Principios económicos básicos sobre del uso de la Inteligencia Artificial en los negocios

En el módulo de Entorno Económico del Programa de Continuidad y Actualización para los egresados el IPADE, analizamos diversos retos a los que se enfrentan las empresas y los países ante el cambio tecnológico cada vez más veloz que estamos experimentando.

Uno de los temas que se abordaron en las sesiones fue el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en los negocios y en la economía en general. La IA es una herramienta que abre enormes posibilidades para innovar y mejorar todos los procesos en la empresa; es lo que se conoce en teoría económica como una Tecnología de Propósito General, es decir, no se limita a algunos usos particulares, sino que es como la electricidad, tiene el potencial de revolucionarlo todo: la manera cómo producimos, vendemos, compramos y la manera cómo trabajamos. Al igual que la electricidad, las empresas que no la utilicen de una forma u otra no sólo dejarán de ser competitivas, estarán condenadas a desaparecer.

Uno de los peligros cuando un empresario piensa en el tema es caer en los extremos: el de creer que esta tecnología es una especie de magia que puede por sí misma hacer cualquier cosa y resolver todos los problemas o, en sentido contrario, que es tan lejana y compleja que sólo empresas gigantes como Google o Amazon pueden beneficiarse de ella. Para tratar de disipar estos mitos, nos pareció relevante el presentar un análisis basado en la teoría económica de cómo y cuándo se puede aprovechar en la empresa y de ahí estimar sus efectos en la productividad, los empleos y los salarios, es decir, en el bienestar a nivel agregado en la sociedad.

En gran medida, los conceptos discutidos en la sesión se fundamentaron en los estudios llevados a cabo por los economistas de Rotman School of Management de la Universidad de Toronto: Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb, quienes plantean que la Inteligencia Artificial (particularmente la que se diseña utilizando técnicas de aprendizaje de las máquinas, o Machine Learning) es en su concepción más simple una herramienta para hacer predicciones. Una herramienta cada vez más precisa y, sobre todo, cada vez más barata gracias a la disminución en el costo de la recolección y almacenamiento de los datos necesarios para entrenar este tipo de algoritmos, así como de la capacidad de cómputo necesaria para procesarlos.

De acuerdo a la ley de la demanda, podemos esperar entonces que a medida que el costo de hacer predicciones a través de algoritmos baje, haremos muchas más predicciones y, además, encontraremos que algunos problemas que a la fecha han sido muy complicados de solucionar, se pueden resolver usando predicciones; por ejemplo, para contar con autos autónomos, en lugar de tener que programarlos con instrucciones precisas de qué hacer en cada una de las millones de diferentes circunstancias que enfrentaría al circular por las calles, se pueden utilizar algoritmos de Inteligencia Artificial para predecir cómo manejaría una persona y entrenar al vehículo para que haga lo mismo.

En México, varias empresas están activamente usando estas herramientas para hacer mejores predicciones. Por ejemplo, la start-up mexicana Deep_Dive desarrolló para una aseguradora una herramienta basada en IA para detectar fraudes en reclamos de accidentes de autos al predecir, con un alto grado de confiabilidad, si la fotografía de un auto accidentado había sido usada previamente en otro reclamo. Otro ejemplo, es el de una empresa de alimentos y bebidas que ha desarrollado en colaboración con expertos de una conocida compañía de tecnología una herramienta para predecir la elasticidad de la demanda de sus productos ante cambios en el precio cobrado a los consumidores, medida fundamental para decidir el precio exacto y que permitirá maximizar los ingresos.

Tener la posibilidad de llevar a cabo más y mejores predicciones es relevante porque nos ayudará a tomar más y mejores decisiones en cualquier ámbito. No solamente nos permite ser más eficientes y productivos al automatizar procesos sino, sobre todo, ser mucho más innovadores y creativos en la toma de decisiones. Es por esto que la IA se perfila como una herramienta fundamental para la gestión directiva de las empresas que no quieran desaparecer en esta nueva revolución tecnológica que está próxima a abarcarlo todo.