial”. El informe predice que en una fecha tan cercana como 2018 habrá “más de 3 millones de trabajadores supervisados por una máquina (el tema de los “robot-jefes” ha dado mucho que hablar, incluso en este blog).
Para los que nos formamos en IA en los años ochenta esto parece un sueño hecho realidad. Después de un periodo de ostracismo, esta vieja tecnología (que se origina en los cincuenta) vuelve a estar en la cresta de la ola. La IA no consiguió desarrollar lo que prometía al principio (por lo menos no en el tiempo esperado), y cayó en el desinterés mucho tiempo. Esto se debió en parte a las ambiciosas metas de sus creadores (como Minsky, Mc Carthy o Newell): desarrollar un “cerebro electrónico”, sistematizar el “sentido común” o resolver “en general, cualquier problema” (casi nada).
Debido a este nuevo auge, antiguos expertos, ya mayores, vuelven a ser llamados a puestos de responsabilidad en empresas como Google o Facebook, como contaba en este post. El aumento del interés de las empresas y, por ende, de la inversión, es una buena noticia en el sentido de que puede permitir superar los límites actuales de esta tecnología, estancada durante años, y dar un salto cualitativo en sus aplicaciones prácticas.
Sin embargo, es importante dirigir los esfuerzos en la dirección correcta para evitar crear nuevas falsas expectativas, y maximizar los resultados de negocio, devolviendo a los usuarios la inversión realizada. A veces da la sensación de que no es así. En un reciente estudio, ampliamente difundido por los medios, Paul Daugherty, Chief technology & Innovation officer en Accenture, llega a afirmar que “la inteligencia artificial podría incrementar la productividad hasta en un 40 por ciento gracias a que transformará la manera de trabajar de los empleados”.
Daugherty se aventura a decir que “IA puede impulsar el crecimiento económico y convertirse en una poderosa herramienta que combata la escasez de productividad laboral de las últimas décadas”. En declaraciones similares a la CNBC agrega: “El impacto que tiene esto es que automatiza muchas de las áreas de bajo nivel y lo hace con gran satisfacción”.
Aparte de que probablemente (en forma legítima) Daugherty defiende un discurso comercial, en mi opinión está cometiendo un error de gran magnitud. Poner énfasis en la mejora en la productividad puede ser una forma de acelerar la implantación de la IA en las empresas a corto plazo pero… al precio de lastrar sus enormes posibilidades a medio plazo. Es una visión de principios del siglo XX que se creía superada y, por eso, me hizo recordar el clásico de Fritz Lang, “Metrópolis”, estrenado en 1927 (que, por cierto, se puede ver en Movistar TV en su versión original).
La película es considerada una obra maestra, un prodigio técnico para la época, además de anticipar numerosos avances tecnológicos que sucederían en las décadas siguientes: videoconferencias, máquinas programables, robótica e inteligencia artificial, monorrieles, miembros artificiales… Aunque fracasó comercialmente en su estreno, con el paso de los años se ha transformado en una referencia cultural imprescindible que ha influenciado y sigue influenciando a creadores de todas las artes.
La tecnología de Metrópolis: videoconferencia
Lang sitúa la acción en 2026 (no falta mucho), en una gran ciudad moderna donde las tareas y procesos repetitivos se realizan totalmente a través de grandes máquinas y sistemas (¿una smart city?), dirigida por un “cerebro electrónico” que llaman “máquina-corazón”, como se ve en el fotograma inferior.
Los ciudadanos de Metrópolis que realizan tareas de gestión, ingeniería y diseño se denominan genéricamente “pensadores” y tienen un alto estándar de bienestar. Los que realizan tareas de “bajo nivel” trabajan… para las máquinas. No hay ninguna relación entre unos y otros. No hay gerentes ni supervisores, sólo “robot-jefes”. Muchas veces las tareas que realizan los trabajadores de bajo nivel, hasta el agotamiento, no tienen sentido o no son necesarias, como en la famosa escena de la máquina-reloj.
En la visión de Lang y su esposa, Thea von Harbou (guionista de la película), las máquinas inteligentes han alcanzado el mayor grado de productividad posible, al punto de que los trabajadores casi no tienen nada productivo que hacer, lo que los condena a la miseria. Pero tampoco los dirigentes de “alto nivel” parecen tener ningún objetivo en la vida, salvo el de mantener la propia ciudad en funcionamiento y dedicarse al ocio, en un punto de equilibrio.
Con cuidado para no ser un spoiler, puedo contar que el equilibrio se rompe cuando un científico loco, Rotwang (que pretende vengarse del máximo dirigente de Metrópolis por un motivo muy personal), desarrolla un robot antropomórfico que, adecuadamente programado, suplanta a una persona de influencia entre los trabajadores de “bajo nivel” y agita los ánimos con discursos incendiarios. Así, convence a los obreros para rebelarse y destruir a las máquinas… lo que termina casi en una catástrofe.
Creo que limitar la IA a mera herramienta de productividad lleva al escenario extremo imaginado por Lang y von Harbou. Si se redujera a cero toda la actividad productiva de “bajo nivel”, sin ninguna otra transformación, la empresa/ciudad no evolucionaría y los empleados/trabajadores de “bajo nivel” no pasarían a ocupar posiciones de “alto nivel”, sino que se estancarían como “soporte vital” de los “agentes virtuales” o se limitarían a obedecer órdenes de estos, solo por mantener algún rol.
No es la visión correcta. Desde hace años sabemos que la gran contribución de las nuevas tecnologías (como la informática o Internet) tiene menor impacto del que se cree sobre la productividad. Lo que realmente provoca es una drástica transformación de los modelos de negocio de las empresas y de la estructura económica en general.
Por ejemplo, la aparición de Internet permitió a las empresas liberarse de la necesidad de disponer de “tiendas físicas”. Un retailer puede vender a sus clientes desde un escaparate electrónico que puede ser visitado por millones de personas, sin limitaciones espacio-temporales. ¿Cómo transforma esto a la empresa? Deriva recursos del área inmobiliaria a la TI y las comunicaciones, reemplaza dependientes físicos por operadores de call center, obliga a repensar la logística de distribución, se redefine el papel de las tiendas físicas…
Imaginemos ahora el impacto de IA en este mismo sector: decisiones basadas en datos y técnicas de inteligencia artificial permiten adoptar estrategias de comercialización en tiempo real, ofrecer el producto adecuado en el momento preciso, anticipar las necesidades de los consumidores, crear campañas en el momento, conformar paquetes de productos más adecuados a la necesidad del consumidor… y vender más.
Por supuesto, podemos ahorrar algunos expertos analistas, pero seguramente necesitaremos planificar la logística de otra forma (quizá contratando una empresa de drones, que deberá construirlos, operarlos, asegurarlos), con depósitos intermedios para reducir los tiempos de entrega. Deberemos generar datos que alimenten a los sistemas: estudios de mercado, perfiles psicológicos, datos de movilidad de las personas… todo otro batallón de actividades derivadas de la transformación del negocio.
En conclusión, la IA puede producir ahorros en productividad, sí, pero ésta es más una tarea de gestión del día a día, en la que intervienen muchos factores, no el efecto de un cambio tecnológico revolucionario. En general, toda nueva tecnología de relevancia en las empresas tiene un efecto transformador mucho mayor que el del efecto a corto plazo en la productividad. Es una oportunidad para evolucionar y no quedarse estancado, para hacer crecer el negocio, que genera una cantidad de nuevas actividades para mejorar productos y servicios y la atención a los clientes.
El enfoque correcto para abordar la implantación de la IA en las empresas es analizar el impacto en los modelos de negocios, en cómo estos deben transformarse para abordar nuevas oportunidades de crecimiento, en cómo diferenciarse de la competencia, en competir en nuevos nichos de mercado, en rediseñar los procesos de negocios. La ganancia en productividad es más un efecto de esta transformación, que un fin en sí mismo.
Caso contrario, siempre puede aparecer un Rotwang que, por el motivo que sea, pretenda destruir las aplicaciones “inteligentes” de la empresa, dejándola en una situación más débil respecto de los competidores que hayan transformado su negocio, una verdadera catástrofe a la vista de todos. O, como diría, el robot de Rotwang, “Dejen a todos mirar cómo el mundo (la empresa) se va al diablo”.
Rotwang con su mano “biónica” y su robot inteligente
Imágenes principal e interiores: Fotogramas de la película "Metrópolis".
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