El cómputo cognitivo, una opción vs. la incertidumbre en la toma de decisiones

Nota del editor: Eduardo Morali es director general de Cognitiva México. Tiene más de 40 años trabajando con empresas globales y multinacionales en la industria de TI y telecomunicaciones, en áreas de administración, finanzas, ventas, marketing y gestión general. Las opiniones expresadas en esta columna son exclusivas de su autor.

(Expansión) – George Soros, a quien muchos consideran el mejor inversionista del mundo, alguna vez afirmó que, a la hora de tomar una decisión de negocios, el mayor peligro no es el desconocimiento sino las falsas certezas.

La digitalización de la vida cotidiana nos hace suponer que semejante amenaza ya está en declive. Hoy, muchas de las actividades que realizan organizaciones y consumidores se materializan en registros digitales, los cuales, con el apoyo de tecnologías de análisis de datos (como soluciones de minería de datos, Business Intelligence y Analytics), permiten señalar tendencias y patrones que ayudan a definir resoluciones corporativas.

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Sin embargo, esta aptitud para estudiar la información aún no elimina el riesgo de las certidumbres fraudulentas.

El peligro persiste porque las innovaciones señaladas, en la mayoría de los casos, solo pueden analizar “datos estructurados”: elementos que tienen un formato bien definido (como los incluidos en una base de datos u hoja de cálculo), lo que facilita su procesamiento –almacenaje, consulta y análisis– en sistemas de cómputo convencionales.

Según distintas fuentes, este tipo de información apenas representa entre el 10% y 20% de todos los datos disponibles en la actualidad. De tal forma que, aunque se apoye en una tecnología de analítica, las decisiones de una organización estarán sustentadas en una visión muy pequeña de su entorno de negocios, en una certeza engañosa.

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Estas perspectivas resultan débiles porque ignoran a los llamados “datos no estructurados”; materiales como correos electrónicos, documentos manuscritos, contenido de redes sociales, audio (incluyendo el habla humana), fotos, páginas de libros, videos, archivos PDF, entre otra información, que no se ajusta a un formato específico y que hoy significa entre el 80% y el 90% de los datos disponibles .

Para las soluciones analíticas tradicionales, esta clase de información, la más abundante en el universo digital de nuestros días, resulta incomprensible.

Y en ese sentido, vale la pena preguntarse: si una decisión solo puede aprovechar el 10% de las referencias posibles, ¿qué nivel de confianza se le puede otorgar?

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Los datos: un tema de negocios

En la búsqueda de alternativas para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones, el cómputo cognitivo es una de las opciones que las compañías están considerando.

Sin caer en descripciones técnicas complejas, se podría afirmar que esta tecnología retoma algunas de las fortalezas de las soluciones analíticas actuales, pero las enriquece y complementa con innovaciones de primera línea, entre las que destacan Machine Learning, Inteligencia Artificial, reconocimiento de voz e imagen y habilidad para interactuar en forma natural con las personas.

Una de las fortalezas del cómputo cognitivo radica en su capacidad para reconocer y analizar cualquier tipo de dato, estructurado o no estructurado. Este rasgo se podría considerar un tema estrictamente técnico, que solo compete a los departamentos de Sistemas. No obstante, basta con plantear una situación común para descubrir el verdadero valor de negocio.

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Imaginemos un Centro de Atención al Cliente (chat, teléfono, email) que incorpora una solución de cómputo cognitivo. Gracias a ella , la empresa podrá analizar las interacciones de voz y texto con los consumidores, algo que una tecnología convencional no haría.

Esto incluye, a partir de las capacidades de razonamiento y aprendizaje de la innovación, la habilidad para reconocer palabras y tonos que permitan percibir emociones muy específicas, como enojo, tristeza, frustración o alegría.

nullCon base en dichos indicadores, la compañía podrá tomar la decisión de crear protocolos de soporte y servicio que atiendan emociones concretas, lo que incrementa las posibilidades de una mejor satisfacción del cliente. A diferencia de lo que ocurre hoy en la mayoría de los casos, en donde un consumidor enojado y otro triste simplemente caen en la misma categoría, clientes “con actitud negativa”, y reciben idéntico tratamiento.

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Ahora imaginemos una compañía que necesita descubrir el factor emocional de los tuits de sus consumidores, en particular, de aquellos que mencionan a una marca rival. Si no cuenta con una solución cognitiva, incluso si adapta la información a los parámetros de un sistema de análisis tradicional (algo que además exigirá tiempo y recursos), la empresa difícilmente obtendrá el ángulo anímico de los tuits (solo obtendrá un perfil básico del usuario), ya que eso requiere una tecnología capaz de reconocer y aprender sutilezas del lenguaje, el contexto cultural de una frase y la jerga de un idioma.

Gracias a la innovación tecnológica, la toma de decisiones está entrando en una etapa que promete un nuevo nivel de eficacia. Un grado de certidumbre que hasta podría tranquilizar al mejor inversionista del planeta.

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