La Inteligencia Artificial se pone al servicio de las personas

Según un estudio realizado por VMware, más de la mitad de la población piensa que el término Inteligencia Artificial hace referencia a un robot. Algoritmos, machine learning, analítica avanzada, Big Data… Existe un gran desconocimiento sobre esta tecnología y la sensación generalizada de que es algo absolutamente artificioso y ajeno a los seres humanos.

Sin embargo, la realidad es que la Inteligencia Artificial está hecha por personas y para las personas. Su origen y sus aplicaciones son muy humanas. De hecho, algunas de ellas están tan integradas en el día a día que la percepción popular olvida que se trata de Inteligencia Artificial.

El potencial de esta tecnología es incipiente pero también increíble. Y no se limita siolo a los usos industriales o comerciales, sino que puede contribuir en acciones sociales. Por ejemplo, gracias a la analítica predictiva es posible descubrir, de manera prematura, situaciones de exclusión social o de pobreza energética y abrir la puerta a una intervención temprana.

La importancia del análisis y la prevención

En 2017 se realizó una prueba piloto en Espoo (Finlandia): tras analizar de forma encriptada los datos sanitarios, sociales y formativos de toda la población del municipio, demostró que la presencia conjunta de varios factores en materia de vulnerabilidad infantil era la causante de posibles situaciones de riesgo. La finalidad de este análisis era identificar de forma proactiva a aquellas personas en riesgo de exclusión social que podían necesitar ayuda.

Esta experiencia pionera de los servicios municipales de Espoo pone de manifiesto que el análisis de grandes magnitudes de datos a través de métodos de Inteligencia artificial puede desempeñar una labor muy importante en el futuro. Asimismo, esta incursión en el análisis Big Data ha significado un relevante paso en la integración de la Inteligencia artificial dentro de los servicios sociales.

Para llevar a cabo este análisis los datos de la población han sido examinados agrupadamente, en función de los diferentes escenarios familiares, en vez de hacerlo con los procedimientos tradicionales de análisis individual. Los resultados han permitido localizar 280 factores predictivos en la esfera de la vulnerabilidad de la infancia y probar que, aunque ninguno de estos factores individuales es un elemento de riesgo, la presencia conjunta de algunos de ellos sí que se convierte en una situación de riesgo.

También en España

Pero no es necesario irse hasta Finlandia para encontrar ejemplos de uso social de la inteligencia artificial. En nuestro país, gracias al trabajo de empresas especializadas en inteligencia artificial, ya se está aplicando la analítica avanzada para crear avances como una historia social única que aporte una visión global del ciudadano y su entorno y facilite su consulta por parte de los diferentes organismos implicados o para diseñar una plataforma de gestión de las prestaciones y los servicios sociales que asegure el bienestar de las personas y optimice los recursos económicos.

Todos los avances tecnológicos y la transformación digital que se están desarrollando, no tienen sentido sino están al servicio de las personas, si su objetivo no es el de mejorar sus condiciones de vida. Porque ya lo decía Albert Einstein: “El espíritu humano debe prevalecer sobre la tecnología”.

Mejorar el mercado de trabajo con la Inteligencia Artificial 

La aplicación de la Inteligencia Artificial por parte del sector público está comenzando a dar sus primeros pasos, pero son todavía incipientes tentativas. Apenas se comienza a revelar su inmenso potencial para optimizar los recursos y dar una mejor atención a los ciudadanos. La finalidad del sector público es la de satisfacer los intereses de los ciudadanos y asegurar su bienestar garantizando derechos fundamentales como el empleo.

El mercado laboral está inmerso en una metamorfosis que provoca la aparición de nuevos campos profesionales, la desaparición de otros y la modificación de los existentes. Todo esto está alterando la demanda de personal cualificado y cambiando las aptitudes que se requieren para enfrentarse a las nuevas ocupaciones.

Por este motivo, resulta cada vez más necesaria la utilización de instrumentos que permitan comprender la dinámica del mercado de trabajo y que ayuden a detectar a los grupos en riesgo de caer en la precariedad laboral o el desempleo y descubrir cuáles son los motivos para que se encuentren en esta situación. Profundizar en estas cuestiones permitiría implantar estrategias de empleo más eficientes y equitativas. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial.

Posibilidades ilimitadas

El Ministerio de Trabajo se encuentra entre las instituciones públicas que gestiona una mayor magnitud de datos: millones de apuntes procedentes de empresas y de trabajadores. A pesar de que actualmente apenas se hace un uso analítico de ellos, para el Big Data sus posibilidades son ilimitadas.

Uno de los colectivos más vulnerables por su difícil empleabilidad es el de parados de larga duración, que durante el cuarto trimestre de 2018 ascendía a más de 1,5 millones personas (INE) Pues bien, tocando las teclas adecuadas y mediante el uso de modelos analíticos, sería factible planificar cuáles son las acciones más indicadas para que pudieran reintegrarse en el mercado de trabajo con mayores opciones de éxito.

En otros países como Holanda o Australia llevan años utilizado métodos de diagnóstico automatizado de la empleabilidad de los demandantes de trabajo. En nuestro país ya se han llevado a cabo proyectos experimentales como el perfilado estadístico de demandantes de empleo, que permite analizar las opciones de retorno al empleo de cada desempleado de manera individual para después determinar qué medidas que habría que tomar en cada caso.

Sin embargo, la modernización digital del sector público español y el uso generalizado de tecnologías como la Inteligencia Artificial o el Big Data, están todavía lejos de ser una realidad.

Por esta razón, el trabajo conjunto con compañías externas, expertas en procedimientos de transformación digital, como Virtual Desk, puede ser decisivo para seguir el ritmo de la progresión del mercado de empleo e impulsar su avance tecnológico.

Machine learning, ¿cómo puede ser útil para mi empresa?

¿Está la capacidad de aprendizaje solamente limitada a los seres vivos? Pues, aunque pueda parecer algo digno de la ciencia-ficción, lo cierto es que existen máquinas capaces de aprender y poner en práctica lo que han asimilado; esta tecnología se llama machine learning.

Es una parte de la Inteligencia Artificial que utiliza algoritmos para reconocer patrones que pone al servicio de los ordenadores en los que se procesan, para que estos aprendan por sí mismos y se adapten a nuevos datos, sin necesidad de programación específica, de esta forma, las máquinas aprenden de cálculos anteriores para actuar, tomar decisiones y obtener resultados fiables sobre nuevos datos que se incorporen a su sistema.

Los sistemas expertos y con capacidad de aprendizaje surgieron hace más de 60 años, pero es ahora, de la mano del Big Data cuando la inteligencia artificial llega a todos los ámbitos. Con el machine learning es posible pronosticar conductas, valorar operaciones y evaluar instantáneamente grandes masas de datos que marcarán actuaciones posteriores. Estas aplicaciones son especialmente valiosas para el ámbito empresarial.

Su utilidad e importancia es cada vez mayor y las compañías son muy conscientes de ello. Según el último estudio de la consultora Gartner, un 76% de los responsables de datos considera que el machine learning es clave y el 65% está desarrollando una experiencia piloto.

Las empresas saben que el machine learning puede ayudarles a formar parte de la revolución tecnológica y, de este modo, integrarse en un ecosistema crecientemente digital.

Y es que el aprendizaje automático tiene gran variedad de usos, desde diagnósticos médicos, análisis de la bolsa de valores o motores de búsqueda, hasta descubrir el uso fraudulento de tarjetas de crédito. Esta tecnología puede servir para diseñar e implementar estrategias y automatizar procedimientos en departamentos tan dispares como recursos humanos, marketing o finanzas. Pero ¿cuáles son sus ventajas en el día a día de las empresas?

El conocimiento es poder, y al detectar las rutinas de consumo del cliente, el machine learning hace posible perfeccionar su experiencia de compra, personalizar los sistemas de comercio electrónico, agilizar los procedimientos logísticos y fidelizar al usuario online.

Un buen ejemplo del uso del machine learning para entender mejor a los clientes es la modelización de los datos para gestionar el Churn (es el porcentaje de clientes o suscriptores que dejan de utilizar los servicios que ofrece una empresa durante un período de tiempo determinado). Se trata de generar modelos que da la posibilidad de conocer en qué momento y por què motivos los clientes podrían abandonar la compañía, hallar potenciales problemas y ofrecerles de forma proactiva solución para fidelizarlos e impedir su marcha. Soluciones como VDDP de Virtual Desk fundamentan su tecnología en el machine learning y han sido específicamente creadas para la generación de modelos analíticos que permita gestionar el churn a través de Costumer Analytic Records (CAR).

Otra de las ventajas del aprendizaje automático para las empresas, es la de poder adelantarse a las necesidades de la producción y crear nuevos servicios y productos, partiendo de los datos analizados.

En definitiva, toda la actividad interna de la empresa se ve optimizada con una mejora en la toma de decisiones y la automatización de las técnicas que, hasta el momento, requerían un mayor esfuerzo humano y material.

Para aquellas compañías que quieran subirse al carro de la transformación digital pero no tengan muy claro cómo hacerlo, lo ideal es contar con los servicios de una empresa especializada que pondrá a vuestra disposición la tecnología y la experiencia necesarias.