La inteligencia artificial (IA) sorprendió al mundo durante 2022: dejó de ser un concepto de laboratorio y se filtró en el uso cotidiano con aplicaciones impactantes como Dall-E (capaz de generar imágenes desde cero a partir de consignas en lenguaje natural de los usuarios) o la más reciente ChatGTP, con su infinita capacidad para redactar textos, seguir conversaciones y hasta escribir canciones. Entre las tecnologías que se presentan como tendencias clave para este 2023 se presenta una nueva evolución: la IA adaptativa.
A diferencia de los sistemas tradicionales y tal como su nombre lo indica, la IA adaptativa se adapta a los cambios en el entorno: es capaz de revisar y modificar su propio código a partir de la aparición de elementos en el mundo real que no habían sido contemplados previamente durante su programación. Así, podría posicionarse como una aliada ideal para las empresas que necesitan ser adaptables, flexibles y resilientes en estos tiempos de incertidumbre y disrupciones vertiginosas y abruptas.
La consultora de mercado Gartner prevé que para 2026 las organizaciones que hayan sido capaces de adoptar prácticas de ingeniería de IA para crear y gestionar sistemas de IA adaptativa superarán el rendimiento de las que no lo hayan logrado en al menos un 25%.
Casos de uso ilimitados
Para funcionar, la IA adaptativa combina un diseño basado en agentes y conceptos de reinforcement learning para “aprender” patrones de comportamiento basados en la experiencia previa de humanos y máquinas. Se basa en principios como la robustez (alta precisión en los resultados de los algoritmos), eficiencia (bajo uso de recursos) o agilidad (cambio dinámico de sus condiciones operativas en función de las modificaciones de los requisitos).
Aplicada a la atención al cliente, la IA adaptativa podría refinar con cada interacción sus habilidades conversacionales, la comprensión de las necesidades del cliente y el entendimiento del entorno para entregar respuestas con niveles de precisión sin precedentes, que generen una experiencia única y que lleve el engagement y la satisfacción a nuevos niveles. Otro caso de uso puede ser con la predicción de la demanda: ante una disrupción severa, podría replantear rápidamente sus estimaciones y hacer las correcciones pertinentes.
También ofrece resultados notables en el ajuste dinámico de las necesidades informáticas en centros de datos y en estructuras de computación de borde: ajusta la distribución de las cargas de trabajo de las aplicaciones edge de manera exacta en función del entorno y de los requerimientos de cada momento, generando ahorros notables de energía y de necesidad de recursos (capacidad de procesamiento y memoria).
La cantidad de aplicaciones posibles parece no tener límite. Gartner cita el ejemplo de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos: un sistema de aprendizaje que adapta sus lecciones al alumno tomando como fuente sus fortalezas individuales. Así, sabe qué debe enseñarle, cuándo evaluarlo y cómo medir sus progresos, como si fuera un verdadero tutor personal e individual y llevando los niveles de personalización al máximo.
Desafíos filosóficos
Desde el punto de vista de su incorporación en las empresas, la IA adaptativa plantea profundos desafíos filosóficos, que van desde un replanteo de los modelos de toma de decisiones hasta una evaluación detallada de las implicancias éticas de su uso. Respecto del primero de los puntos, para que entregue el máximo valor agregado la IA adaptativa debería manejarse con un nivel razonable de autonomía. Las empresas, por lo tanto, necesitarán encontrar el punto de equilibrio entre sus modelos tradicionales de toma de decisiones y la disrupción que podría generar en ese sentido esta tecnología. Por todo esto, es fundamental reforzar el change management ante una implementación de IA adaptativa: si no se produce un verdadero cambio de mindset organizacional, difícilmente la iniciativa logre tener algún éxito.
La inteligencia artificial es, por su propia naturaleza, sorprendente. Y todo parece indicar, con la IA adaptativa como punta de lanza, que lo mejor está por venir.