Impulso a la inteligencia: la era cognitiva

Automatización, industria 4.0, aprendizaje de máquinas, robots, superordenadores, revolución cognitiva… El progreso tecnológico abre una nueva etapa de oportunidades y desafíos ante la que empresas, gobiernos y ciudadanos deberán responder con rapidez sin referentes claros en los que basarse más allá de la literatura.

La inteligencia artificial es ya una disciplina mucho más cercana a la realidad que a la ciencia ficción. Las grandes empresas están apostando por las tecnologías de robótica y cognitivas como palancas de competitividad y los inversores acuden a ellas con creciente interés. Bank of America calcula que el mercado mundial de robots y la inteligencia artificial alcanzarán los 152.700 millones de dólares en 2020, mientras que Merry Lynch augura que la adopción de estas tecnologías podría mejorar la productividad en un 30%.Las oportunidades que ofrece son colosales. Automatización de procesos, aprendizaje de máquinas, procesamiento masivo de datos desestructurados… son capacidades que pueden ayudar a las sociedades a responder a sus retos más complejos, como la gestión de la salud de una población cada vez más envejecida, la educación o el desarrollo urbano sostenible. A su vez, las empresas encuentran ante sí una puerta abierta a inmensas ventajas en prácticamente todas sus funciones y a la posibilidad de complementar la inteligencia humana impulsando la ciencia y la innovación a una velocidad sin precedentes.

No obstante, es importante distinguir varios conceptos y etapas en esta nueva revolución cognitiva. Por un lado, lo que se ha denominado Robotics Process Automation (RPA) o procesos de automatización de tareas repetitivas y parametrizables, una realidad que ya se está aplicando en muchas empresas y que requiere una inversión y plazo menor. Una vez definida la tarea, según afirman proveedores de software, puede implementarse incluso en un plazo de semanas. En un segundo nivel, la automatización avanzada de procesos añade capacidades adicionales de resolución de problemas, habilidad para comprender el lenguaje natural –y por tanto, para leer e interpretar e-mails o contenido de redes sociales, por ejemplo– o la aptitud de aprender a partir de la observación de respuestas humanas. A estos cabría añadir un tercer nivel, el de la automatización cognitiva en sentido amplio, rodeado de mayor hype y futurología: máquinas capaces de replicar actividades humanas como percibir, interpretar emociones, inferir conclusiones, realizar hipótesis o razonar. Un tipo de máquinas preparadas para ser entrenadas más que para ser programadas.

El potencial de las aplicaciones construidas sobre la inteligencia artificial presenta tantas oportunidades como recelos despierta, sobre todo aquellos relacionados con la destrucción de empleo. Belén Díaz, socia responsable de RPA (Robotics Process Automation por sus siglas en inglés) de KPMG en España, recuerda que las oleadas de las grandes revoluciones tecnológicas se han ido acortando con el paso del tiempo, conforme el ritmo de innovación se acelera. “Son cada vez más rápidas y cortas”, señala. “Por ello, aunque todavía estamos en un estadio muy incipiente en el ámbito de la aplicación de inteligencia artificial a tareas y procesos, es factible prever que en pocos años veremos muchas funciones automatizadas”.

La directora del Laboratorio de Ciencia Informática e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Daniela Rus, aseguraba recientemente que en pocos años los robots serán tan comunes como lo son hoy los smartphones. Precisamente el CSAIL ha sido un centro de referencia de innovación en robótica durante años de cuya investigación han nacido empresas de referencia como Dropbox, iRobot, Rethink Robotics o RSA, entre muchas otras, fundadas por sus estudiantes e investigadores. Según auguraba Rus, dentro de poco será habitual comprarnos un robot personal preparado para ejecutar las tareas específicas que necesitemos, tanto del entorno doméstico como profesional.

Ya hay algunos sectores como el aeroespacial y de defensa, el de automoción, el sector financiero, el sanitario, industrial, de servicios domésticos o agricultura que están atrayendo especial atención de inversores. Según anticipa Bank of America, en los próximos años veremos un gran crecimiento en el entorno de los agribots, robots para cuidado y asistencia doméstica, drones comerciales y militares, fintech, robots para medicina y cirugía guiada por ordenador, coches no tripulados, robots de servicios, de software o telesanidad. Las alternativas son infinitas y afectan al corazón de nuestra organización como sociedad.

Transformación del empleo

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial resurge una inquietud que no es nueva en la historia de la industrialización: ¿absorberán las máquinas el empleo humano dejando sin ocupación a los trabajadores? Un estudio de la Universidad de Oxford de 2013 señalaba que el 47% del empleo de Estados Unidos se encuentra en grave riesgo de ser sustituido por máquinas en una o dos décadas. El documento preveía dos oleadas de automatización: una primera que afectaría por un lado al sector del transporte y la logística a partir de avances como los vehículos no tripulados, también al grueso de las labores más administrativas y de oficina sustituidas por el desarrollo de algoritmos de Big Data cada vez más completos y a las labores clásicas de producción industrial. Y, en una segunda fase, la evolución natural de los robots ya generalizados en la mayor parte de plantas y fábricas en el siglo XX.
En el extremo contrario, los empleos más genéricos con fuertes componentes heurísticos (bellas artes, originalidad, persuasión, empatía…) o empleos muy especializados y artesanales serían los menos reemplazables. El Foro Económico Mundial aterriza en 7,1 millones de puestos de trabajo el potencial impacto de la automatización a nivel mundial hasta 2020. De estos, 5,1 millones serían empleos rutinarios que se perderían mientras que se crearían otros dos millones en campos relacionados con los ordenadores, las matemáticas, la arquitectura o la ingeniería.

Lo cierto que es que el empleo digital, entendido como utilización de palancas basadas en tecnologías digitales para optimizar o automatizar tareas realizadas por los trabajadores (knowledge workers) en las compañías, es una tendencia imparable. Según la edición de 2016 del Global CEO Outlook, en la que han participado 50 consejeros delegados y presidentes de grandes empresas españolas, la automatización tendrá impacto en la mano de obra de sus compañías en los próximos tres años, aunque con variaciones significativas dependiendo de las áreas de la empresa. El departamento de Finanzas es señalado por un 70% de los encuestados como uno de los que probablemente perderá alrededor de un 5% de sus puestos de trabajo tal y como están definidos. Le siguen las áreas de producción y operaciones, y la de ingeniería.

“Por lo general –expone Belén Díaz–, las organizaciones con poca experiencia en automatización empiezan probando soluciones basadas en RPA por su menor coste y complejidad. El gran reto en estos momentos no es tanto el plano tecnológico, sino la adecuada estrategia de comunicación, gestión del cambio e integración efectiva de esta nueva operativa en los equipos de trabajo para su implantación exitosa y con escalabilidad”.

El informe Embracing the cognitive era de KPMG asevera que la automatización cognitiva está creando un nuevo tipo de empleo digital que puede hacer florecer las habilidades y destrezas más intrínsecamente humanas y convertir a cada empleado en un innovador al permitirle centrarse en crear durante toda su jornada en lugar de hacerlo de forma residual o solo en los huecos que le permite el resto de su trabajo rutinario. En la misma línea, Belén Díaz remarca que el talento humano seguirá siendo necesario y, en el mejor de los casos, aprovechará el potencial de la inteligencia artificial para multiplicar el alcance de su capacidad de innovación, creatividad o inteligencia emocional.

No obstante, la inteligencia artificial sí que impactará en la forma de trabajar y afectará al perfil de aptitudes más valoradas en los profesionales “humanos”; hará que las habilidades más demandadas sean las relacionadas con la creatividad, mientras que, potencialmente, sustituirá una cantidad elevada de empleos más rutinarios o repetitivos, así como con fuerte carga física. “Aunque es difícil prever el impacto real que la progresiva automatización de funciones puede tener en la fuerza laboral de las empresas, es cierto que estamos a punto de vivir una transformación importante de muchos puestos de trabajo”, apunta al respecto.

Uno de los segmentos que ya están percibiendo el impacto de la RPA son los procesos administrativos que han sido deslocalizados (BPO o Business Processes Outsourcing) masivamente a destinos con menores costes laborales en las últimas décadas, efecto que también será necesario prever y gestionar. Este segmento supone actualmente más de 300.000 millones de dólares y, solamente en India, se traduce en más de tres millones de puestos de trabajo. Sin embargo, conforme la tecnología alcanza mayores y más sofisticadas capacidades se hace más perentorio replantear su función, pues detrás de este cambio hay una cuestión incontestable de costes y de capacidades.

Una vez que se automatiza una función, los costes incrementales se reducen, mientras que se puede escalar rápidamente sin incurrir en grandes inversiones. Además, las máquinas inteligentes, que aprenden y mejoran sin descanso 24 horas al día durante los siete días de la semana, pueden procurar su propio aprendizaje sin requerir más inversión en formación, ni reclutamiento adicional. En este sentido, Belén Díaz incide en que el cambio que se avecina es de tal calado que “requiere una reflexión por parte de empresas y demás agentes económicos para gestionar de forma consciente las consecuencias que la automatización masiva y rápida de funciones puede provocar sobre determinados segmentos laborales y, en definitiva, sobre la economía. Al mismo tiempo, gestionando el cambio de manera responsable, presenta una oportunidad que no se puede desaprovechar para acelerar los procesos de transformación e innovación que el mercado está exigiendo a las empresas para garantizar su competitividad y sostenibilidad en un nuevo contexto tremendamente volátil y disruptivo”.

Máquinas que aprenden, robots que piensan

Con una cantidad cada vez mayor de dispositivos conectados, el mundo real y el virtual se cruzan constantemente y generan cantidades inmensas de datos que crecen, mutan y fluyen a la vez desde una multitud de fuentes. Las tecnologías cognitivas traen consigo la capacidad de convertir estos datos en conocimiento en tiempo récord y abren la puerta a una transformación aún más profunda en la forma de vivir, de trabajar y de pensar el futuro de personas y empresas. Una nueva etapa en la era digital que podría dar la vuelta en poco tiempo a las estructuras de nuestra vida diaria.

La sobrecarga de información que afrontan las empresas saturará hasta la extinción a aquellas que no estén preparadas para convertirla en inteligencia y ganar competitividad en un mercado que integra los grandes avances tecnológicos a un ritmo de vértigo. En este sentido, las tecnologías cognitivas, en sentido amplio, están llamadas a elevar la aplicación de la inteligencia artificial un salto más allá. Mientras que hasta ahora los ordenadores estaban programados para llevar a cabo acciones en función de peticiones predefinidas, en un entorno cognitivo al ordenador se le instruye en un área específica de conocimiento. “El sistema cognitivo nos explica cómo ha llegado a sus conclusiones y nos da una respuesta razonada y en cierto modo abierta, con cierto grado de probabilidad”, expone Eva García San Luis, socia responsable de Data Analytics de KPMG en España. “No da una respuesta binaria porque no se basa en una relación directa, sino en múltiples factores con cierto grado de implicación en la situación planteada. El humano es el que debe evaluar si la respuesta es correcta y adecuada a la situación planteada”, agrega.

A partir de ahí, es la máquina la que sabe aprender o resolver cuestiones complejas, muchas veces por sí sola. “El verdadero poder de la computación cognitiva es la capacidad de digerir cantidades ingentes de datos –que el cerebro humano nunca tendría tiempo suficiente o capacidad para procesar– a partir de las que formular hipótesis”, añade Eva García San Luis. Al fin y al cabo, las capacidades cognitivas existen desde hace tiempo –ya en 1996 Deep Blue venció a Kasparov–, pero estaban limitadas por la capacidad de procesamiento. “Hoy en día, se ha aumentado mucho esta capacidad gracias al desarrollo tecnológico y al cloud computing, y esto ha permitido avanzar mucho más deprisa en las capacidades cognitivas. “No obstante –matiza Eva García San Luis– el volumen susceptible de ser procesado no es ilimitado, y es por esto que al entrenar al sistema debemos orientarlo hacia el problema que le planteamos”. Por ello, añade, “es crítico ofrecer feedback loops que les ayuden a identificar aciertos y errores, así como acceso a información suplementaria que permita al ordenador seguir aprendiendo”.

Cuando estas soluciones se combinan con sistemas de automatización avanzada, nos encontramos con superordenadores que pueden ejecutar tareas que requieren razonamiento o juicio. Pueden reconocer y almacenar datos desestructurados, percibir matices, comprender información abstracta y evolucionar a partir de sus vivencias. Es el funcionamiento esencial de un sistema cognitivo.

¿Quién es Watson?

En febrero de 2011, un ordenador desarrollado por IBM derrotó a dos oponentes humanos en el popular concurso de televisión estadounidense Jeopardy!, un programa de tipo quiz (pregunta-respuesta) caracterizado por la utilización de lenguaje muy complejo y por requerir una elevada capacidad de contextualización para responder a sus preguntas. Su nombre era Watson. Desde entonces y hasta la actualidad, Watson se ha aliado con multitud de empresas punteras como cabeza de su estrategia de desarrollo de tecnologías cognitivas. Farmacéuticas, energéticas y, también, de servicios profesionales. Es el caso de KPMG, que utilizará la inmensa capacidad de procesamiento y aprendizaje de Watson para analizar enormes volúmenes de datos estructurados y desestructurados sobre la información financiera de las empresas, de forma que los equipos de auditores tendrán acceso más rápido a datos muy precisos que les ayudarán a analizar anomalías o tomar decisiones sobre próximos pasos. En España, Repsol lleva un par de años trabajando con Watson en la evaluación de nuevos campos petroleros o gasísticos para que los ejecutivos puedan tomar una decisión de compra. También CaixaBank ha implementado esta herramienta para reforzar el área de asesoramiento en comercio exterior.

Watson es un supercerebro artificial capaz de adecuar sus respuestas a partir de las interacciones que tiene con personas, de los datos que los humanos introducen en el sistema, del rastreo y la interpretación de información desestructurada y contextual y del entrenamiento específico que le dan. Tal y como expone Elisa Martín Garijo, directora de Tecnología e Innovación de IBM, “Watson es capaz de procesar datos no estructurados como correos electrónicos y documentación escrita. Los rastrea, identifica en ellos evidencias sobre el caso y correlaciona la información. Y todo esto a una velocidad muy superior a la que podría hacerlo una persona”. A partir de ahí, “hace una analítica descriptiva, realiza predicciones y prescribe posibles acciones”. En cuanto al entrenamiento, cualquier empleado puede asumir la función, plantear preguntas y respuestas que vayan nutriendo de experiencia a Watson. “Es intuitivo y sencillo –describe Elisa Martín Garijo–, incluso es recomendable que el lenguaje utilizado sea lo más natural posible, para ayudar a Watson a dar con las respuestas adecuadas”.

Cambio de paradigma

Las grandes transformaciones digitales son silenciosas, suele decirse. Suceden mientras dormimos y al despertar nos preguntamos: ¿cómo hemos llegado hasta aquí? La humanidad se encuentra a las puertas de una era en la que robots, bots, androides y otras formas de inteligencia artificial cada vez más sofisticadas traerán consigo una nueva revolución industrial y social que conllevará nueva regulación, nuevas formas de trabajar, vivir y resolver problemas.

Los grandes analistas ya apuntan a la revolución cognitiva como la mayor disrupción del siglo llamada a introducir un importante cambio de paradigma que, necesariamente, requerirá de nuevas reglas del juego para que su desarrollo revierta en positivo.

Por su parte, la Comisión de Asuntos Jurídicos del Parlamento Europeo remitió el pasado mes de mayo un proyecto de informe con una propuesta de resolución con recomendaciones destinadas a la Comisión sobre normas de Derecho civil en robótica con comentarios relativos a la necesidad de prever el efecto del empleo de robots sobre la viabilidad del sistema de seguridad social. También en esta línea, ante el desafío que implican para la sostenibilidad del sistema de pensiones y del estado de bienestar, las actuales tendencias demográficas que afronta Europa, diversas fuerzas se han sumado al debate sobre si los robots deben también cotizar, tal y como hizo el secretario general de UGT, Pepe Álvarez, a mediados del mes de octubre.

Por otro lado, la propuesta de informe del Parlamento Europeo alertaba de la necesidad de proponer una definición europea común de robot autónomo inteligente, de reforzar la financiación de proyectos de investigación en materia de robótica y TIC o de configurar un marco ético y deontológico que sirva de orientación en materia de diseño, producción y uso de los robots, entre otros aspectos, puesto que “hasta que los robots sean conscientes de su propia existencia o sean fabricados con esa cualidad, las tres leyes de robótica escritas por Isaac Asimov van dirigidas a los diseñadores, fabricantes y operadores de robots, dado que dichas leyes no pueden traducirse en código de máquina”.