En la década de 1890, las bicicletas eran consideradas aparatos peligrosos que podían causar enfermedades, incluyendo apendicitis y una condición conocida como “cara de bicicleta”. Hoy en día, muchas personas están haciendo afirmaciones similares sobre la inteligencia artificial.
Después de tres años de entusiasmo, la novedad ha desaparecido y estamos comenzando a ver artículos que sugieren que la IA está haciendo a las personas más tontas, que está arruinando la sociedad o que está causando una ilusión masiva.
Como fundador de tres startups de inteligencia artificial en los últimos 13 años, soy firmemente optimista sobre la “explosión cambriana” de invenciones de IA. Creo que la IA y la robótica –la manifestación física definitiva de la IA– tienen el potencial de marcar enormes y positivas diferencias en nuestras vidas de maneras que apenas podemos imaginar hoy. También reconozco que muchas personas están cada vez más nerviosas al respecto.
Esto es una señal alentadora: significa que la gente reconoce el poder de la IA. Los líderes tecnológicos tienen la responsabilidad de responder a esta conciencia de manera productiva, no discutiendo, sino construyendo productos que sean tan útiles, beneficiosos e incluso encantadores que la gente aprecie la oportunidad de interactuar con ellos.
Somos más que capaces de abordar los riesgos para desbloquear los beneficios de la IA, que superarán con creces los inconvenientes. Aquí hay cuatro pasos para construir productos de IA que la gente ame.
1. Comience con lo que la gente necesita
Primero, el principio de diseño clásico: comience enfocándose en lo que el usuario necesita, no en lo que la tecnología puede hacer. Es demasiado fácil terminar con una solución en busca de un problema.
En una startup anterior, estábamos probando un producto de IA de un competidor que analizaba el consumo de energía doméstica para detectar problemas costosos. Una semana después de instalarlo, un colega recibió una alerta: su bomba de piscina estaba rota. ¿El problema? ¡No tenía piscina!
Nuestro producto era diferente. Cuando incorporábamos a nuevos clientes, simplemente les pedíamos que eligieran los electrodomésticos que poseían de una lista. Uno de mis ingenieros en ese momento protestó: “¡Eso es hacer trampa!”. Como si usar una lista de verificación, en lugar de millones de parámetros de IA, fuera de alguna manera indigno de una startup impulsada por IA.
A veces, como ingenieros, nos dejamos llevar por la emoción de resolver un problema difícil o usar una tecnología nueva y brillante. Centrarse en las necesidades del usuario a menudo conduce a cambios simples que reducen sustancialmente la complejidad para todos.
2. Entienda en qué es buena la IA
Con cualquier nueva tecnología, comprender cómo usarla bien comienza por conocer sus limitaciones: ¿Cómo y cuándo fallará esta tecnología y qué hacemos cuando lo hace?
Para la IA, a menudo podemos medir los fallos en dos dimensiones:
- Falsos positivos: Un sistema le alerta sobre una piscina donde no existe o detiene un vehículo autónomo por un obstáculo imaginario.
- Falsos negativos: Un sistema puede no detectar el uso ineficiente de energía de una piscina real, o un coche autónomo podría no detenerse por un obstáculo real.
“Precisión” es una medida de falsos positivos y “exhaustividad” mide los falsos negativos.
Aquí está la clave: la IA se puede optimizar para precisión (menos falsos positivos) o exhaustividad (menos falsos negativos). Pero optimizar para ambos es extremadamente costoso y requiere mucho tiempo.
Hay algunas aplicaciones, como los robotaxis, donde optimizar para ambos es tan importante, debido a la seguridad, que vale la pena invertir miles de millones de dólares en investigación y desarrollo. Para el resto de nosotros, la clave para crear productos de IA útiles radica en tomar decisiones de diseño más inteligentes. Y para hacer eso, primero debemos decidir: ¿Optimizamos por la precisión o la exhaustividad?
Construimos nuestro producto de energía doméstica para detectar cada vez que algo desperdiciaba energía. En otras palabras, era bueno en la exhaustividad. Pero sabíamos que errores tontos, como identificar un electrodoméstico inexistente (poca precisión), destruirían la confianza de los clientes.
En lugar de intentar aumentar la precisión a un gran costo, simplemente preguntamos al cliente qué electrodomésticos poseía. Problema resuelto.
3. Empodere a las personas para que ayuden a la IA
Piense en cómo los robots pueden complementar el esfuerzo humano y liberar a las personas de tareas mundanas, peligrosas o difíciles. Con demasiada frecuencia, la discusión sobre la IA y la robótica se centra en si reemplazarán a los humanos. Esto pasa por alto la oportunidad de que humanos e IA trabajen juntos. Los humanos pueden ayudar a la IA con el inevitable equilibrio entre precisión y exhaustividad.
Con un producto bien diseñado, cada lado complementa al otro. Podemos construir IA para detectar lo que a los humanos les resulta difícil de notar, como patrones de uso ineficiente de la energía, y lograr grandes resultados centrándonos en la precisión o la exhaustividad.
Mientras tanto, los humanos pueden ser responsables de la otra dimensión, como saber qué electrodomésticos poseen, lo que es difícil para la IA. Al liberar a las personas de tareas difíciles, tediosas o que consumen mucho tiempo que no quieren hacer, como analizar datos en busca de anomalías o escanear texto en busca de errores tipográficos, la IA puede permitirles participar en un trabajo más satisfactorio y agradable.
Si su producto hace todo esto, felicidades: ha ido más allá de lo que logran muchos productos.
4. Superar las expectativas
Sin embargo, un paso final crucial es necesario para ganarse verdaderamente el corazón de las personas: debe ir más allá de lo básico y agregar algo sorprendentemente maravilloso.
Es difícil predecir qué será esto, pero lo sabrá cuando lo encuentre. Por ejemplo, con los altavoces inteligentes, la función principal es reproducir música. El aspecto inesperado es que pueden contar chistes y jugar juegos, lo que los hace infinitamente entretenidos para los niños.
Para los amigables robots de reparto que mi empresa, Serve Robotics, fabrica, agregar “ojos” parpadeantes y nombres individualizados ayudó a las personas a verlos como criaturas lindas que ruedan por la acera. No tiene nada que ver con la entrega de burritos, pero los nombres y los ojos los humanizan.
Los niños se esfuerzan por hablar con los robots, y los adultos cruzan la calle para tomar fotos o incluso darles abrazos. Esto es especialmente importante porque las personas que interactúan con nuestros robots con mayor frecuencia no son nuestros clientes. Son solo transeúntes comunes.
Como el jarrón en un escarabajo VW, es el detalle encantador el que lleva un producto de ser simplemente bueno a ser encantador.
El encanto marcará la diferencia para la IA y la robótica
La IA presenta posibilidades ilimitadas para repensar y remodelar la forma en que hacemos las cosas en casi todos los campos. En los próximos años, habrá interrupciones y consecuencias imprevistas, como con cada revolución tecnológica. Pero también habrá avances increíbles que mejorarán nuestras vidas de muchas maneras.
Si bien no podemos predecir cada avance, podemos dar forma a cómo se desarrollan asegurando que el desarrollo de la IA sirva al florecimiento humano en lugar de un mero avance tecnológico.
Puede sonar como un “extra” opcional, pero los productos impulsados por IA de hoy en día necesitan encanto como las bicicletas en la década de 1890 necesitaban algunos flecos en el manillar: son la clave para que la gente los ame, lo que lleva a una adopción generalizada, el éxito y una vida mejor para todos nosotros.
Acerca del autor
Ali Kashani cofundó Serve Robotics en enero de 2021 y ha sido su CEO y miembro de su junta directiva desde entonces. Anteriormente, fue vicepresidente de Postmates Inc., una plataforma de entrega de alimentos a pedido.
Antes de Postmates, el Dr. Kashani fue el cofundador y director de tecnología de Neurio Technology Inc., una empresa de tecnología para el hogar inteligente adquirida por Generac Power Systems Inc. Es un inventor con 15 patentes concedidas o en trámite.
Kashani recibió tanto su Licenciatura en ingeniería informática como su doctorado en robótica de la Universidad de Columbia Británica y fue galardonado con la beca Alexander Graham Bell Canada Graduate del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas e Ingeniería de Canadá. Fue invitado en The Robot Report Podcast en marzo.
