Una de las aplicaciones más sofisticadas de la Inteligencia Artificial y el Big Data es anticipar los efectos de determinados cambios en los elementos de un sistema o entorno. Por ejemplo, la respuesta de un paciente a un determinado tratamiento médico, los problemas técnicos que pueden originarse en la maquinaria industrial o, incluso, el comportamiento del clima.
Prever las implicaciones del cambio es esencial para la toma de decisiones en áreas tan diferentes como la salud, la economía o los sistemas productivos, evitando riesgos y ganando eficiencia. No hablamos de «precognición» al estilo de la película Minority Report, sino de modelos analíticos que mejoran la asignación de probabilidades de ocurrencia de determinados hechos.
Por ejemplo, en el contexto sanitario, la inteligencia analítica está contribuyendo a mejorar la predicción de padecer diabetes, artritis o depresión. En el campo de las redes sociales, los grandes operadores están consiguiendo avances significativos. Facebook patenta algoritmos que predicen localizaciones futuras de un usuario, deducen su estatus socioeconómico o anticipan cambios relevantes en su vida, como relaciones de pareja, trabajo, nacimiento de hijos o incluso el fallecimiento.
Investigadores de la Universidad de California en Berkeley han desarrollado un modelo de aprendizaje sobre el brazo robótico «Vestri», que le permite imaginar el futuro de sus acciones para descubrir cómo manipular objetos con los que nunca se ha encontrado. El robot anticipa unos segundos lo que registrarán sus cámaras ante una secuencia de movimientos y valora cómo mover objetos sin que le molesten los obstáculos.
IBM desarrolla métodos de valoración de posibles trastornos mentales mediante inteligencia artificial, a partir de muestras de habla que pueden obtenerse de forma remota. Esta línea de investigación busca predecir la aparición de patologías psiquiátricas y neurológicas sin depender de la destreza o de la disponibilidad de psiquiatras o clínicas especializadas.
Google Flights ofrece predicciones sobre retrasos en los vuelos e información sobre sus causas (sucesos meteorológicos, demoras en la ruta, etc.), usando algoritmos de aprendizaje sobre datos históricos de vuelos pasados, siempre que considere que dicha predicción alcanza al menos un 80% de confianza.
Unanimous AI ha desarrollado la plataforma Swarm para explotar la inteligencia colectiva de grupos de personas (a modo de hormiguero), creando un «espacio decisional» compartido durante un tiempo limitado y generando resultados representativos que maximizan el expertise combinado del grupo. El sistema incluye indicadores de fiabilidad y visualiza las direcciones seguidas durante la dinámica decisional.
Las herramientas de predicción ya forman parte de nuestras vidas, desde el texto predictivo en dispositivos móviles hasta recomendaciones de compra en plataformas de e-commerce. El desafío se centra en superar estos ejemplos, aparentemente sencillos, anticipando eventos más trascendentes e inciertos y mejorando realmente nuestra calidad de vida.
