El diccionario de la Real Academia Española define “intuición” como “la facultad de comprender las cosas instantáneamente, sin necesidad de razonamiento” y también como “presentimiento” o “percepción íntima e instantánea de una idea o una verdad que aparece como evidente a quien la tiene”. Una cualidad extremadamente humana que llega ahora al mundo de las máquinas. En efecto, en la intersección de esas definiciones se sitúa lo que se considera como la cuarta generación de la inteligencia artificial (IA): la intuición artificial.

Se trata de un paradigma que busca que las computadoras, aún cuando no reciban ninguna orden específica ni una entrada de datos, puedan identificar riesgos y oportunidades en un escenario determinado.

Así, permite detectar amenazas, problemas y oportunidades sin saber a priori qué se busca exactamente. De cierta manera, “emula” la intuición humana, en particular la parte más poderosa e inescrutable del cerebro: la del sentido común.

Para escenarios desconocidos

Hoy los algoritmos dependen en buena medida de los datos que se les ingiere. Si bien ya está consolidado el concepto de “datos sintéticos” para los contextos en que no exista información histórica o previa, esta situación sigue encontrando límites, en especial cuando es necesario enfrentar escenarios desconocidos o inéditos.

Es aquí donde aparece esa necesidad de que el “instinto” juegue un rol clave para aportar a la toma de decisiones. Como si se tratara de un detective tratando de encontrar piezas inconexas para alcanzar una respuesta ante un problema que no se parece en nada a cualquier otro planteado con anterioridad.

Este nuevo paradigma toma el conjunto de datos disponible (que no necesita ser de gran volumen, como sí ocurre en general en las aplicaciones de IA y machine learning) y encuentra correlaciones o anomalías.

Utiliza modelos cualitativos y matemáticos para determinar un panorama general, busca una solución inicial y luego retrocede hasta el principio para llenar vacíos y encontrar patrones que permitan “intuir” lo que se necesita y, como consecuencia, clarificar la solución.

No importa cuán sutiles sean los indicadores, nada pasará desapercibido.

De esta manera, puede encontrar algo que no funciona como debería -aunque no se le haya indicado previamente de qué se trataba con exactitud-, anticipar un problema antes de que se presenten incluso los primeros síntomas o encontrar una oportunidad para que la empresa explote aún cuando los indicios sean insuficientes.

Algunos casos de uso

Decíamos que la intuición artificial es la cuarta generación de la IA. El recorrido histórico quedaría configurado de esta manera: la primera es la analítica descriptiva (analiza lo sucedido), la segunda, de diagnóstico (encuentra causales) y la tercera, la predictiva (evalúa escenarios anteriores para entender lo que va a ocurrir en el futuro).

Entre los casos de uso destacados para la intuición artificial se cuentan el análisis de comportamiento de nuevos clientes dentro de un comercio minorista o la generación de ofertas personalizadas para un consumidor específico en un momento en particular. En un escenario más evolucionado, podría tener la habilidad de detectar necesidades futuras de consumo que aún no se hubiera manifestado de manera explícita, dando a los retailers la posibilidad de salir a ofrecerlas con anticipación y de ganar así una enorme ventaja competitiva.

También es útil para mejorar la capacidad de detección de fraudes financieros y deep fakes, lo que la vuelve una herramienta muy útil para segmentos como el financiero, el de seguridad o el de servicios públicos.

Seguridad por corazonada

Por otra parte, implica una evolución notable en el campo de la ciberseguridad, ya que disminuye significativamente el número de falsos positivos en los análisis, lo que lleva a su vez a uno de los grandes problemas del sector, la fatiga de alerta, que es cuando los responsables ignoran algunas advertencias debido al volumen que reciben, alguna de las cuales podría ser una amenaza grave.

Del mismo modo, mejora la precisión en relación a lo que se conoce como “falso negativo” ya que, como se mencionó, detecta anomalías incluso cuando son extremadamente sutiles o imperceptibles, dos de las grandes cualidades que tienen en general los atacantes. Incluso podría ser capaz de encontrar dentro de lo que a simple vista es una transacción sin importancia un patrón nuevo y no detectado previamente de un nuevo formato de ciberataque.

La intuición artificial es una tecnología que recién da sus primeros pasos. Sin embargo, por las prestaciones que ofrece y por los beneficios que promete, intuimos que podría tener mayor éxito en un futuro no tan lejano.