Para generar estas experiencias diferenciales, se debe partir de las necesidades humanas y emplear insights internos y externos que permitan reinventar las experiencias. Así, encontramos aplicaciones como Spotify, que funciona mediante distintos grupos de algoritmos de recolección de datos y sistema de recomendación que aprovecha tanto los datos de gustos de los usuarios (collaborative filtering) como datos externos (language processing) y datos de sus productos (convolutional networks over audio). Ello le permite realizar recomendaciones personalizadas al usuario.
Asimismo, resulta fundamental contar con un prototipado ágil, ya que esto nos permitirá lograr una adaptación rápida para ofrecer una solución adecuada al usuario.
A raíz de la temática planteada, debatimos con las empresas acerca de cómo aplicar un enfoque human - centric en la IA.
Los participantes compartieron cómo sus empresas están estableciendo sus propios límites éticos respecto a la IA. Un caso claro es el del sector asegurador, donde las empresas cuentan con acceso a datos personales de los clientes, que podrían determinar el precio de sus seguros y, sin embargo, escogen no hacerlo. En este sentido, los participantes coincidieron en que hay ciertos límites que no se deben traspasar, y que la utilidad no debe estar por encima de la ética.
En cualquier caso, es innegable que existe un peligro, ya que puede haber compañías que no respeten dichos límites éticos y aprovechen esa ventaja para ganar cuota de mercado. Por ello es necesario una regulación que proteja y sostenga estos modelos de negocio sostenibles.
Principios de diseño de IA para las personas
Tras el debate, Mayte Sánchez, Head of Statregy de IA en everis expresó su voluntad de dar a conocer la metodología con la que trabaja everis, la cual cuenta con un enfoque transversal y contempla aspectos organizacionales, de negocio y éticos.