Las soluciones basadas en inteligencia artificial y machine learning están cada día más presentes en prácticamente cualquier ámbito de nuestra vida. Éstas prometen, y la mayor parte de las veces ofrecen, ventajas incuestionables: mayor precisión, mayor desempeño, disponibilidad constante, rapidez, eficiencia y una larga lista de beneficios frente a las mismas gestiones desempeñadas por nuestra especie. Pero detrás de toda esa inteligencia artificial siempre hay un diseño humano, un proyecto y una serie de reglas basadas en nuestras propias experiencias e ideas. Un gran reto el que estamos viviendo: ser capaces de enseñar a las máquinas a tener sentido común.
Son muy sonados los casos en los que la inteligencia artificial comete un error, y más cuando este puede poner en riesgo la salud de las personas. Es por ello que hace unos años nació la Artificial Intelligence Incident Database, una base de datos que recopila estos errores peligrosos tal y como narra la revista Wired en su artículo sobre el salón de la vergüenza de la inteligencia artificial. Así podemos ver cómo, por ejemplo, entre sus 1200 casos registrados tenemos algunos tan sonados como la inteligencia artificial racista de Google, que etiquetó en sus fotografías a ciudadanos negros como gorilas, o varias situaciones fatales producidas por coches autónomos, pasando por casos más curiosos como el de la ciudadana que fue amonestada por cruzar imprudentemente la calzada cuando el robot de vigilancia ubicado en un semáforo escaneo su rostro de una publicidad de un autobús, confundiéndola con una persona real.
En el ámbito de la gestión del cliente también encontramos algún ejemplo, como el chatbot de Microsoft, Tay, que la compañía tuvo que cerrar solamente 24 horas después de ponerlo en marcha públicamente al tuitear declaraciones como que “Bush hizo el 11 de septiembre y Hitler habría hecho un mejor trabajo que el mono (en referencia a Barak Obama) que tenemos ahora. Donald Trump es la única esperanza que tenemos.” Pero no hay que irse tampoco a casos tan mediáticos. Mismamente, un integrante de nuestro equipo nos narraba hace pocos días su experiencia con un chatbot de una compañía crediticia. Al preguntar por cómo contactar con atención al cliente, el chatbot le dio un número de teléfono, el cual no funcionaba. Al consultar por otro método de contacto, el chatbot solo dijo que no sabía la respuesta y que por favor, llamase al mismo teléfono que le acababa de facilitar. Algo así arruina por completo la experiencia de cliente pero ¿es culpa de esta inteligencia artificial?
En el sector de la gestión de la relación con el cliente, las propuestas de autoservicio, de automatización de interacciones, los asistentes virtuales y chatbots que atienden dudas por igual de clientes y de empleados, los robots de procesos que gestionan de manera autónoma cientos de situaciones y un largo etcétera, son solamente posibles gracias a estas soluciones basadas en inteligencia artificial y machine learning. Pero, como hemos visto, detrás de esta inteligencia artificial ha de aplicarse inteligencia humana para diseñar correctamente los distintos procesos y vigilar continuamente su ejecución para, así, poder mejorar de manera continua. Por ello, todo proyecto de inteligencia artificial o automatización siempre ha de estar apoyado por las mejores mentes humanas que, por detrás, trabajen conjuntamente en su éxito.
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