(G de Gestión) Imagine que va caminando por la calle y, de pronto, recibe un mensaje en su celular donde dice que la camisa o blusa que lleva puesta combina con unos pantalones que están en oferta en un retail cercano a donde se encuentra. ¿Cuál sería su reacción?
Esto ya pasó en una ciudad de Asia. Las cámaras captaron la vestimenta utilizada por una persona y la información fue procesada de inmediato gracias a la inteligencia artificial (IA), que generó la sugerencia de compra. Quienes en su momento recibieron el mensaje tuvieron una actitud positiva y fueron de inmediato a adquirir esos pantalones. En Norteamérica, sin embargo, la reacción no fue la misma. Los consumidores cuestionaron la vulneración a su privacidad.
Aunque estas situaciones se registraron hace algunos meses, el entrenamiento de los algoritmos empezó muchos años atrás para hiperpersonalizar la experiencia del usuario y facilitarnos la vida sin pedirlo. Netflix lo hace cuando muestra “Sugerencias para ti”; Amazon con su sección “Los clientes que compraron este producto también compraron…”, y así hay muchos ejemplos. Todo gracias al deep learning, una rama de la IA de autoaprendizaje que consigue que a una persona le llegue una recomendación incluso sin que sepa que la necesitaba. Una influencia poderosa en la decisión de compra. No por nada Steve Jobs decía: “La gente no sabe lo que quiere hasta que se lo muestras”.
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Riesgos
Y, en medio de tanta evolución, la IA está generando algunos riesgos desde la mirada empresarial. Uno de ellos es el sesgo, ese error en que puede incurrir un algoritmo mal entrenado y que dejaría a la firma sin la posibilidad de figurar entre las preferencias del potencial cliente. Pero, como perfeccionar esto requiere acceder a información, es clave que los datos que se procesan estén bien custodiados. “La IA no es un tema de moda o de tendencia, por lo que es mejor evaluar qué dolor de cabeza puede solucionar, cuánto se conoce de esa tecnología y si hay personal capacitado para manejarla en la empresa. Evaluar su confiabilidad y luego solucionar un problema, un caso de uso, e ir probando para ver si arroja resultados fidedignos”, comenta Alexander García, socio de Ciberseguridad & Privacidad de PwC Perú.
A ello hay que sumar otro reto: un modelo de IA mal entrenado puede discriminar de modo involuntario a gran cantidad de personas, especialmente si los datos con los que se le ha preparado contienen muchas de las diferencias, jerarquías y desigualdades que podemos observar en el mundo real. “Es necesario tomar en cuenta la ética en el uso de esta tecnología”, enfatiza Omar Flórez, investigador en IA.
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Influencia en el consumo
La IA ha permitido que la planificación de exitosas campañas publicitarias —para el Día de la Madre, del Niño o la Navidad—, que antes demoraba cuatro meses, se lleve a cabo en pocas semanas. Estamos entrando a una etapa de “hiperpersonalización de la publicidad. Es decir, el usuario contactará con anuncios generados con IA que no solo contengan su nombre, sino que también consideren ubicación y compras previas”, resalta Flórez.
La IA también “va a influir en la toma de decisiones, sin duda. Ya va a depender de nosotros, como consumidores finales, estar informados y saber, además, hacer uso de esa IA, y si damos o no cabida para que sigan conociendo sobre nuestros datos”, agrega Katherine Prendice, offer manager digital de Softtek SSH.
Sectores favorecidos
E-commerce y retail, aunque también entretenimiento, servicios financieros, turismo, educación y salud, son algunos de los sectores que sienten el beneficio de aplicar la IA. Se usa, por ejemplo, para “hacer la vida más fácil a los médicos”, sostiene Prendice. Cuando una persona acude al doctor debe esperar para que este pueda revisar su historial médico, conocer lo que se le recetó y saber cuál fue el proceso. Hoy ya están a disposición asistentes virtuales que emplean IA, que ayudan al especialista con resúmenes y pueden responder preguntas específicas, como cuáles fueron los últimos análisis que le pidieron al paciente o cuáles los resultados, lo que hace más eficientes los tiempos.
En el caso del sector de entretenimiento, uno de los usos de la IA es su capacidad para establecer rápidamente la frecuencia de adquisición de tickets de cine, qué hábitos de compra se despliegan cuando se va a ver una película, qué días son los más concurridos, y con ello diseñar productos específicos para determinados segmentos de mercado. Mediante modelos analíticos es posible predecir algunas potenciales tendencias de consumo y hacer una proyección de compras futuras, para luego tener una estrategia de oferta que las cubra.
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