*Post basado en la presentación de Andrés Villa en el SAS Forum Colombia

¿Por qué muchas personas y empresas están hablando de Inteligencia Artificial (IA) hoy en día? Probablemente porque es tendencia en todo el mundo, pero también por su impacto, ya que es una de las tecnologías exponenciales que permiten transformar negocios, entornos y sociedades.

Uno de los factores que ayudan a los sistemas basados en IA, a tomar mejores decisiones, es el contexto o información utilizada para entrenarlos. Por ejemplo, tomando como base los resultados del 'Moral Machine Experiment', un experimento en el que se le preguntaba a personas de diferentes partes del mundo a quien salvaría en caso de un accidente: ¿A un grupo de ancianos o a un grupo de niños? En ciertas partes del mundo salvaban a los niños, en otras a los ancianos. Por lo tanto, para este caso, si quisiéramos entrenar un sistema basado en Inteligencia Artificial, deberá tenerse muy en cuenta el contexto de la situación problema y personalización que se le quiera dar. El debate ético siempre tendrá que ser tenido en cuenta cuando se trate de implementar este tipo de soluciones de decisiones autónomas.

Ahora, para responder a la pregunta: ¿Cómo puede la Inteligencia Artificial ayudar en el ámbito de los negocios? Hay varios casos y ejemplos que lo demuestran. Uno de los que más llaman la atención, por tratarse de una actividad tan cotidiana, es el de la compra en un supermercado. En un estudio hecho en esta industria se instalaron sensores y cámaras en las góndolas para capturar el día a día en la merma de diferentes productos, pero además para analizar otras variables, como color, temperatura, humedad, entre otras. Toda la información recopilada, se almacenó directamente en la nube, y haciendo uso de técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial, fue posible generar patrones de compra de diferentes categorías, identificando qué tan rápido se venden ciertos productos perecederos como frutas, vegetales o incluso el pan, según su estado y frescura. Parece algo superficial, pero no lo es. Con esta información convertida en inteligencia de negocios, se puede modificar la producción, el abastecimiento y la distribución de ciertos productos, mejorando a su vez la experiencia de cliente.

Otro caso que suele ser interesante es el de la venta de productos de tecnología como televisores. Es normal ir a un centro comercial o a un almacén de tecnología y ver muchos televisores con diferentes características, pero que a primera vista se ven todos iguales. La pregunta entonces es ¿Cómo llamar la atención del cliente? ¿Qué tal si a través de una cámara ubicada en cada televisor es posible identificar la ropa que tiene puesta la persona que se encuentra al frente y de acuerdo con esta característica, un sistema de recomendaciones genera una oferta exclusiva? Con IA este tipo de aplicaciones es posible, mediante capacidades de Reconocimiento de Imágenes (Computer Vision), es posible identificar, por ejemplo, cuantos fanáticos de un equipo A o un equipo B entran a esa tienda, o cuantas personas usan ropa de alguna marca X, etc y de inmediato generar en la pantalla un código QR para que el cliente lo escanee y tenga una oferta exclusiva para él. Si el cliente no acepta la oferta, el sistema se reentrena con esta interacción para mejorar las futuras propuestas a otros clientes.

Ahora, si el cliente si acepta y escanea el código QR, entonces será posible conocer quién es y poder establecer un 'Customer Journey' específico para él o ella. Acá la idea de este tipo de soluciones es trasladar la experiencia personalizada que los almacenes vienen ofreciendo en sus tiendas en línea (que presentan ofertas realmente irresistibles de acuerdo con el análisis de la información de cada usuario) a las tiendas físicas.

Retomando al punto inicial, ¿dónde queda el factor ético en la captura de la información del cliente? Está claro que todos estos sistemas deben trabajar dentro del marco de la legalidad, respetando las regulaciones de protección de datos personales. Sin embargo, hay toda una coyuntura en el manejo que las empresas hacen de los datos personales y esta no es la excepción. Lo importante es hacer un uso ético y responsable de los datos que los clientes nos compartan, tanto anónimos como personales. Finalmente, está claro que cuando se trata de obtener una gran experiencia, nosotros como usuarios estamos dispuestos a flexibilizar el uso de nuestros datos, siempre y cuando la interacción nos genere valor como clientes. A esto se le denomina el valor de la personalización y es lo que está marcando la tendencia en el uso de las nuevas tecnologías digitales.

Fuente McKinsey