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La Inteligencia Artificial y los MPV
15/03/21
Pedro Álvarez

En nuestro post de hoy vamos a hablarte sobre la Inteligencia Artificial. Queremos explicarte de manera sencilla qué es y para qué se puede utilizar realmente en el entorno actual.

La Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es una de esas cosas con las que, como usuario, pasamos por distintos estados en base a nuestra relación con ella: en un primer momento sentimos entusiasmo por consumir un nuevo modo de tecnología, pero, cuando lo conocemos bien, llegaremos incluso a sentir “miedo” por lo que pueda llegar a aprender artificial sobre nosotros. Pues bien, queremos mejorar esa relación con la I.A., para que valores su utilidad y conozcas sus distintas aplicaciones 

Imagina el siguiente supuesto. En un primer momento, escuchas y ves a los visionarios que nos transportan a un futuro más o menos lejano y nos hacen imaginar un mundo donde todas las tareas tediosas estarán automatizadas o robotizadas las harán robots magníficos, y te explican con toda convicción que eso será una realidad porque la tecnología ha avanzado y se ha demostrado que va a ser posible. 

Tras esto, ves experimentos reales donde hay un mecanismo de Inteligencia Artificial que apenas hace algo que se pueda suponer inteligente, y enseguida piensas que de inteligente tiene poco y de útil, todavía menos. 

Pero como el tema te ha causado interés, decides ver un documental donde unos especialistas en tecnología crean un sistema de Inteligencia Artificial capaz de vencer al mejor humano en un juego complicadísimo que se llama Go (un tipo de ajedrez, mucho más complejo y muy popular en Asia) y acabas pensando que la Inteligencia Artificial no es una broma, que va muy en serio y puede ser capaz de cosas que resultaban inimaginables hasta hace poco. 

En el documental se entiende muy bien que ni los propios creadores son capaces de adelantar qué respuesta o movimiento va a hacer su programa, puesto que en la Inteligencia Artificial prima más cómo se entrena el programa que la propia programación en sí 

Hay un aspecto que ilustra muy bien lo anterior, y es el primer movimiento del programa una vez el humano ejecuta el suyo. Por un lado, el programa tarda mucho tiempo en desarrollar la acción (puede que tanto su rival humano como los espectadores no se sorprendiesen de esto y pensasen que, cuando la partida se complicase, el programa sería incapaz de continuar). Además, el movimiento del programa resulta “absurdo”, ya que es un movimiento “no humano”, pues ningún jugador de élite haría un movimiento similar. Ante esto, tanto el público, como el rival y los comentaristas de la partida toman la partida por ganada y comienzan a hacer chistes sobre el programa y la inteligencia artificial (sin hacer spoiler del documental, y como probablemente estés pensando, la primera partida la gana el programa). 

El sistema de Inteligencia Artificial ha desarrollado algo inesperado, que ni su oponente humano ni los espectadores habían programado y que resultó crucial para su objetivo: ganar la partida.  

¿Por qué te cuento esto? Te estarás preguntando. Muy sencillo. El debate existente en este aspecto es el siguiente: ¿hasta qué punto el día de mañana los programas/robots/coches/máquinas… podrán tomar decisiones por sí mismos? 

En Ivory Soluciones llevamos ya tres años trabajando con mecanismos relacionados con la Inteligencia Artificial, y lo que podemos decir es que va a ser capaz de resolver de manera magistral problemas muy concretos. 

Cuando se trabaja con Inteligencia Artificial, los esfuerzos centrarse en distinguir el problema fundamental. A partir de ahí podemos aplicar la tecnología para crear una solución a ese problema, y es probable que logremos resolverlo incluso de una manera mejor a como lo habríamos imaginado. 

El Mínimo Producto Viable

Por otro lado, desde hace unos años la manera de abordar cualquier tipo de proyecto de desarrollo es muy distinto a como se hacía antes (cuando se dedicaba mucho esfuerzo a definir productos completos, se pasaban meses programando, y cuando se finalizaba, salía a producción). Ahora, nos centramos en dar un paso muy pequeño y salir a producción para testarlo, lo que llamamos MVP. 

El uso de la Inteligencia Artificial debe estar siempre enfocado en la resolución del problema que se resuelve con nuestro Mínimo Producto Viable (MVP). Estamos hablando de problemas concretos y complejos. 

Uniendo conceptos

Es interesante asociar ambos conceptos, pero es importante hacerlo solo cuando podamos. Muchos negocios sienten la necesidad de introducir Inteligencia Artificial en sus productos, procesos y metodologías, pero, en ocasiones esa solución que prevén es imposible de abordar y ejecutar. En este aspecto, lo importante es contar con un partner experto que pueda determinar el nivel de complejidad de una solución para cada problema. 

Pongamos como ejemplo a uno de nuestros clientes: ASTEX. Su objetivo es enseñar idiomas a empleados de grandes empresas. Todos podemos prever esa solución: un profesor que esté siempre al lado del empleado para practicar con él, que les vaya enseñando y corrigiendo, que adaptase su aprendizaje a los términos que suele usar el empleado, y que, además, de feedback a la empresa del proceso de cada uno en tiempo real.  

 ¿Es eso ciencia ficción? Probablemente, ahora mismo sí lo sea. Pero, probablemente, también podamos llegar a algo similar en un futuro no muy lejano. No debemos esperar a que la Inteligencia Artificial nos dé la posibilidad, ya que podemos resolver otros puntos de dolor de los alumnos e ir mejorando así tanto su experiencia como el propio servicio de ASTEX. 

 Cuando empezamos con las primeras sesiones de Design Thinking con ASTEX salieron diferentes puntos de dolor, mejoras y nuevas funcionalidades. Así, nos centramos en qué problemas concretos eran los más acuciantes, su nivel de complejidad, etc. El papel de un partner de desarrollo es esencial en la definición de complejidad ya que puede haber problemas a los que ir rebajando dicha complejidad. 

Tener conocimiento de lo que puede hacer la Inteligencia Artificial es esencial para que la selección de problemas a resolver sea la adecuada. Si no hubiéramos puesto como “posibles” algunos de los problemas detectados, no habrían pasado a formar parte de los MVP. 

El camino que habríamos seguido con ASTEX habría sido muy distinto de no haber introducido la Inteligencia Artificial en el proceso de ideación: hemos sido capaces de transformar un examen de 45 minutos para determinar el nivel de inglés de un alumno en otro proceso más dinámico y en el que tardamos apenas 15 minutos gracias a la Inteligencia Artificial. Desde este punto, continuamos trabajando para mejorar la experiencia del alumno (quien sabe, quizá algún día lleguemos a tener a ese profesor que todos veíamos como un sueño).

 

Si no has incorporado Inteligencia Artificial a tu proceso de ideación, diseño y test a la hora de implementar tus MVP… estás tardando.

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