La Inteligencia Competitiva es un proceso en el cual la Inteligencia Artificial puede aportar numerosos beneficios a través del software. Sin embargo, el factor humano seguirá siendo clave en este proceso, por muy avanzado que sea el algoritmo programado. La capacidad crítica, analítica o imaginación humana, aportan un valor añadido que a la IA le costará muchos años llegar a obtener.
A día de hoy, la Inteligencia Artificial que aplican la mayoría de empresas no deja de ser un algoritmo implementado por un humano. Por supuesto se basa en la interpretación de mucha información, más información de la que un humano pueda procesar a su velocidad. En cambio, las personas que componen la empresa, son quienes conocen a sus compañeros, estrategia, recorrido, misión, visión, ética o moral. Todos estos factores son difíciles de interpretar para esta tecnología a día de hoy.
El sesgo de la Inteligencia Artificial
A pesar de los recursos destinados a mitigar el sesgo, existen ejemplos actuales donde los algoritmos han discriminado a personas por sexo, origen o ideología. En estos artículos de Cinco Días y The Conversation hablan sobre este sesgo discriminatorio.
Los resultados que ofrezca el algoritmo, dependerá de la ideología y ética de la persona que lo haya programado. Como explican en este artículo de IBM, es posible mitigar este sesgo, pero requiere de mucho entrenamiento y establecer datasets apropiados.
Programar la Inteligencia Artificial con datos representativos y hacer que aprenda automáticamente a través de la evolución, el entrenamiento y los errores será la base que generará confianza sobre las personas. Este aspecto será de gran relevancia para el desarrollo de ésta tecnología ya que ha suscitado mucha polémica en el debate público.
En esta línea, recomendamos ver el documental Coded Bias, el cual reflexiona sobre cómo la IA sólo nos beneficiará en la medida en que su diseño y uso no incrementen las injusticias sociales entre otros aspectos.
Si bien es cierto que este sesgo existe, también hay empresas que aseguran que su tecnología es tan avanzada que no ofrece este tipo de carencias gracias a sus datasets y diverso entrenamiento.
La predicción basada en la estadística
Como hemos dicho, los algoritmos no son perfectos y no tienen en cuenta todos los factores necesarios para acertar o tomar la decisión adecuada. La imagen que ha rondado por LinkedIn respecto al porcentaje de victoria que ofrecía la IA a Rafa Nadal en la final del Open de Australia ha sido un claro ejemplo de ello.
En dicha imagen, el algoritmo ofrece a Rafa Nadal un 4% de probabilidades de ganar el partido. Estadísticamente, el algoritmo nunca descartó las posibilidades de victoria. Sin embargo, los datos con los que había sido programado, no atisbaban un futuro prometedor para el tenista de Manacor. El algoritmo, no estaba entrenado para tener en cuenta otros factores más humanos (psicología, capacidad física…) que finalmente influyeron en el resultado final.
Quizá se ha juzgado demasiado dicha predicción, la cual no ha fallado, ya que mantuvo una mínima probabilidad de que Nadal ganara el partido. Pero está claro que su predicción no había contemplado muchos más factores que los puramente estadísticos.
¿Es la Inteligencia Competitiva compatible con Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Competitiva se tiene que valer del potencial de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, la inteligencia más enriquecedora, la aportan los humanos. A través de la experiencia y otros valores intangibles como la creatividad, conocimiento de la estrategia, recursos o las capacidades del equipo, los humanos somos capaces de añadir una capa de valor añadido para la toma de decisiones.
En este sentido, es importante que un algoritmo no tome el 100% del peso para tomar decisiones, sino que sea un apoyo. Toda empresa que quiera tomar decisiones de valor no debe confiar en los algoritmos que ofrecen información partiendo de una caja negra. En los últimos años, este método «fácil» para consumir información está ganando adeptos debido al atractivo que ofrecen en un primer vistazo.
La norma UNE 166006 relativa a los sistemas de Inteligencia y Vigilancia establece dentro del proceso la identificación de las fuentes de interés en función de los Factores Críticos de Vigilancia y este proceso ha de ser gestionado por las personas que conocen la empresa y no un algoritmo que busca información en fuentes desconocidas. Esto nos permitirá mantener el control sobre la información que nos llega y no saturar la bandeja de entrada con noticias de poco interés.
Inteligencia Artificial en un software de Inteligencia Competitiva
La tecnología está poniendo a nuestro alcance muchísima información. Esto supone varios peligros, en especial la sobreinformación. Esto genera estrés y dificultad en la eficiencia para la toma de decisiones. Desde nuestro punto de vista, la Inteligencia Artificial debe ayudar a facilitar la captura y el consumo de la información relevante. Es decir, llegar a la información adecuada lo antes posible, sin distracciones.
En Innguma trabajamos para incorporar tecnologías más inteligentes que procesen más información y ofrezcan resultados más relevantes a nuestros usuarios con el mínimo esfuerzo. La Inteligencia artificial tiene un largo recorrido para mejorar el proceso de Inteligencia Competitiva y Vigilancia Tecnológica. Siempre poniendo el foco en facilitar el trabajo a los analistas para capturar y curar información o en su explotación para los lectores
