¿Cuándo debemos confiar nuestras necesidades en Inteligencia Artificial y cuándo no? Esta es una de las grandes preguntas a las que todas las empresas, en mayor o menor medida, tienen que enfrentarse.
Si bien es cierto que la IA ha recorrido un notable camino en busca de ser susceptible de obtener una mayor aplicabilidad en todo tipo de escenarios, la realidad es bien diferente. En contra de la creencia general, la IA no tiene aplicabilidad transversal. Al menos, no en todo tipo de contextos y escenarios. Sino que es necesario que se cumplan una serie de atributos.
¿De qué depende la aplicabilidad de la Inteligencia Artificial?
Resultado conocido
Conocer el alcance del problema nos permitirá determinar si los resultados conocidos pueden ser conocidos y las probabilidades de éxitos, aproximadas, de los mismos. A medida que el resultado conocido tiene ratios más altos, la aplicación de la Inteligencia Artificial es más susceptible de ser alcanzada.
En sus niveles más bajos, la confianza en la IA debe descender. Puesto que no somos capaces de dotar a la tecnología de la base adecuada con la que empezar a trabajar.
Calidad de los datos
En los datos está la clave en el momento de determinar el modelo de aplicabilidad de la Inteligencia Artificial. Disponer de datos de alta calidad permitirá que la tecnología tengo acceso a las posibles vías de respuesta que existen.
En el caso de que la presencia de los datos no tenga la calidad adecuada, debemos incorporar Machine Learning para que pueda ir aprendiendo a partir de unos básicos. Si no somos capaces de proporcionar los datos y tienen que ser adquiridos, el proceso hasta que la Inteligencia Artificial se incorpore de manera adecuada se alargará en elt tiempo sin posibilidades reales de éxito.
Probabilidad de éxito
Los probabilidades de éxito definirán la inversión. Las tasas aceptables de falsos negativos marcan la diferencia para determinar los escenarios que permitirán incluir a la Inteligencia Artificial en metodología para exprimir nuestras posibiilidades o no.
Consecuencias
Las consecuencias son la suma de todos los ingredientes mencionados previamente. En el caso de que las consecuencias del fracaso sean altas, debemos apostar por otras vías para cumplir con nuestros objetivos. Si éstas se reducen a valores mínimos gracias a la calidad de los datos, debemos apostar por la IA. En caso de que no, es el momento de valorar tanto la incorporación de la tecnología como tal, como la fórmula que existe para crear el escenario idóneo para que, a posteriori, sí que se pueda confiar en el modelo de aplicabilidad de la IA.
Analizar los pasos previos antes de confiar las necesidades de nuestro negocio nos va a permitir conocer en qué casos poder utilizar la IA en nuestro beneficio. En el caso de que la aplicabilidad no sea suficiente como para justificar la inversión, lejos de mirar hacia otras direcciones, debemos conocer en qué estamos fallando para no disponer de la calidad adecuada en el conjunto de los datos con los que trabajamos.