¿Pueden los algoritmos de inteligencia artificial predecir mejor que las personas?

Me he encontrado inmerso en varios debates si los algoritmos predicen o extrapolan. Y para desarmar estos infinitos dilemas te propongo ir a las definiciones de cada palabra.

Predecir, según la Real Academia Española, es anunciar por revelación, intuición, conjetura o conocimiento fundado, algo que puede suceder. Al mismo tiempo, extrapolar es aplicar a un ámbito determinado conclusiones obtenidas en otro.

Entonces, luego de estas definiciones, podemos decir que los algoritmos pueden predecir, no por revelación ni intuición, habilidades intrínsicamente humanas, sino por fundarse en datos del pasado, o de datos de otro contexto como medidas gubernamentales o cambios climáticos. Al mismo tiempo, podemos decir que los algoritmos pueden extrapolar, porque aplican conclusiones de un ámbito que afecta a otro. 

Por ejemplo, si hay escasez de girasol en los dos mayores exportadores del mundo, pueden predecir y extrapolar un aumento en el aceite de girasol en los países importadores de este insumo y productores de aceite, como la Argentina.

Los algoritmos pudieron predecir la caída de rentabilidad de un coloso de los juguetes como Toys "R" Us, o de su misma bancarrota, dado que la compañía no cambió su modelo de negocios tradicional rápidamente hacia uno que involucre juegos 100% digitales, como sí lo hizo Nintendo que hace 100 años vendía naipes.

Pero… los algoritmos no pueden predecir la caída de dos aviones de Malaysia Airlines (uno de ellos por causa de un misil) en un mismo año con ratios de mantenimiento y antigüedad de sus aviones dentro de los estándares de la industria. 

Tampoco pueden predecir la aparición de la Covid-19, como "cisne negro", concepto acuñado al filósofo libanés Nassim Taleb, que tanto resuena hoy. Tanto la caída de los dos aviones como la aparición de la Covid-19 cambiaron la historia de los datos de la aerolínea y del mundo respectivamente.

Pero como humanos nos cuesta cambiar nuestros patrones con datos históricos del pasado, y a los algoritmos también, dado que se entrenan con datos y les cuesta asumir la nueva normalidad basada sólo en pocos datos de los últimos meses, pero tan contundentes.

No obstante, pensar tener una compañía y no usar algoritmos para predecir el comportamiento de su cadena de valor o provisión es inviable de cara los próximos años, donde la productividad está y estará basada en el uso de datos en tiempo real de proveedores, industriales, transportistas, centros de almacenaje y finalmente clientes, que compartirán, con menos miedo a comprometer la confidencialidad, en beneficio de la integración y de la previsibilidad.

Uno de los cimientos del negocio de Amazon son sus algoritmos.

Los ejemplos de la logística

Zambullámonos en el mundo de la logística. Gigantes como DHL anunció hace dos años la inversión de u$s350 millones en 340 locaciones para bajar costos y optimizar productividad aplicando algoritmos de inteligencia artificial (IA).

Maersk, que opera en 130 países y tiene 600 barcos containers, usa esta tecnología para ganar visibilidad de capacidad en sus barcos y sus containers para saber cuáles están siendo subutilizados para reposicionarlos en otros barcos.

Amazon, la tercera compañía de mayor valuación del mundo, conu$s1,5 trillones, que es famosa por sus "predicciones" de distribución anticipatoria. Amazon sabe en EEUU cuando vas a comprar y desde dónde, y manda tu producto a un centro de distribución cercano para asegurar un traslado rápido y eficiente en términos de huella de carbono.

Los algoritmos de predictibilidad de IA pueden predecir mejor semanas y meses por adelantado basados en la demanda de clientes y su compartimiento de compra. Pueden predecir quiebres de stocks por falta de insumos y materia prima, capacidad colapsada u ociosa en líneas de producción, unidades de transporte insuficiente y, sobre todo, promesas a incumplir de tiempo de entrega al cliente.

Gran parte de la credibilidad de los clientes es la fecha/hora estimada de entrega, que paradójicamente, es una consecuencia de muchas variables anteriores. De hecho, MercadoLibre anunció hace unas semanas que evalúa ofrecer entregas en la Argentina en menor tiempo, como las que ofrece Amazon Prime que entrega en dos horas, pagando un adicional por recibir rápidamente un producto.

Enrique Parborell: "Los algoritmos pueden extrapolar, porque aplican conclusiones de un ámbito que afecta a otro."

En todos los casos, los algoritmos nos llevan, luego de analizar millones de datos de distintos contextos, a un mundo de probabilidades de certezas, y son estas probabilidades que nos ayudan a tomar decisiones.

Cierro con la mención a una frase del poeta uruguayo Mario Benedetti:

"No podemos saber que nos traerá el futuro; en cambio sí sabemos qué nos trajo el pasado"

(*) Director de Estrategia de Aceleración Digital en Estratega.