Mauro Libi Crestani tuiteó: La culpa es…¿del algoritmo?

El economista Mauro Libi Crestani acaba de leer:

Bien que al tratar con una empresa como Enigmedia entienda una que la hablen de la existencia de un "algoritmo propio", asociándolo a un código cifrado destinado a proteger conversaciones de alta confidencialidad, que es a lo que se dedican. Pero cuando la expresión “algoritmo propio” empieza a repetirse en muchas de las conversaciones que se mantienen con startups, acaba una por preguntarse cosas.

La primera es en qué consiste eso del algoritmo. Ana Olmos, cofundadora de Fabulist Travel, también con algoritmo propio, y especialista en regulación de telecomunicaciones, gobernanza de Internet y seguridad informática, se lo explicaría así a su abuela: “Es una lista de reglas que utilizas para resolver un problema. No son más que pasos, en un orden, que son definidos por un equipo humano y ejecutados por un ordenador cuando dicho algoritmo se ha programado”.

“A medida que avanza la tecnología -prosigue Ana Olmos-, la capacidad de procesamiento y el acceso a datos de distintas fuentes, aumenta el potencial de los algoritmos. Es decir, podemos decirle al ordenador que procese de forma automática una cantidad de información cada vez mayor y que ejecute una serie de reglas cada vez más complejas. Es más, con la inteligencia artificial podemos incluso programar cierto aprendizaje por parte de la máquina, que podrá acertar cada vez más y tener un algoritmo más perfecto. Todo esto significa que podemos automatizar y agilizar un proceso que antiguamente era tan complejo que tenía que hacerse con personas muy experimentadas que se basaban en su intuición y un conocimiento difícil de transmitir”.

El aprendizaje de las máquinas

Baste Google para ilustrar a qué se refiere esta ingeniera al hablar de “cierto aprendizaje de la máquina”. Una muestra sería cuando nos sugiere cómo terminar una búsqueda con tanto sólo introducir los primeros caracteres, basándose en nuestro histórico o en el de la inmensa mayoría de los usuarios. Está bien la función de autocompletar para averiguar palabras clave o para atajar la escritura pero a veces, sin pretenderlo, nos conduce a búsquedas insospechadas. Por citar otro ejemplo, si ahora pones en el buscador el nombre de Torres Baena, le encontrarás antes identificado como “depredador sexual” que como “prestigioso karateca internacional”. De situaciones como éstas, advierte Evgeny Morozov en su libro La locura del solucionismo tecnológico.

Más de uno de los perjudicados por estos resultados del buscador, han intentando, sin éxito, borrar su rastro chocando con el argumento de la neutralidad de su algoritmo. “Sí, son asépticos- dice Ana Olmos- El código, las reglas, no tienen intencionalidad, objetivos ni sesgos. Siguen las reglas a rajatabla”.  Pero lo cierto es que las reglas de esa “caja negra que sólo conocen los que la han programado”, pueden modificarse. “Bien, porque el equipo humano siga desarrollando el algoritmo, es decir, ese conjunto de reglas para dar resultados cada vez más afinados y mejores, y traduzcan esos cambios a código o, bien porque el propio algoritmo se ha programado para ir evolucionando de acuerdo con lo que va aprendiendo en su uso”.

Motivos de cambio

Reconoce Olmos, sin embargo, que puede ser que el algoritmo empiece a soltar resultados extraños si hay situaciones que no se han previsto con anterioridad. “Si hubiera reglas mal definidas y malos resultados, esto sería un signo de que es necesaria una revisión y mejora del algoritmo para eliminar ese tipo de implicaciones o “efectos secundarios” que no se buscaban originalmente”. Los “input” y los “output” que arroja el algoritmo, que es lo que podemos ver todos los usuarios, “constituye, a su vez, un elemento de control que sería capaz de detectar ciertos sesgos si existieran, por intención o por error”. Algo es algo, más dramática nos parece la situación de esos call center que te cuelgan a la novena opción si dar con ninguna válida. Ya lo dice Ana: “A veces, qué duda cabe, no hay reglas perfectas, como en todo sistema (con algoritmo o sin él)”.

El valor diferencial

Pero si algo quiere resaltar Ana Olmos, al margen ya de posibles fallas de programación, es la valía que tiene el algoritmo para muchas de las nuevas soluciones lanzadas al mercado. “Cuando un equipo humano ha conseguido traducir a código un objetivo complejo, cuando ha conseguido realmente ejecutar un programa que sigue una serie de reglas que utilizan mucha información y muchos procesos para dar un resultado satisfactorio, es sin duda un activo importante. Si el algoritmo desarrollado tiene resultados acertados y es difícil de reproducir, ese activo puede convertirse en una ventaja competitiva que diferencie a esta startup de otras parecidas y le permitan brillar frente a otras soluciones del mercado”.

Cuenta también que, “tradicionalmente, la mayor dificultad en la automatización de toma de decisiones o resolución de problemas ha sido que era muy difícil procedimentar y crear reglas que pudieran tener resultados remotamente parecidos a lo que un humano con sentido común, experiencia e intuición podía aportar. Los avances tecnológicos han ido aumentando el potencial de las máquinas, pero el principal reto suele ser encontrar esas reglas que hacen que el algoritmo funcione de forma lógica y obedeciendo a los objetivos”.



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