COVID-19: El Gran Acelerador de Inteligencia Artificial

El mundo está en medio de un punto de inflexión histórico. La pandemia COVID-19 ha detenido efectivamente la vida como la conocíamos, y dejó la pregunta abierta, “¿cómo será nuestro mundo cuando se reanude la vida ‘normal’?” Si bien no tenemos una bola de cristal que nos permita ver el futuro, la historia nos ha dado una plantilla de lo que podemos esperar.

Las pandemias del pasado han dado forma a la política, destrozado las economías, rubricado las revoluciones y producido otras profundas transformaciones sociales. En el siglo XIV, la peste bubónica mató a más del 60 por ciento de la población de Europa, un dramático descenso de la población que, de hecho, mejoró el nivel de vida de los supervivientes y marcó la disminución de la servidumbre. Después de la gripe española de 1918, los gobiernos de todo el mundo se dieron cuenta de la importancia de investigar los brotes de enfermedades infecciosas, lo que condujo a mejoras espectaculares en los sistemas mundiales de atención de la salud. Sin embargo, en ambos casos, los inicios de estos cambios se sembraron antes de …y que se iniciara un brote. Las pandemias no cambian la dirección de la historia del mundo, sino que ayudan a acelerarla.

Para determinar cómo se verá nuestro mundo después de COVID-19, necesitamos considerar cómo nuestra sociedad ya estaba cambiando. Mucho antes de que el COVID-19 superara la conversación global, la tecnología ya estaba causando grandes cambios en las formas en que vivimos y trabajamos.


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Al igual que la máquina de vapor y la imprenta antes de ella, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una tecnología revolucionaria que se predice que impulsará nuestra economía y cambiará profundamente la forma en que vivimos y trabajamos. Siempre que un nuevo desarrollo tiene la promesa de tener un impacto tan profundo, la gente suele reaccionar con una mezcla de miedo, emoción e incertidumbre. La noción de un inminente desempleo masivo debido a la automatización una vez preocupó a la nación. En realidad, los Estados Unidos han sido testigos de un aumento sin precedentes del desempleo, pero no por la gripe aviar, sino como efecto secundario del brote mundial.

¿Cómo pueden la IA y su hermano, la investigación operativa, ayudar a la reapertura y recuperación de la economía? La Comisión de Seguridad Nacional sobre Inteligencia Artificial pide que los gobernadores de los Estados utilicen un enfoque basado en los datos para decidir cómo equilibrar las consecuencias económicas y para la salud pública al decidir qué condados e industrias reabrir. Por ejemplo, uno de los insumos utilizados por el Estado de Pensilvania en su toma de decisiones es un conjunto de métricas de nivel de riesgo calculadas utilizando datos federales y fuentes de datos públicos.

A medida que los estados centran su atención en la reapertura y la recuperación, la realización de pruebas generalizadas y precisas de COVID-19 es un punto de referencia ampliamente aceptado que debe estar en vigor antes de que se puedan reducir las medidas de distanciamiento social. Sin embargo, dados los límites de capacidad de las pruebas, ¿cómo deberían asignarse y desplegarse las pruebas teniendo en cuenta el riesgo para los proveedores de atención y las poblaciones vulnerables? ¿Cómo se puede evaluar la eficacia de la política de pruebas? Los enfoques basados en datos que utilizan la IA y las técnicas de investigación operativa desarrolladas originalmente para campañas de marketing y políticas se están adaptando para determinar a quién se debe someter a prueba o qué barrio se debe probar en función de diversos factores. Entre ellos cabe citar el riesgo de que se produzcan malos resultados si una persona se expone a la enfermedad (por ejemplo, las poblaciones de edad avanzada o las poblaciones vulnerables) o el riesgo que representan para otras personas (por ejemplo, los trabajadores de la atención de la salud o los socorristas) que interactúan y se relacionan con las poblaciones vulnerables. Este es el tipo de capacidad que permitirá a los encargados de formular políticas tomar decisiones inteligentes a medida que aumente la presión para poner fin a los bloqueos.

Al pensar más allá del corto plazo y la cuestión de la reapertura, los cambios de comportamiento puestos en marcha por la pandemia requerirán replantearse la forma de la economía que surgirá después de la pandemia y cómo el número históricamente elevado de nuestros conciudadanos que han estado desempleados encontrará un camino hacia la prosperidad económica.

Antes de la pandemia, el debate se centraba en cómo la IA está cambiando y cambiaría el futuro del trabajo. Se crearon indicadores como la idoneidad para el aprendizaje automático para predecir cuál será el impacto probable en las ocupaciones e industrias. Se debatieron los equipos compuestos por seres humanos y las IA como formas de aumentar la inteligencia humana y permitir una mayor eficiencia y eficacia. Sin embargo, un conjunto muy diferente de impulsores causales relacionados con la crisis de COVID-19 están dando lugar a una revisión de estos debates sobre el futuro del trabajo. Por ejemplo, un cambio de enfoque hacia el distanciamiento social está haciendo que las organizaciones se replanteen completamente su flujo de trabajo. En este caso, la capacidad de las personas para trabajar a distancia utilizando una tecnología como el Zoom o el emparejamiento de los seres humanos con la IA (por ejemplo, un trabajador en equipo con un robot para gestionar el inventario en un almacén) permitirá una reingeniería del flujo de trabajo posibilitada por la tecnología que no se contemplaba antes de la crisis. China y otros países que se están recuperando antes que los Estados Unidos de la crisis están proporcionando algunos ejemplos de cómo se está reingeniería del trabajo en las fábricas utilizando una combinación de mapeo de procesos y enfoques del tipo “tiempo y movimiento” para asegurar que las personas puedan trabajar pero a una distancia segura. Las mismas herramientas que estamos utilizando para luchar contra esta pandemia motivarán las herramientas e innovaciones que surgirán como pilares esenciales en nuestros futuros lugares de trabajo.

Sin embargo, se requerirá considerable reflexión y atención para desplegar estas capacidades, ya que hay una variación significativa en la oportunidad de habilitación tecnológica cuando se trata de trabajo a distancia. Un estudio reciente realizado por académicos de la Universidad de Chicago descubrió que a nivel nacional cerca del 33% de los trabajos se pueden hacer en línea. Sin embargo, esto varía mucho entre regiones. En lugar de centrarse en los promedios, utilizando enfoques de manejo de datos, las empresas y los encargados de formular políticas deberían centrarse en los sectores y ocupaciones que se prestan más a esta transformación. Así se identificarán las oportunidades en las que la tecnología puede ayudar a las personas a realizar el trabajo de forma segura y, por tanto, permitir la reapertura de la economía. Entre ellas figuran esferas como la educación, en las que se están diseñando modelos híbridos de enseñanza concebidos para satisfacer las necesidades de los estudiantes presenciales y a distancia, así como de los profesores, a fin de lograr experiencias de aprendizaje sobresalientes y garantizar al mismo tiempo la seguridad pública.

Algunas de estas innovaciones que se están introduciendo transformarán sin duda alguna la forma en que se reorganiza el trabajo después de la crisis. Como muestra la historia, es probable que COVID-19 refuerce aún más el profundo impacto que la tecnología y la IA tienen en nuestra vida cotidiana. Mientras podamos prepararnos colectivamente para esta realidad y abrazarla, todos los indicadores apuntan a un futuro prometedor.

Sobre el autor

El Dr. Ramayya Krishnan es el profesor W. W. Cooper y Ruth F. Cooper de ciencias de la gestión y sistemas de información en el Heinz College y en el Departamento de Ingeniería y Políticas Públicas de la Universidad Carnegie Mellon. También es el presidente en 2019 de INFORMS, la mayor asociación internacional de profesionales de investigación operativa y análisis.