Artículo de opinión de Eugenio Sánchez, responsable del Departamento de Economía de Unión Profesional
El empleo de la tecnología de computación para predecir es una corriente conocida y en expansión en el funcionamiento de las empresas y de la administración pública. El perfilado sobre las tendencias de los clientes de muchos mercados, la publicidad orientada y personalizada, el desarrollo de la conducción autónoma, o incluso en algunos aspectos de los servicios profesionales, son solo algunos de los ejemplos que conocemos.
Sin embargo, el análisis que se deriva de este fenómeno tecnológico suele quedarse en la superficie al reducirse, principalmente, a glosar algunas bondades en términos de crecimientos de la productividad y la economía, o las amenazas de la sustitución del humano en determinadas tareas, especialmente, rutinarias.
Con este artículo se propone avanzar y discutir algunos de los efectos que conlleva el desarrollo de la predicción mediante el uso de algoritmos en la inteligencia artificial, su impacto y percepción en el comportamiento humano, y cómo ello se relaciona, en nuestro caso, con el desempeño socioeconómico de los y las profesionales.
La predicción humana se prefiere a la artificial bajo incertidumbre
Un reciente artículo científico (Dietvorst y Bharti, 2020) publicado en Psychological Science parte de reconocer que no hay literatura que explique por qué las personas utilizan menos los algoritmos, aunque estos, en promedio, les superen a la hora de predecir.
Una cuestión bastante sugerente. De hecho, sostienen que «las empresas y los profesionales —cita concretamente las decisiones médicas— eligen regularmente no utilizar algoritmos como su método principal de pronóstico, lo que a menudo resulta en pronósticos menos precisos».
Su hipótesis para explicar este comportamiento descansa en una serie de experimentos que demuestran que las personas presentan una sensibilidad decreciente respecto al error del pronóstico a medida que aumenta, ya sea humano o artificial. Es decir, es más llamativa una determinada desviación en el pronóstico respecto a una predicción perfecta, que la misma desviación o diferencia entre dos pronósticos todavía más lejos de la realidad o predicción exacta.
Asumido lo anterior, cuando la incertidumbre aumenta para tomar una decisión sobre una determinada casuística, tanto la predicción humana como la artificial disminuyen su probabilidad de lograr un pronostico perfecto. Si bien, anotan que hay mayor preferencia por optar por el juicio humano, pues su rango o abanico de variabilidad es más amplio y puede ofrecer una predicción más precisa que la artificial aun a riesgo de caer en un error mayor.
Las personas presentan una sensibilidad decreciente respecto al error del pronóstico a medida que aumenta, ya sea humano o artificial
Todo ello, les lleva a concluir que las personas confían más en el juicio y la predicción humana en un entorno de elevada incertidumbre pues puede llegar a ser más afinada que la realizada por algoritmos, aunque en promedio, la de estos sea más fiable y evite un error mayor en el que podría incurrir el pronóstico humano.
Incluso, advierten de que este fenómeno podría tener una serie de consecuencias como una adopción más tardía en muchos sectores de estas tecnologías que podrían beneficiar más a la sociedad. En cualquier caso, presuponen que el avance futuro de los algoritmos de aprendizaje automático podría cambiar estas preferencias descritas y dirigirlas aún más hacia lo artificial.
Los servicios profesionales y el espacio para la reflexión sobre los algoritmos
En definitiva, se trata de un hallazgo que, a priori, tendría tintes contraintuitivos en muchos aspectos, pero que abre la puerta a potenciales análisis y matices derivados para considerar el desarrollo futuro de la prestación de servicios profesionales pues hay espacio de investigación para generar literatura al respecto.
En este punto es posible realizar una serie de extrapolaciones y consideraciones entre las que sobresale una: en los servicios profesionales la incertidumbre irreductible —concepto desarrollado por Keynes— es inherente a la prestación en buena parte de las ocasiones. Un fenómeno característico que abordamos hace unos meses en otro artículo en este espacio de Laboratorio de Profesiones en el que ofrecíamos algunas claves y evidencia en la literatura económica al respecto.
En otras palabras, esta incertidumbre irreductible es aquella que solo es posible despejar cuando sucede un evento, como podría ser tirar un dado y sobre el que es imposible pretender asegurar qué cara saldrá. Una situación que, por otro lado, es un suceso estadísticamente aislado y no condicionado que conectaría con la ley de los grandes números.
Complejidad en la predicción sobre un servicio profesional
Además, como se describió en el estudio La relevancia del sistema de profesiones colegiadas en el subsector de servicios profesionales (Unión Profesional, 2019), un servicio profesional se compone de dos tramos o tiempos: diagnóstico y tratamiento. Dos fases que favorecen la generación de economía de alcance cuando se realizan por el mismo profesional u operador.
Mientras en el diagnóstico el profesional identifica la problemática del cliente, paciente o usuario a la que se enfrenta, calibra la gravedad, y las fórmulas que podría emplear para solucionarlo, posteriormente, en el tratamiento aplica los conocimientos, medios y recursos finalmente escogidos.
En ambas fases de la prestación, existe un componente de predicción que efectúa el profesional para lograr la mayor tasa de éxito. Una deliberación envuelta en una gran complejidad y dificultad en la que interviene la experiencia acumulada y la formación específica del profesional sobre la cuestión, la complejidad técnica del tratamiento, el contexto socioeconómico, el nivel de confianza establecido, o la conducta del paciente, cliente, usuario, y, en su caso, el estado del objeto de la prestación.
Riesgos en la predicción única y automatizada
En este sentido y llevado al extremo, si ante una prestación profesional que, a menudo, tiene lugar en un contexto de elevada incertidumbre, mecanizáramos mediante algoritmos toda la información y datos referentes sobre la casuística que se pretende abordar y, como resultado, la inteligencia artificial nos ofreciera una predicción sobre el diagnóstico y mejor tratamiento determinada por su tasa de éxito, podríamos incurrir en una serie de riesgos que pueden agruparse en tres bloques principales:
>> La introducción y manejo de datos personales en plataformas tecnológicas complejas requiere una mayor infraestructura de seguridad en la red pues la predicción y el seguimiento del servicio podrían presentar mayor vulnerabilidad. Un paso más en la sensibilidad de los datos personales, pues ofrecerían más información al combinarse.
>> En relación con la seguridad y la privacidad, la finalidad de los algoritmos sigue dependiendo del criterio humano para su funcionalidad. Debido a ello, el algoritmo podría seguir repitiendo ciertos patrones de error o sesgos a corregir. Por ello, los aspectos deontológicos deberían estar cada vez más presentes en el desarrollo de estas tecnologías para su adopción más adecuada en las profesiones.
>> Actualmente y en gran parte, la computación para la predicción artificial puede presentar dificultad para capturar determinados aspectos emocionales e imponderables del comportamiento humano en sus relaciones socioeconómicas que, a menudo, forman parte del núcleo principal del servicio profesional y que otorgan un carácter heterogéneo y singular a cada prestación. Una cuestión que puede llevar a obtener predicciones incompletas solo basadas en datos históricos y distorsionar el sentido de un diagnóstico o tratamiento ante nuevos eventos o circunstancias.
A su vez, respecto a la mayor falibilidad, en promedio, de la predicción humana y su extrapolación a los profesionales, cabría apuntar algunas consideraciones. En primer lugar, frente a otros sectores las prestaciones profesionales representan el paradigma de los servicios intensivos en conocimiento, la vanguardia en cuanto a las distintas disciplinas promovida e impulsada igualmente por las corporaciones colegiales mediante la formación continuada de sus profesionales colegiados. Ello evidentemente no garantiza una eficacia y tasa de éxito completa por la incertidumbre inherente sobre el resultado descrita, pero sí puede aproximarse a través de un elevado umbral de distintas destrezas y pericia técnica para suministrar la necesaria confianza a quién recibe el servicio profesional.
En la misma línea, existen otras evidencias para confrontar o agregar debate a lo establecido por Dietvorst y Bharti arriba. El estudio publicado por Scientific Reports en noviembre del 2020 de Krockow et al. está fundamentado en el fenómeno de la sabiduría de las multitudes. Concretamente, el núcleo de su investigación llevada a cabo sobre la mejora en determinadas decisiones médicas —por ejemplo, el tratamiento con antibióticos— registra mejores resultados cuando el grupo de prescriptores es al menos de tres. Sobre ello, señalan que la aplicabilidad de esta fórmula es probable que sea más efectiva a medida que los casos de los pacientes son más complejos y las guías médicas son más limitadas al respecto. Un caso extrapoblable en buena parte a la pandemia que vivimos, y a otras profesiones. Como vemos, de nuevo complejidad y heterogeneidad.
La complementariedad humana y artificial en la prestación de servicios profesionales
Con todo, es posible sugerir como hipótesis a desarrollar que aún en el supuesto de que la predicción e incluso el tratamiento de un servicio profesional provenga íntegramente de soportes de inteligencia artificial que ofrezcan mayor grado de precisión en promedio, la preferencia por la predicción humana en los servicios profesionales encontraría razón en un entorno de elevada incertidumbre y necesidad de la relación personal que puede ser determinante para lograr un mejor resultado.
En otras palabras, cuando es preciso que el cliente, paciente o usuario siga unas determinadas pautas y aporte información clave en la prestación, la confianza establecida con el profesional basada en elementos como el apoyo y seguimiento es crítica para llegar a buen puerto. Un marco específico que una inteligencia artificial de predicción o actuación no podría suministrar, ni suplir de forma completa.
La preferencia por la predicción humana en los servicios profesionales encontraría razón en un entorno de elevada incertidumbre y necesidad de la relación personal que puede ser determinante para lograr un mejor resultado
Ello no es óbice para que las profesiones desechen el empleo de algoritmos en su metodología de diagnóstico y tratamiento para mejorar su prestación. Incluso es cada vez más necesaria en muchos tramos de la prestación cuyo componente es más rutinario o exige una mayor inversión de tiempo. Cada vez más profesionales emplean algoritmos en determinados aspectos de su prestación para disponer de una información técnica más precisa y ágil. Un ejemplo es el uso aplicado para analizar la jurisprudencia, o programas técnicos especializados en la arquitectura o las ingenierías.
Todo ello, abona el terreno para avanzar hacia estándares más elevados de actuación bajo un paradigma de integración avanzada del conocimiento, no solo entre los ejercientes de una misma profesión, sino también con otras profesiones y, en la medida adecuada, con el empleo de los algoritmos.
