La semana pasada tuvimos en la Universidad de Málaga a Ramón Trías, fundador y presidente de AIS, aplicaciones de inteligencia artificial, que desde la perspectiva de 32 años trabajando en estos temas, nos hizo reflexionar sobre algo que a veces se presenta de manera sensacionalista y como novedad. Bajo título Creando valor con inteligencia artificial y análisis de datos nos dijo que trabajar con procesos de automatización y datos es crear valor, concretamente para las empresas y los procesos sociales en que se aplica.

Las herramientas y programas no son en sí la solución para todo, y hay que ver para qué queremos y cómo sirven para un sector, una empresa, una institución, o para una política pública, datos que deben estar disponibles, son accesibles, analizables y aplicables. Hay muchas aplicaciones útiles como el diagnóstico precoz de enfermedades, de impago de créditos, reservas de alojamientos, sistemas de acceso sin llaves ni claves, con una aplicación descargada en el teléfono, transporte, comercio on line o en locales, almacenaje y carga óptima de vehículos, entretenimiento, cine y música. Por otra parte, están las aplicaciones mecánicas de robótica, y conducción automática, y otras como la reproducción de órganos para trasplantes con tecnología de impresión 3D. Siempre hay que pensar, ya sea en datos o en inteligencia mecánica, para qué se necesita y el valor que reporta; y el mejor ejemplo para mí sobre inteligencia artificial es Amazon, donde se une información y experiencia del consumidor, logística y robótica.

Hay tres reflexiones adicionales que podrían hacerse. Una es que las máquinas y los análisis de datos más avanzados funcionan como la inteligencia humana: aprendizaje, razonamiento y autocorrección; por eso se llama "aprendizaje de las máquinas" y "aprendizaje profundo", porque tratan de pensar y actuar racionalmente. Pero las herramientas informáticas no son magia, sino que reproducen, con fabulosa rapidez y capacidad de cálculo, el marco conceptual del pensamiento humano, y todo lo bueno o lo malo del enfoque se va a transmitir a los resultados. La segunda reflexión gira en torno al aprendizaje sobre datos; a veces se llega a resultados que tenemos que creernos sin más, pues el proceso por el que se han obtenido no se conoce: "La máquina ha aprendido a guardar sus secretos", dice James Bridle, añadiendo que los robots, máquinas inteligentes, procesos inteligentes de big data, deberían ser capaces de explicarse a sí mismos a los humanos. En Francia, cualquier algoritmo que utiliza el Gobierno debe poder ser conocido para ver sus posibles sesgos y errores.

La tercera reflexión o idea surge de la nueva novela de Ian McEwan, donde un robot hace lo que no debería hacer un robot, y es tomar decisiones para las que no está inicialmente programado, como anular su propio sistema de desconexión, y mantener relaciones -consentidas- con la mujer de su propietario. McEwan propone esta historia, divertida e inquietante, no como la infidelidad hacia sus creadores de una máquina hermosa y perfecta, sino como una decadencia de la humanidad, en sus pretensiones de relacionarse con máquinas en cuyos algoritmos se han incorporado el propio espíritu y la carne de la fragilidad humana.