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Informática, Análisis de Datos, Gadgets y Nuevas Tecnologías

El factor humano del Big Data y la Inteligencia Artificial

Enrique Puertas Director del Master Universitario en Big Data Analytics Blog AKIBANA Publicado 29 Marzo 2017

Mucho estoy leyendo ultimamente acerca de cómo el Big Data y la Inteligencia Artificial nos van a permitir a tomar mejores decisiones y actuar de manera mucho más rápida, prescindiendo del factor humano, que introduce retrasos y ruido. Sistemas Inteligentes que, a partir de datos históricos, aprenden a tomar las decisiones óptimas y correctas a partir de los datos.

En el vídeo se puede ver la escena inicial de la mítica película del año 1983 Juegos de Guerra. La película comienza introduciendo una situación en la que se plantea cómo los sentimientos humanos pueden interferir a la hora de tomar decisiones que pueden conllevar consecuencias graves (en este caso el lanzamiento de misiles nucleares), y de cómo la sustitución de las personas por un sistema de Inteligencia Artificial evitaría esas dudas a la hora de activar el botón rojo. Sin poner demasiados spoilers ya os digo, para los que no hayáis visto la película, que luego las cosas no funcionan tan bien cuando se da el control de los mísiles nucleares de EE.UU. a un programa informático.

Y es que eliminar el factor humano de las decisiones comprometidas, y dejarlo todo a merced de algoritmos tiene también sus peligros. No estoy defendiendo que no se utilice la Inteligencia Artificial, sino que hay que saber cuándo y cómo aplicarla. Es verdad que las decisiones tomadas en base a datos, sin emociones, pueden ser adecuadas en muchas situaciones, pero en muchas otras hace falta introducir competencias y habilidades que a día de hoy no tienen las máquinas. Términos como empatía son completamente desconocidos para un algoritmo de Inteligencia Artificial.

Y es que los datos históricos en los que se basan los sistemas de IA pueden ocultar, de forma implícita, reglas con discriminación, machismo, inequidad... 
Supongamos que una empresa decide sustituir la política tradicional de promoción de sus empleados por un algoritmo de Inteligencia Artificial que decida qué personas deben ascender en función de los datos que la empresa tiene de ellos. La argumentación de que el algoritmo será mucho más justo, ya que se basará en datos y no en amiguismos, evitará enchufismos y promociones a dedo... Suena bien. El problema es que si se hace sin cuidado, el sistema inteligente puede aprender cosas como esta: Tras analizar el perfil de las personas que ascendieron en el pasado, se observa que el 90% eran hombres y sólo el 10% eran mujeres, por lo que el atributo "sexo" es un buen discriminante para decidir a quién se debe promocionar. Si no se ha tenido esto en cuenta de forma explícita, el algoritmo priorizará a hombers frente a mujeres, porque ese comportamiento es lo que reflejan los datos pasados.

Este caso es un poco extremo y se puede detectar y solucionar de manera sencilla. Lo pongo aposta para ilustrar, ya que el verdadero problema es cuando un conjunto de variables puede discriminar a un determinado perfil, y esa discriminación puede no ser tan obvia como el ejemplo de una variable sexo con los valores "hombre" o "mujer".

Por este motivo, es muy importante que cuando se utilizan algoritmos de Inteligencia Artificial y Big Data, para la toma de decisiones, tengamos en cuenta estos dos factores: 

1) Que estén diseñados por Data Scientists y expertos en Big Data Analytics, ya que estos perfiles son los que van a saber cómo diseñar de forma correcta los algoritmos, analizar e interpretar los resultados de los algoritmos y, muy importante, hacer la adecuada selección de atributos.

2) Que pensemos si, en el dominio para el que se han creado los algoritmos, eliminar el factor humano puede tener efectos colaterales desde el punto de vista social.

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