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Tecnología predictiva: cómo afecta en los hábitos

En esta oportunidad queremos hablarles de tecnología predictiva y cómo afecta en los hábitos.

Hoy en día, no solo los smarthones, sino que muchos dispositivos tecnológicos han pasado a formar parte de nuestra vida cotidiana, el motivo es muy simple, nos permiten realizar una infinidad de actividades y tareas diarias con mayor facilidad.

Tecnología predictiva: cómo afecta en los hábitos

Las funciones son muchas y muy amplias, desde los datos del clima, hasta los recordatorios de actividades y citas, con mapas y recorridos incluidos. Cada vez más y más los equipos tienen la capacidad de hacer este tipo de cosas sin la necesidad que lo ordenemos, lo que se debe a la presencia de los asistentes digitales que Google, Apple y Microsoft han puesto a nuestra disposición, ellos nos ofrecen tecnología predictiva, que inevitablemente impacta en nuestro hábitos.

Cuando hablamos de tecnología predictiva, estamos haciendo referencia a funciones que se basan en patrones del pasado que permiten deducir cosas del presente y futuro por medio de matemáticas aplicadas a datos.

La manera de funcionar que tienen estas herramientas es tan fluida y eficiente que la mayoría de los usuarios no saben que las están utilizando constantemente en sus smartphones. Algunas de las más importantes y conocidas son por ejemplo Google Now de Android e iOS, Siri desarrollada por Apple y Cortana para aquellos equipos con el sistema operativo de Microsoft.

Tecnología predictiva: cómo afecta en los hábitos

Algunas de las herramientas de tecnología predictiva tienen la capacidad de interactuar con el usuario, además de comprender datos no estructurados, formular hipótesis, dialogar con el usuario y ayudarlo a alcanzar los resultados buscados. Uno de los ejemplos más claros pertenece al ámbito empresarial y es Watson Analytics.

Bernardo Huberman, Senior Fellow y Director del Laboratorio de Diseño y Mecanismos, en Hewlett Packard Enterprise nos cuenta que:

“Aunque nadie tiene acceso a los algoritmos privados de las compañías, en general todas las soluciones de tecnología predictiva, como los asistentes digitales, se basan en estadísticas del comportamiento de las personas, acopladas a algún programa de Machine Learning, que es una disciplina científica que trata de que los sistemas aprendan automáticamente, es decir, que sean capaces de identificar patrones complejos en millones de datos. Por este motivo, a mayor cantidad de datos, más precisa será la predicción”.

Google Now por ejemplo se encarga de tomar datos de diversas fuentes para procesarlos, algunos de ellos provenientes del propio equipo y otros de los diferentes servicios de Google como es el caso de Gmail o Google Calendar y a estos datos se le añaden los datos del contexto en que se encuentra el usuario. Como sostiene Florencia Sabatini, gerente de Comunicaciones de Google Argentina:

“Esta herramienta aprende del comportamiento habitual de las personas y de los datos que él o ella decidan compartir para mostrar tarjetas con información que los ayuda en sus actividades diarias”.

Gran parte de las herramientas de tecnología predictiva emplean estadísticas de comportamiento del usuario. Pero aquellas que se encuentran basadas en computación cognitiva, como es el caso de Watson pueden dar un paso más y son capaces de comprender los significados de manera más profunda, el tono de quien se está expresando, etc.

Badenes, Líder de I+D para Watson en SilverGate, equipo de investigación de IBM Argentina, dice que:

 “Incluso con las tecnologías de Watson podemos tener una granularidad mucho más fina, entendiendo si la gente está mostrando agresividad (más allá que negatividad) o felicidad. También podemos adivinar qué emociones están sintiendo cuando se expresan, y entender quiénes son los individuos que están detrás de una conversación: qué los motiva, cómo es la mejor forma de hablarles, qué necesidades tienen”.

Pero hay algo que no se nos puede escapar, y es que la tecnología predictiva ha afectado nuestros hábitos. Las mismas les dan la posibilidad a buscadores como Google de anticiparse a mostrar resultados antes que terminemos de escribir lo que buscamos, o ayudan a servicios como Amazon a ofrecernos los productos que necesitamos. Incluso pueden arreglárselas si cambiamos nuestros hábitos de comportamiento.

Huberman nos explica que:

“Estos algoritmos desarrollados por las compañías son tan sofisticados que, si bien uno los puede confundir alguna vez, el resto de nuestro comportamiento eventualmente les permite saber quién soy, si soy como antes y cuáles son mis preferencias”.

“Si soy un hombre que en invierno compra botas marrones y alimentos no grasos, y un día le indico al asistente digital que en verano me gustan las ojotas, el sistema incorporará esos datos como parte de mi perfil, pero si en mis próximas interacciones sigo comprando botas, en lugar de ojotas, el sistema ‘olvidará’ eso”.

Tecnología predictiva: cómo afecta en los hábitos

El resultado de que estos sistemas sean capaces de adelantarse a nosotros porque somos previsibles, es que el usuario tiene más tiempo disponible para dedicarlo a otras cosas. Estas nuevas cosas pueden hacer que el individuo deje de ser tan previsible, la pregunta es qué sucedería entonces.

Badenes nos comenta que existen modelos que son estables a lo largo de la vida de un individuo que ha alcanzado su madurez, entre estos modelos se encuentra la personalidad y los valores. Algunos otros atributos presentan cambios vinculados con los eventos que impactan en su vida. Explica:

“En todo caso, hay que tener en cuenta que estas teorías no son una ciencia exacta, justo por el hecho que modelan personas como individuos. Además, que las inferencias que se hagan deben seguir retroalimentándose para enriquecer los modelos y las hipótesis que se formulen. Por consiguiente, va a ser muy difícil que un sistema, una computadora, nos conozca más que nosotros mismos o nuestra gente más cercana. Sin embargo, el hecho de que nos conozca lo suficiente ya es muy enriquecedor para tener una relación más “humana”, más personalizada. Y además, estas tecnologías nos permiten hacerlo a escala, estudiando millones de individuos a la vez, algo que no podría jamás hacerse en forma manual”.

Así que podríamos decir con seguridad que la tecnología predictiva afecta nuestros hábitos, ya que si bien nos ayuda a ahorrar tiempo, puede suceder que como individuos dejemos de “elegir” lo que queremos para que un software se encargue por nosotros.