La mayoría de los grandes cambios en el entorno económico son consecuencia de incrementos o decrementos importantes en la demanda de productos o servicios. Muchas veces, estos cambios se producen por bajadas prominentes en los costes de los mismos. Sin ir más lejos, hoy en día, el abaratamiento de todo lo que tiene que ver con la tecnología, está llevando a importantes cambios en los mercados.
Como nosotros trabajamos en dichos mercados, sentimos los cambios y tenemos miedo a las posibles implicaciones. Las máquinas se están sentando en nuestros puestos de trabajo ¿Tenemos que preocuparnos? ¿Cuál debe ser nuestra reacción?
QUE SABEN HACER LAS MÁQUINAS MEJOR QUE LOS HUMANOS
A las máquinas las enseñamos a predecir. Predecir qué vamos a hacer, o qué va a suceder, y poder así anticipar nuestras acciones. Con la llegada de la tecnología, el real time, la capacidad de manejar entornos Big Data, las máquinas nos van a ayudar a poder hacer predicciones baratas.
Dos serán las consecuencias indirectas importantes:
- Utilizaremos las predicciones para hacer otras cosas que antes no se hacían (ahora será más fácil y barato). Por lo tanto, el mundo cambiará desde esta innovación.
- El valor de otras cosas que complementen las predicciones crecerá. Todo aquello que ayude a tener mejores máquinas o mejores algoritmos, crecerá en valor.
UTILIZAR MACHINE INTELLIGENCE PARA HACER COSAS NUEVAS
Cuando de repente todo el mundo tiene acceso a cosas que antes eran exclusivas de unos pocos, la puesta en común de conocimientos tan variados hace que la capacidad de innovación sea explosiva.
Un ejemplo es la conducción automática (o autónoma). Hasta hace poco, era algo limitado a entornos muy controlados: fábricas o almacenes donde los programadores podían anticipar todos los escenarios posibles que los vehículos podían encontrar: «si a menos de un metro se visualiza un objeto, entonce frenar» (escenarios if-else-then). Era inconcebible pensar en sacar un vehículo de este tipo a la calle, donde el número de posibles escenarios if-then-else era casi infinito.
¿Quién dijo imposible? ¿Por qué en lugar de tener que programar infinitos escenarios if-then-else, no utilizar la Inteligencia Artificial para predecir lo que los humanos van a hacer? Me explico:
- Escenario antiguo: intentar imaginar todas las posibles situaciones a las que un coche sin conductor puede enfrentarse. Programarlas todas.
- Escenario nuevo: tomar una muestra grande de coches con conductores de todo tipo. Poner distintos sensores que midan todo lo que sucede dentro y fuera del coche. Desarrollar un modelo donde la variable a explicar es «¿Qué tiene que hacer el coche?» Y las variables explicativas son todas las que se recogieron en la fase muestral: frenar, acelerar, girar, etc. El modelo se ejecutará cada segundo de tiempo, a la par que se actualizarán todas las variables del entorno.
CAMBIO EN EL VALOR DE LOS COMPLEMENTOS DEL MACHINE INTELLIGENCE
Cuando bajan los costes de activos clave (por ejemplo, las predicciones), sucede que todo el mundo quiere poder tener dichos activos. Esto lleva a una subida en la demanda de los mismos, que va a hacer que crezca el valor de todo aquello que participa en la generación de los activos.
Además, el surgimiento de nuevos activos, puede sustituir a otros, que al ser menos demandados, caerán en valor.
El ejemplo aquí sería la evolución de las cámaras fotográficas. Antes, las cámaras se soportaban en productos químicos. Ahora, se soportan en hardware y software. Antes, solo unos pocos hacían fotos. Ahora, muchos (sube la demanda). Los productos químicos pierden valor en este mercado. Hardware y software lo ganan.
EL MIEDO A QUE LAS MÁQUINAS NOS DEJEN SIN TRABAJO
La mayoría de los trabajos que muchos de nosotros hacemos se basan en 5 fases. Vamos a ponernos todos en la piel de un médico que recibe a un paciente que se queja de un dolor.
- Lo primero que hace el médico es recoger una serie de DATOS: le manda unos análisis de sangre, unas placas de Rayos-X,…
- Una vez recibe los datos, hace una PREDICCIÓN sobre cuál puede ser el origen del dolor y cuáles son las posibles alternativas: si administramos el tratamiento A, entonces podemos predecir el resultado X, pero si administramos el tratamiento B, entonces podemos predecir el resultado Y.
- Además, acompañará la predicción con su propio JUICIO o VALORACIÓN: dada su edad, estilo de vida y la situación familiar, creo que podría ser mejor con el tratamiento A. Pero es verdad que es una persona sensible y se le ve muy asustando.
- Finalmente, llevará a cabo una ACCIÓN: administrar el tratamiento B.
- Y, un tiempo más tarde, verá cuál fue el RESULTADO: se recuperó completamente, aunque quizás en un periodo un poco más largo que en casos en los que se aplicó el tratamiento A.
Lo que ya vemos que está sucediendo, es que la llegada de la Inteligencia Artificial está haciendo que las máquinas sustituyan al humano en la fase de PREDICCIÓN, por ser mucho más eficientes. Un doctor tiene sus conocimientos, pero una máquina puede tener los conocimientos de miles de doctores y cientos de miles de casos.
Sin embargo, el doctor, que antes era el activo, ahora pasa a ser el complemento, desde el momento en que el JUICIO o VALORACIÓN ayuda a tener una mejor PREDICCIÓN. Lo que va a suceder, pues, no va a ser tanto la pérdida de trabajos, como el cambio en el enfoque.
El doctor tendrá tiempo para más pacientes, ya que dedicará menos tiempo a la PREDICCIÓN. Esto en parte dará pie a la detección más temprana de enfermedades. También, mayor tiempo de dedicación al apoyo emocional. En consecuencia, se atisba un mundo todavía más feliz.
El único «pero» es que la demanda tiene que ser mayor que la capacidad actual de atenderla. Es decir, lo que no puede pasar es que el doctor se quede con tiempos muertos, sin atender clientes.
Trasladando esto al mundo del marketing, habrá que conseguir y demostrar que el JUICIO o VALORACIÓN que aportan a las PREDICCIONES los profesionales del sector es algo suficientemente valorado y cuyo aporte al negocio queda claro.
Yo, personalmente, creo que es así. Cuando hacemos un Modelo Matemático en Conento, la parte de JUICIO que ponen los analistas es una parte importante. Difícilmente sustituible por las máquinas, y que realmente enriquece la PREDICCIÓN. Mientras el número de Modelos que nos demanden sea alto, no habrá problema. En cualquier caso, tendremos que estar ojo avizor.
