El 10 de febrero de 1996, el ordenador Deep Blue de IBM ganó la primera de seis partidas de ajedrez al campeón mundial Kasparov. Kasparov ganó después tres de las cinco partidas siguientes y dos quedaron en empate, con lo que finalmente el humano se impuso a la máquina. En 1997, una versión mejorada de este superordenador llamado Deeper Blue se enfrentó de nuevo a Kasparov y le ganó sobre un total de seis partidas. ¿Cómo funcionaba la “cabeza” de Deeper Blue? Pues con una cantidad exponencial de algoritmos que predecían la jugada siguiente según la información y los patrones generados de otras partidas anteriores. En pocas palabras, podía calcular 200 millones de posiciones por segundo. Imbatible.

El innegable hecho de que Deeper Blue venciera nos hace pensar con cierta tristeza y resignación que el ser humano ha sido superado por los ordenadores. Y nos obliga a plantearnos esta pregunta: ¿hacia dónde evolucionarán las máquinas?

¿Máquinas para todo?

En los últimos años hemos sido testigos de cómo las máquinas han empezado a ocuparse de tareas repetitivas en cadenas de montaje, fábricas, máquinas de vending o de expedición de billetes, sin olvidar el importante campo de la medicina, donde sirven para realizar ciertas operaciones quirúrgicas. Por tanto, una máquina “convencional” puede hacer todo lo que es repetitivo y no exige razonar demasiado. Hasta hace poco así era la realidad. Sin embargo, empresas de diferentes áreas, como Google, han desarrollado recientemente algoritmos que van mucho más allá y permiten, por ejemplo, que los coches conduzcan solos, sin conductor. Y esto era impensable cuando Deeper Blue ganó a Kasparov al ajedrez.

Los algoritmos creados por Google han conseguido integrar diversos factores aleatorios, como la presencia de peatones, las señales de circulación, los semáforos y las condiciones normales del tráfico. Mediante algoritmos extraordinariamente sofisticados, los coches autotripulados lograrán manejarse en este entorno y serán una realidad en un futuro más cercano de lo que imaginamos.

Tal vez alguien piense que este tipo de vehículos nunca va a conducir mejor que los humanos, pero los datos demuestran lo contrario. Según Google, sus coches autotripulados han tenido once accidentes menores en los últimos seis años, periodo en el que han recorrido casi tres millones de kilómetros. Y de esos once accidentes, siete se debieron a impactos traseros y cuatro, a alcances laterales, en ambos casos provocados por coches conducidos por personas. ¿Quién venderá más coches dentro de 20 años? Efectivamente, eso está por ver, pero o las marcas tradicionales recuperan el retraso tecnológico que les separa de Google y Tesla o estos gigantes les barrerán del mercado. De hecho, ni siquiera hace falta esperar 20 años. El visitante que acuda a las próximas olimpiadas de Tokio 2020 ya podrá subirse a un taxi autónomo.

Algoritmos cada vez más avanzados

Está claro que, al igual que los departamentos de I &D+i de las empresas de software documental están creando algoritmos cada vez más avanzados para el análisis y procesamiento eficiente de los textos y de la estructura gráfica de los documentos, la optimización de la firma digital que asegura la autenticidad de los documentos electrónicos, la clasificación de los documentos por parámetros cada vez más detallados, etc., los algoritmos aplicados en casi cualquier ámbito de negocio son cada ves más sofisticados y potentes.

Otro ejemplo del uso de algoritmos es el hotel japonés Henn-na, donde eres atendido solo por robots. Hay tres: uno con apariencia física de ser humano, otro de robot y el único que habla inglés, que es un dinosaurio. Para guardar las maletas tienen un brazo robótico dentro de una sala con paneles de cristal. Este brazo elige una caja metálica que se ajusta al tamaño de la maleta y la guarda ahí. En la habitación todo lo controla un pequeño robot que reacciona a las órdenes de voz del cliente. Y ahora viene lo mejor: el precio. La noche cuesta alrededor de 80 dólares, muy poco considerando el precio de los hoteles en Japón, que suele triplicar esta cifra.

La experiencia del usuario en los hoteles puede mejorar con procesos sustentados por algoritmos como los usados para el Document Output Management, que permite autorizar una factura sin hacer cola en la recepción, pagar la habitación con una firma digital o disponer de la factura cuando hay que realizar el informe de gastos de un viaje de empresa. Además de reducir sustancialmente el coste de tecnologías tradicionales como las impresiones, se mejora la satisfacción del cliente.

Tecnologías de la Información aplicadas a cualquier ámbito

Todo lo que subyace a estos avances tecnológicos son algoritmos: utilizan la información de la que disponemos, la contrastan, la comparan con otras fuentes de información pública y aprenden de los datos procesados y la experiencia adquirida en su interacción con los seres humanos. El máximo exponente de la Tecnología de la Información aplicada a ámbitos muy diferentes de la vida.

¿Significa que los robots van a ser más eficientes que los humanos? En realidad sí, dado que el margen de error es prácticamente cero, siempre que los algoritmos implantados en la CPU de los robots sean los correctos. Lo contrario también sucede. Facebook lanzó una funcionalidad nueva que recordaba acontecimientos pasados en el perfil. La idea en esencia era buena, pero la vida está compuesta de momentos felices y desgraciados, y el algoritmo no estaba lo suficientemente desarrollado como para descartar los malos momentos y recordar al usuario sólo los buenos. No obstante, estos ejemplos negativos son tan marginales que forman parte de la curva de aprendizaje en el desarrollo de algoritmos.

Los perfiles profesionales más codiciados en el futuro serán los matemáticos, los científicos, los informáticos y las personas con un potente pensamiento lógico en general. Según estimaciones de la Comisión Europea para 2020, este tipo de profesiones crecerá un 14% (frente al 3% del resto).

Asumámoslo, en el futuro la mayor parte de las tareas serán realizadas por algún tipo de robot de procesamiento logarítmico. Eso sí, lo que los robots aún no pueden emular es nuestra creatividad ni nuestra capacidad de entablar relaciones sociales.

Fuentes:

André Klein
Consultor Freelance para DocPath