La inteligencia artificial se ha convertido en una especie de abracadabra, de tecnología a la que se conjura como habilitadora de todo tipo de milagros. El caso de varias empresas de IA que se anticiparon a la OMS en la detección y alerta del potencial de los primeros casos de Covid-19 ha llevado a especulaciones sobre si, en un futuro, las herramientas inteligentes podrían ayudar a adelantarse a estas situaciones. 

La realidad es más complicada. Como explican desde Forrester, aunque el uso de IA, con el machine learning como punta de lanza, permite analizar datos históricos para ayudar a detectar variables que adelanten cualquier tipo de eventos, hay un obstáculo importante: la calidad y disponibilidad de esos datos. Para que los modelos sean realmente efectivos, es necesario contar con muestras amplias y variadas; en este caso, sería necesario contar con “suficientes ejemplos en datos históricos”. 

Sin embargo, las pandemias no son (afortunadamente) fenómenos tan frecuentes como para contar con registros suficientes o bien estructurados. Hoy por hoy su eficacia es relativa: incluso en estos casos de herramientas inteligentes que alertaron sobre el Covid-19, hubo equipos humanos que dicen haberlo detectado en la misma fecha, como recoge la publicación MIT Technology Review del Instituto Tecnológico de Massachusetts. 

El medio apunta a que, en el caso del coronavirus actual, los proyectos que trabajan con la IA como medio de diagnóstico están aún en fases muy tempranas, y alerta además de que las expectativas generadas sobre su potencial podrían llegar a ser contraproducentes, llevando a decisiones no correctamente fundamentadas o a dotar estas iniciativas de recursos económicos inflados. 

Respecto a su potencial de cara a futuras crisis, se apunta a un problema similar al señalado por Forrester: conseguir grandes cantidades de datos confiables puede suponer un reto. Ya no es solo que haya que recabar grandes volúmenes de información personal, que estarán en las manos de organizaciones y administración, sino que además esta información deberá compartirse entre países para permitir una óptima predicción. Aquí se enfrenta el desafío de las diferentes regulaciones y de hacer los datos disponibles a terceros.

-IDG España