Enrique Dans

Ayer tuve la oportunidad de participar como discussion leader en la sesión titulada «Me, myself & AI« encuadrada dentro del Forum de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE): tres horas de interesantísima discusión en un formato intensamente participativo, en el que tratamos la evolución y el futuro de una escenario definido cada vez más por algoritmos de machine learning aplicados a todo tipo de ámbitos.

Europa Press recogió algunos de mis posicionamientos durante el foro, en una noticia que han titulado «Dans (IE) insta a las empresas a reorganizar su actividad en torno a los datos para ser competitivas» y que hoy aparecen reflejados en diversos medios: la necesidad de orientar la actividad de las compañías a la obtención de datos, con el fin de poder alimentar algoritmos que nos doten de capacidad de gestión eficiente, rápida y diferencial. Estamos aún muy lejos del desarrollo de una inteligencia artificial de propósito general como tal, pero los algoritmos de machine learning van posicionándose cada vez más como soluciones óptimas para un número creciente de tareas, y además, han disminuido enormemente sus barreras de entrada. La aparición de plataformas de Machine Learning as a Service (MLaaS) y los movimientos de las grandes compañías tecnológicas para posicionarse en ese ámbito mediante la adquisición de startups con actividad en ese área están determinando un escenario que cada vez tiene más influencia a la hora de definir la competitividad de las compañías: los algoritmos de machine learning definen qué productos son ofrecidos a qué clientes potenciales, políticas de pricing, prevención del abandono o churn, detección de posible actividad fraudulenta, opciones en la determinación del marketing mix, y cada vez más cosas.

Pero más allá de este tipo de cuestiones, con indudable influencia en la actividad de las compañías a día de hoy, y sin caer en el hype y la desinformación que supone pensar que ya vivimos rodeados de inteligencia artificial, la oportunidad de participar en un foro como el de ayer, con especialistas de diversas compañías, personas que llevan años desarrollando algoritmos en aspectos como procesamiento del lenguaje o visión computerizada, o con políticos que están tomando decisiones que condicionan las posibilidades de actuación de las compañías resulta verdaderamente interesante. Entre las cuestiones que discutimos en el foro estuvieron, entre otras, como estructurar las variables dependientes que un algoritmo debe optimizar (y qué supone optimizarlas), la necesidad de pensar el la articulación de un nuevo sistema operativo en el que se desarrollarán muchas partes significativas de la actividad humana, o la interacción entre algoritmos y personas. En mi intervención, intenté plantear ese tipo de cuestiones como si fueran un lenguaje de programación: cuáles serían las variables a definir y cómo se definen, cómo se estructuran los condicionales, y cómo generamos bucles que ofrezcan un control de la actividad resultante, además de tocar las necesidades de preparación de las personas y las habilidades que vamos a tener que desarrollar de cara a ese entorno, en una entrevista que publicaré en cuanto esté disponible. También surgieron interesantes discusiones en torno a temas éticos, a posibles conflictos entre las decisiones de un algoritmo y las de una persona, al dilema de la caja negra o a los posibles sesgos que se pueden generar y a su posible supervisión.

Este tipo de foros de la OCDE tienen una gran importancia de cara al desarrollo de líneas de pensamiento que influencian el entorno legislativo y las decisiones de actores de muy diversos tipos en empresas, gobiernos y organismos de todo tipo. Agradezco enormemente a la OCDE la oportunidad de participar. En cuanto tenga disponible más materiales sobre la jornada, los iré añadiendo a la entrada.

This post is also available in English in my Medium page, “Me, myself & AI: in the OECD forum«