Cuando los datos inofensivos se vuelven casi como si alguien los leyera en la mente
La mayoría de nosotros comenzamos a usar la IA de la misma manera: Preguntar una pregunta → Obtener una respuesta.
Luego muchos de nosotros hicimos un paso más allá: mejores instrucciones, más contexto, quizás algunos documentos: Información + Instrucciones → Producto entregable.
Un informe. Una presentación. Una análisis. Un plan.
Pero hay otra forma de usar la inteligencia artificial que me parece mucho más interesante: Información dispersa → IA → Inferencia.
En lugar de pedirle a la IA que produzca algo a partir de la información que le damos, podemos preguntarnos: ¿Qué nos dicen estos datos cuando los combinamos?
Y eso puede producir algunos resultados sorprendentemente poderosos.
La IA puede ayudarnos a ver lo que nadie realmente dijo
Imagina dos colegas en desacuerdo sobre una decisión. Ofrece a la IA ambos lados de la conversación y pregunta: ¿Qué podría estar viendo cada persona que el otro no está viendo? ¿Qué preocupaciones podrían estar impulsando sus posiciones?
O imagine prepararse para una importante conversación con un cliente: proporcione a la IA los debates previos, lo que se espera lograr y la información pública relevante sobre la organización del cliente. Solicúele que identifique posibles prioridades, inquietudes, puntos de entrada de la conversación y posibles objeciones. Lo mismo ocurre con los cambios organizacionales: los departamentos de Finanzas, Ingeniería, Ventas y Operaciones podrían recibir el mismo anuncio de manera muy diferente. La IA puede ayudar a anticiparse a esas perspectivas antes de comunicar las decisiones.
Nada de esto es lectura mental. Es inferencia: algo que los humanos siempre han hecho al escuchar, observar y conectar información. Lo que está cambiando es la facilidad con que la IA puede hacerlo con grandes cantidades de información, incluso información no estructurada que antes requería un esfuerzo considerable de la parte humana para conectarla.
Cada vez más, cualquiera que tenga acceso a una herramienta de IA de uso general puede simplemente preguntar: “¿Qué crees que está realmente sucediendo aquí?” Y aquí es donde algo increíblemente útil comienza a convertirse en algo que debemos considerar cuidadosamente.
Cuando los datos inofensivos dejan de parecerlo
Piensen en la información que dejamos atrás cada día. Una publicación en redes sociales pública. Unos cuantos búsquedas. Los artículos que leemos. Las preguntas que hacemos. Las palabras que elegimos. Incluso cuándo y cómo respondemos. Individualmente, muchos de estos signos pueden revelar muy poco. Pero la IA no tiene que analizarlos individualmente. Puede conectarlos.
A partir de información aparentemente ordinaria, puede ser posible inferir intereses, preocupaciones, preferencias, circunstancias o comportamientos probables que alguien nunca haya revelado explícitamente. Aumentemos los otros datos digitales –como las cookies, los píxeles de seguimiento o la recopilación de huellas digitales del navegador– y la imagen se volverá aún más rica. La IA no puede literalmente leer nuestras mentes.
Pero quizás no tenga por qué hacerlo. Si la IA puede conectar suficientes fragmentos aparentemente inofensivos para inferir, con una probabilidad razonable, lo que alguien quiere, se preocupa o podría hacer a continuación, una organización puede actuar sobre algo que cree conocer sobre una persona, aunque esa persona nunca lo haya revelado explícitamente.
Y ahí es donde comienza el impacto real. La pregunta importante ya no consiste en saber exactamente qué puede hacer la inteligencia artificial. La pregunta es qué sucede cuando alguien actúa sobre esa inferencia.
La misma conclusión. Resultados completamente diferentes.
Imagina una organización que utiliza IA para analizar una serie de señales comunes y llega a la conclusión: Este cliente puede estar bajo una presión financiera creciente. El cliente nunca lo dijo. La IA lo inferió.
¿Qué debería suceder a continuación?
Quizás la organización utilice esa información para reconocer que el cliente podría necesitar apoyo adicional. Quizás evite ofrecerle un producto inadecuado. Estas podrían ser aplicaciones realmente beneficiosas de la IA. Pero esa misma inferencia podría utilizarse de forma diferente.
Quizás la organización decida que esta persona ya no es un cliente tan atractivo. O quizás descubra que la presión financiera hace que un mensaje, una oferta o el sentido de urgencia sean más probables para influir en su decisión.
Y existe otra posibilidad: la inferencia de IA es probabilística y puede estar equivocada. Una colección de señales que parecen indicar una sola historia puede tener una explicación completamente diferente. Eso no significa que debamos dejar de usar la inferencia. La cuestión de la gobernanza es cómo la utilizamos, qué problema estamos tratando de resolver y qué sucede si la inferencia resulta errónea.
El valor y el riesgo no vienen solo de lo que la inteligencia artificial puede inferir, sino también de lo que nosotros elegimos hacer con ella.
Esto no es un vacío normativo
La inferencia propiamente dicha no es un concepto nuevo en materia de privacidad. El perfilamiento y la información inferida ya son preocupaciones establecidas en virtud de la legislación sobre protección de datos. Los principios existentes en materia de equidad, transparencia, limitación de los objetivos, minimización de los datos y toma de decisiones automatizada siguen siendo muy relevantes.
El Ley de Inteligencia Artificial de la UE añade otra capa para las prácticas específicas de IA y los usos de mayor riesgo. Así que la pregunta interesante no es si alguien descubrió de repente una actividad completamente no regulada llamada “inferencia de IA”. Lo que cambia es la facilidad con la que ahora se puede realizar una inferencia sofisticada por parte de mucha más gente.
De la utilización cotidiana de la IA a la escala empresarial
Un empleado que utiliza una herramienta de IA de uso general ordinario ya puede combinar una conversación, el contexto interno y la información pública y preguntar qué podría revelar sobre un cliente. Por lo tanto, las políticas de IA deben considerar no solo qué información se incluye en la IA, sino también qué nueva información se puede inferir de ella y cómo se utiliza esa inferencia.
A escala empresarial, esta misma capacidad puede incorporarse a los productos, los recorridos de los clientes y los procesos empresariales. Aquí existe un enorme valor potencial. Una mejor comprensión puede mejorar el servicio al cliente, identificar necesidades genuinas y facilitar mejores decisiones. Así que la respuesta no puede consistir simplemente en no utilizarlo.
El desafío consiste en reflexionar sobre por qué hacemos la inferencia, en qué medida estamos seguros de que es correcta y sobre qué nos permitimos que suceda como resultado. En el caso de inversiones más grandes, las organizaciones también deberían preguntarse si los clientes podrían razonablemente esperar que su información se use de esta manera y si esta capacidad seguirá siendo sostenible a medida que cambien la regulación, las expectativas de los clientes y el entorno operativo.
Una capacidad puede funcionar exactamente como se diseñó y aún así convertirse en una mala inversión si su uso se vuelve más tarde difícil de justificar, controlar o adaptar. Ahí es donde el trust digital se vuelve práctico. La inteligencia artificial está cada vez mejorando su capacidad para aprender cosas que la gente nunca nos ha dicho explícitamente. ¿Qué puede aprender la inteligencia artificial sobre alguien sin que esta nos lo diga explícitamente y qué debemos hacer con ese conocimiento?
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