A medida que el machine learning o la inteligencia artificial van alcanzando hitos más relevantes, me resulta más llamativa la incapacidad de algunas personas para terminar de entender sus posibilidades.

El problema proviene de un pecado original de la tecnología: la mayor parte de las personas la plantean como una forma de llevar a cabo tareas de manera más rápida, de automatizar tareas que, de otra manera, resultarían tediosas o ineficientes. En efecto, las primeras áreas que se automatizaron en las empresas fueron cuestiones como la contabilidad o la gestión de las nóminas, en las que se pedía a las máquinas que hiciesen simplemente eso, automatizar una tarea tediosa. Pensar más rápido.

Cada vez más, sin embargo, nos planteamos que las máquinas no piensen simplemente más rápido, sino que piensen mejor. Un vehículo autónomo es como un superhombre cuyos sentidos superan a los de cualquier humano: ve en 360º, incluso en ausencia de luz o a través de otros objetos, tiene unos reflejos indudablemente superiores, no se cansa, no se pica con otros conductores, y no bebe alcohol. No se limita a pensar más rápido, es que piensa mejor.

Con el machine learning pasa algo parecido. A medida que suministramos datos al algoritmo para su entrenamiento, la máquina es capaz de aplicar todo tipo de técnicas, haciendo iteraciones de maneras que a un humano le llevaría demasiado tiempo entender. El algoritmo resultante se evalúa en función de su eficiencia predictiva o en función de los resultados que genera, pero intentar reducirlo a componentes que un humano pudiese procesar y entender resultaría demasiado complejo. Es una caja negra que genera resultados en función de un entrenamiento, resultados que terminan superando a los que podría generar un ser humano, porque explora elementos de variabilidad y circunstancias de análisis que a ese humano no se le podrían llegar a ocurrir jamás. De nuevo, ya no es "fuerza bruta", no se limita a pensar más rápido. Piensa mejor.

Hace mucho que la tecnología dejó de ser simplemente una automatización de tareas, y pasó a ser otra cosa. A medida que las capacidades de esa tecnología siguen escalando en prestaciones, ese aspecto se potencia cada vez más, y nos abre dimensiones que escapan al razonamiento de cualquiera que intente entenderlo con la óptica anterior. En cada industria, aparecerá alguien que sea capaz de apalancar esas posibilidades. Si su empresa no se está planteando ser ese alguien, prepárese. Vienen curvas.