Estamos viviendo una época en la que la conversación al respecto del cambio climático y la problemática ambiental, por ejemplo en relación la contaminación por plásticos, se está radicalizando y politizando tanto, que me parece preocupante que esto pueda producir un efecto contrario al deseado, provocando que la sociedad se acabe hartando de tanta polémica y abandonando el proceso de mejora que se había producido en muchos países en los últimos años. Con esto no quiero quitarle relevancia al problema del calentamiento global, solo digo que comienza a ser difícil diferenciar las noticias reales sobre el problema al que nos enfrentamos, de aquellas interesadas por generar alarma social y manipular la opinión pública.

Pero volviendo al mensaje constructivo que siempre hemos buscado en Futurizable, tenemos que ver cómo realmente en muchos países, especialmente en Europa, se están produciendo importantes avances para mejorar en los aspectos relacionados con el medio ambiente, por ejemplo en lo relativo a la transición energética hacia las fuentes de energía renovables o en el tema de los vehículos eléctricos que no para de crecer. En todo caso esto no quita para que debamos seguir mejorando cada vez más y sobre todo buscando la forma en la que los países menos desarrollados, o los menos concienciados con esta problemática, también inicien este proceso de mejora en lo relativo al respeto a la naturaleza y la reducción de la contaminación.

A este respecto todos podemos colaborar, ya sea a nivel particular en relación con el consumo de productos y las fuentes de energía que utilizamos, como en las empresas, especialmente aquellas que realizan actividades que tienen un mayor impacto sobre el entorno. Pero lo que ocurre es que muchas veces no sabemos realmente cómo proceder al respecto y por eso es importante que exista información de calidad, suficientemente contrastada y libre de intereses particulares.

Y aquí es donde OKR puede resultar de gran ayuda, especialmente si se apuesta por compartir de manera pública los Objetivos que las empresas se proponen y los Resultados Clave que indican cómo lo están logrando, algo a lo que va encaminada la iniciativa Objective.earth liderada por el emprendedor Hector Pérez, de la cual os vamos a hablar a continuación.

Objective.earth es un repositorio global de Objetivos relacionados con la sostenibilidad y el respeto al medio ambiente, que ofrece a organizaciones e individuos compartir sus OKR y encontrar sinergias al respecto. Por ejemplo, muchas organizaciones e individuos involucrados en la protección de los bosques podrían encontrar nuevas formas de colaborar y ayudarse mutuamente.

No solo las grandes organizaciones como Google tienen OKR corporativos, sino que cada departamento, equipo y empleado tiene sus propios OKR. Algunos de ellos se proponen de arriba hacia abajo, pero otros pueden ser también de abajo hacia arriba y horizontalmente. Esto significa que un empleado puede decidir, o proponer, establecer un OKR para ayudar a cualquier otro OKR de la organización. Algo similar podría ocurrir ahora gracias a esta iniciativa entre varias organizaciones, de forma que una persona de una organización podría establecer un OKR para ayudar a lograr un OKR de cualquier otra organización o persona, que esté relacionado con temas de sostenibilidad.

Objective.earth es una iniciativa dirigida a las personas preocupadas por el cambio climático, que además están dispuestas a hacer su aportación estableciendo sus propios objetivos. También a organizaciones que luchan contra el cambio climático y que no dependen en gran medida de las donaciones de sus seguidores. De esta manera, no solo compartirían algunos de sus objetivos, sino que también podrían promover la iniciativa entre sus audiencias, sin temor a que estos encuentren otras organizaciones para apoyar. Estas organizaciones pueden ser como las iniciadas por filántropos como la fundación de Bill y Melinda Gates, que ya usan OKR internamente, la fundación de DiCaprio o la de Al Gore.

También organizaciones como las Naciones Unidas podrían sacar un gran provecho de esta iniciativa de cara a lograr el Objetivo 13 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, se podría establecer como el principal OKR de la Tierra:

Objetivo: detener el cambio climático

Resultados clave 1: Limitar el aumento de la temperatura media global a 2°C por encima de los niveles preindustriales para 2050.
Resultado Clave 2: Las emisiones globales netas de CO2 deben caer en un 45% entre 2010 y 2030, y llegar a cero neto alrededor de 2050.
Resultado Clave 3: Movilizar 100 mil millones de dólares anuales globalmente para mitigar los efectos del cambio climático para el 2020.

De esta forma si más de nosotros usáramos OKR for Earth y los hiciéramos públicos, podríamos lograr que la Tierra fuese un lugar mejor. Como dijo el profesor del MIT Alex Pentland «El mayor problema del mundo no es el calentamiento global, no es la guerra, sino cómo podemos organizarnos entre nosotros para tomar buenas decisiones y llevarlas a cabo». Y creo que OKR for Earth podría ayudar a coordinarnos a todos.

A continuación compartimos algunos de los objetivos recopilados en el Listado colaborativo de Objective.earth para que puedan servirnos como ejemplo de cara a crear los OKR en el ámbito de la sostenibilidad en nuestras empresas:

• La iniciativa Trillion Trees promovida por WCS, WWF y BirdLife se propone el objetivo de plantar o proteger 1 billón de árboles (trillón americano) para el 2050.
• El gobierno de Alemania quiere reducir las emisiones de CO2 a un 55% de los niveles de 1990 para el 2030 y alcanzar la neutralidad en cuanto a emisiones de carbono para el año 2050.
• La empresa Amazon se propone que el 80% de la energía que consume proceda de fuentes renovables para el 2024 y el 100% para el 2030.
• Telefónica quiere reducir sus emisiones de CO2 que produce en un 30% para el 2020 y un 50% para el 2030 respecto a 2015.
• La empresa Melia Hoteles busca reducir sus emisiones un 13% para el 2023 y un 51% para el 2035 respecto a 2018.
• Ferrovial quiere reducir sus emisiones un 32% para el 2030 respecto a 2009.
• Más ejemplos de empresas que se han propuesto reducir sus emisiones aquí.

Google como ejemplo de empresa comprometida con los objetivos ambientales y la sostenibilidad

Podemos estar más o menos de acuerdo con la forma en la que Google enfoca determinados aspectos en relación con su posición de dominancia en el mercado de los buscadores, navegadores, sistemas operativos móviles, correo electrónico, … (de lo cual no vamos a hablar aquí, aunque siempre pensaremos que es bueno que en una situación así, una mayor apertura y colaboración con otras empresas siempre puede resultar positiva) pero lo que está claro es que en lo relativo a aspectos ambientales en Google siempre han sido un referente al respecto de la preocupación por minimizar el impacto de su actividad. De hecho muchas veces he pensado que la empresa lo hace incluso con un fin egoísta, ya que debido a su gran crecimiento y las posibles problemáticas en relación con la generación de energía a través de combustibles fósiles, se podría llegar a un punto donde la actividad de la empresa se viese seriamente afectada.

Más allá de eso es bueno reconocer el esfuerzo que la empresa hace a la hora de basar su actividad en energías renovables, especialmente a la hora de alimentar sus centros de datos, pero también en otros aspectos que están muy bien reflejados a través de la web sustainability.google

En 2018 igualamos el 100% del consumo de electricidad de nuestras operaciones con compras de energía renovable por segundo año consecutivo.

De esta forma si nos fijamos en los informes publicados por la empresa en relación con los aspectos de sostenibilidad, observaremos cómo la obsesión que siempre ha tenido por todo lo relativo a las métricas, se refleja también en este ámbito, lo cual sin duda tiene también mucho que ver con los OKR en relación con la manera que se enfoca el tema de los Resultados Clave.

Para verlo mejor compartimos a continuación un ejemplo específico de OKR de Google relacionado con la sostenibilidad:

Objetivo: Diseñar productos y servicios en base a la economía circular, y reutilizar materiales que tengan un mayor valor ambiental y social.

Resultado Clave: el 100% de los productos Made by Google que se lancen en 2022, y cada año posterior, incluirán materiales reciclados, maximizando el contenido reciclado siempre que sea posible.

Que cunda el ejemplo

Sería fantástico ver que todas las empresas tienen entre sus prioridades el tema de la sostenibilidad, reduciendo el máximo posible impacto ambiental que produce su actividad y promoviendo entre sus trabajadores y clientes los hábitos adecuados que ayuden a mejorar la problemática ambiental.

En este sentido, y aunque no sea a través de los OKR, sí que comenzamos a ver algunos ejemplos de empresas que deciden asumir un compromiso en aspectos de sostenibilidad y respeto al medio ambiente. Uno de los casos más recientes a este respecto es MásMóvil, que expresa así sus prioridades en este ámbito:

Objetivo: eficiencia energética a través de la reducción del consumo eléctrico y de diferentes mejoras en su red fija y móvil, con infraestructuras eficientes que reducen las emisiones de CO2.

Objetivo: fomentar el consumo responsable y el reciclaje, incrementando la accesibilidad al reciclaje tanto en sus sedes como en sus puntos de venta.

Objetivo: concienciación social colaborando y llamando a la acción con causas para la integración de la diversidad, la reducción de las desigualdades y generando alianzas para la consecución de sus objetivos. Como cuarta área, y una de las grandes prioridades

Objetivo: compromiso con el bienestar del empleado, cuidando su salud física y mental e incorporando medidas de desarrollo sostenible y responsable que aumente su orgullo de pertenencia y el bienestar común en la empresa.

Cómo usar OKR para salvar el planeta

Aunque los OKR en sí mismos no tienen nada que ver con el tema de la sostenibilidad, el respeto al medio ambiente o la reversión del cambio climático, lo cierto es que puede ser una buena herramienta que nos ayude a conseguir los objetivos que nos podamos proponer al respecto. Aquí la clave estará en ver OKR como un sistema que facilita la consecución de los objetivos porque establece una serie de recomendaciones y procesos destinados a evitar los errores más habituales a la hora de ponernos a trabajar para conseguir nuestros objetivos. También el sistema OKR articula a través de los CFR un modelo de ayuda por parte de la organización para que los profesionales y los equipos tengan el apoyo necesario de cara a conseguir los objetivos que se hayan propuesto. De esta forma es a través de la colaboración y la transparencia, por lo que la gente trabajará más motivada y tendrá más facilidad para conseguir sus objetivos, lo cual redundará en beneficio de todo la organización y correspondientemente en este caso también a favor del medio ambiente.

Veamos a continuación algunas de las características que hacen que los OKR puedan resultar valiosos a la hora de afrontar el reto que tiene la humanidad de revertir la situación de deterioro del medio ambiente.

1. Pasar de los Objetivos a Resultados Clave o pasar de las buenas intenciones a la acción. Por los ejemplos que hemos visto de empresas e instituciones que se han propuesto objetivos relacionados con la reducción del impacto que produce su actividad en el medio ambiente, parece claro que hace falta concretar mucho más la forma en la que se va a intervenir en el problema y la manera en la que se va a comprobar si el resultado de esa actuación les ha llevado al resultado esperado. Por esto en el sistema OKR se insiste en la necesidad de que los Objetivos sean accionables y medibles a través de los Resultados Clave, lo cual nos muestra realmente el trabajo necesario para lograr lo que nos proponemos. Esto quiere decir que gracias a este sistema se concretiza mucho mejor el plan que se quiere desarrollar y se evita el pensamiento difuso que suele imperar cuando se quieren lograr objetivos relevantes sobre los que no se tiene experiencia o en los que es difícil empezar a trabajar en el corto plazo.
2. El corto plazo que propone OKR evita demorar más pasar a la acción frente a esta situación crítica, porque realmente se llevan mucho tiempo hablando del problema que podía suponer el calentamiento global y los distintos tipos de contaminación que hemos ido realizando en el medio ambiente, pero parece que hasta ahora no se ha comenzado a ver esto como un peligro sobre el que haya que intervenir de manera inmediata y certera. Por lo tanto la recomendación que se hace en el sistema OKR al ponernos objetivos en el corto plazo, hace que evitemos la parte mala de pensar a largo plazo, porque nadie realmente se pone a trabajar al verlo demasiado lejano y además los responsables de realizarlo no consideran que les pueda llegar a afectar. Pensemos por ejemplo en los cargos públicos que saben que solo estarán 4 u 8 años asumiendo determinada responsabilidad, poco les importa el resultado en el largo plazo si lo único que les puede mantener en su cargo son las acciones sobre las cuales haya una visibilidad en el corto plazo.
3. La medición de los Resultados Clave en el corto plazo toma un papel muy importante frente a esa manera de pensar cortoplacista que pueden tener muchos gobernantes y directivos, que no ven cómo les puede afectar personalmente el poco interés o incluso la oposición que puedan tener a desarrollar políticas de reducción del impacto ambiental en sus organizaciones. Pero con los OKR se puede solucionar en parte esta problemática si realmente apostamos por un proceso de mejora continua en busca de la excelencia, lo cual no solo ayudará a reducir el impacto ambiental sino que también puede mejorar el negocio de las empresas y el servicio que ofrecen las instituciones a la sociedad. Esta buena costumbre que propone OKR de basar la estrategia en datos, podría resultar de gran valor si se convierte en un nuevo modelo frente al existente en el que las decisiones se toman, la mayoría de la veces, basadas en intuiciones, suposiciones o intereses particulares.
4. Entonces en este nuevo modelo donde la toma decisiones se basa en los datos, si lo complementamos con la transparencia que propone OKR donde todos los Objetivos y Resultados Clave deben ser públicos podríamos obtener un sistema mucho mejor engrasado, donde toda la maquinaria que trabaja para resolver esta problemática funcionaría mucho mejor y reportaría mejores resultados. Por un lado las empresas e instituciones que se han puesto esos objetivos tendrían el respaldo de los datos que reflejan el progreso que están realizando y esto a su vez sería algo público que la sociedad podría contrastar, lo cual le serviría para apoyar a aquellos que realmente están obteniendo los resultados adecuados. Por ejemplo, si yo como ciudadano puedo saber qué empresas son las que mejores resultados están obteniendo a la hora de reducir sus emisiones, podría tomar decisiones de compra basadas en esos datos y no como ahora donde la decisión pasa por lo mucho o poco que me crea los eslóganes que ponen en su publicidad.
5. Para afrontar una problemática tan delicada como la actual puede resultar muy valiosa la posibilidad propone OKR donde el sistema funciona en modo Bottom-Up, es decir que las iniciativas no tienen que surgir de los niveles más altos dentro de la organización, sino que cualquier persona pueda ponerse objetivos y que esto pueda ser considerados posteriormente por la organización dentro de su estrategia. Así en lo que se refiere a la problemática ambiental hemos visto a lo largo del tiempo cómo surgen iniciativas por parte de personas o pequeños colectivos, que gracias a una buena labor de comunicación acaban llegando a una parte importante de la sociedad. Lo que ocurriría en este caso es que se potenciaría esta situación al conocerse mucho mejor las estrategias que propone cada persona de cara a que otras muchas, o incluso las organizaciones en su conjunto puedan comenzar a utilizarlas.
6. Si sumamos todas estas aportaciones que puede realizar el sistema OKR para resolver esta problemática lo que obtendremos es una nueva dinámica trabajo donde el componente de colaboración tomará una mayor relevancia, ya que al final lo que se acabará generando es una inercia que irá encaminada a reducir las actividades que resultan negativas para el medio ambiente y potenciar las que resulten positivas. Será una nueva forma de enfocar el problema, donde predominará una visión positiva basada en los datos que arrojan los buenos resultados y potenciada por la ilusión de todas aquellas personas que ven que sus acciones conllevan una recompensa, en este caso para salvar la naturaleza. Así podemos fijarnos por ejemplo en el resultado obtenido con el Protocolo de Montreal en el que gracias a la colaboración internacional y el esfuerzo de todos nosotros al reducir las emisiones contaminantes a la atmósfera, se logró revertir el deterioro de la capa de ozono, lo cual deberíamos replicar ahora por ejemplo en relación con la contaminación de los plásticos en el océano y por el exceso de C02 en la atmósfera.
7. OKR es ideal para ayudarnos cuando nos proponemos grandes objetivos, porque tal y como ha sido diseñado, de forma que nos propone que los objetivos sean significativos y aspiracionales, organiza nuestra manera de enfocar el trabajo para conseguir nuestros objetivos de una forma más ambiciosa que otros sistemas de gestión de objetivos. De esta forma la experiencia de cómo OKR ha ayudado a Google a su crecimiento, como expone el propio Larry Page: Los OKR nos han ayudado a decuplicar nuestro crecimiento, y mucho más que eso; nos han ayudado a conseguir que aquella atrevidísima misión de empresa de «organizar toda la información del mundo» sea alcanzable, podríamos pensar en extrapolarla también al gran reto que supone revertir la situación de deterioro del medio ambiente y emprender un nuevo modelo de relación de la humanidad con el planeta.

Sería fantástico ver que gracias a iniciativas como Objective.earth y la aplicación de los OKR, entre todos podemos trabajar de manera colaborativa para mejorar la problemática ambiental en la que nos encontramos, lo cual sería un indicativo de que la mentalidad de la sociedad va mejorando.

 

 

Etiquetas: cambio climatico, OKR, sostenibilidad

La noticia del comienzo de curso en Europa es la posible eliminación del cambio de hora que se lleva a cabo en otoño y primavera en muchos países del mundo, presumiblemente para ahorrar energía, aunque entre otras cosas, haya gente que pueda pensar que se trata de una especie de estrategia de los gobiernos para tenernos más controlados.

El caso es que se está dedicando mucho tiempo y recursos a tratar un tema que no parece tener una solución clara y donde existen muchas dudas con respecto a la necesidad o no de acometer estos cambios. Además de que realmente no sabemos las consecuencias que tendrá para la sociedad y la economía cuando se aplique el nuevo modelo.

Por este motivo es por el que podríamos plantearnos recurrir a la Inteligencia Artificial, en principio para que nos ayude en la toma de la decisión. Aquí probablemente ya lleguemos tarde, pero sobre todo nos puede servir para entender mejor las consecuencias del cambio y poder ir aprendiendo de la experiencia para futuras situaciones en las que haya que tomar decisiones de cierta complejidad.

Cuando te planteas utilizar la Inteligencia Artificial para tomar una decisión de este tipo lo primero que piensas es en los datos, si contamos con el histórico de datos necesario relativo a los diferentes factores que influyen en la decisión, como para poder alimentar a una Inteligencia Artificial que nos ayude a tomar una decisión. En este caso del cambio de hora será necesario considerar no solo el tema del consumo energético, sino también aspectos relacionados con el bienestar de las personas, tanto a nivel físico como psicológico, la relación con el funcionamiento de los negocios, la sincronización de los medios de transporte… y muchas otras cosas de las que se está hablando con respecto a la necesidad o no de realizar este cambio.

La idea es que en lugar de basar nuestra decisión en las opiniones o sensaciones de políticos, periodistas o incluso de expertos en la materia, podamos tener un dato que nos diga, considerando todos los aspectos que influyen en la decisión y habiendo realizado una baremación justa de todos estos aspectos, si al dejar de hacer el cambio de hora mejoraremos un porcentaje X respecto a la situación actual.

Entonces, cuando haya pasado un año del cambio y hayamos tenido a esa Inteligencia Artificial midiendo todos los parámetros que se tuvieron en cuenta para tomar la decisión, podamos decidir si la decisión fue acertada, porque de media hayan mejorado los factores sobre los que se tomaron las decisión o, por el contrario, hemos cometido un error y debemos rectificar (como ocurrió entre 2015 y 2016 en Chile) para quedarnos como estábamos, pero sabiendo que ahora contamos con una herramienta que en próximas ocasiones nos ayudará a tomar mejores decisiones.

Aquí lo más importante es tomar la decisión de empezar a utilizar el Big Data y la Inteligencia Artificial para esa toma de decisiones, que a nivel de gobiernos conlleva unas connotaciones importantes, de manera que la decisión final la acabará tomando un político, pero que sin embargo a nivel de gestión pública y empresarial, sí que podría llegar tener una gran utilidad si se deciden automatizar cierta toma de decisiones.

Por ejemplo, a nivel político se podrían utilizar herramientas de este tipo para entender mejor las consecuencias de la toma de decisiones, como si la decisión de aumentar o reducir los impuestos tiene un efecto positivo o negativo en la recaudación pública, considerando los efectos que tiene ese aumento o reducción de impuestos en la economía de las personas o las empresas y el consiguiente efecto sobre la recaudación. O también, por ejemplo, el efecto que tendría aumentar las penas a nivel legal cuando se producen determinados delitos, como provocar incendios, para saber si realmente se produce una mejoría en la situación o debemos dedicar los recursos a otros aspectos como la concienciación, la vigilancia o la intervención una vez que se ha producido el incendio.

Con el objetivo de tener una visión más amplia de este tema y comenzar a pensar en las posibles connotaciones que tendría el desarrollo de este tipo de herramientas, hemos lanzado una encuesta a los seguidores de Futurizable en Twitter que podéis ver aquí.

Además, hemos pedido a una serie de expertos en la materia que nos aporten su visión sobre este tema respondiendo a la siguiente pregunta:

¿Consideras que deberíamos desarrollar una Inteligencia Artificial que nos ayude a decidir si en Europa se debe dejar de realizar el cambio de hora en otoño y primavera?

Farid Fleifel, CEO de Sngular en España.

La inteligencia artificial nos es muy útil para obtener predicciones cuando los patrones son similares a otros que hemos visto con anterioridad. Si tengo datos de consumo eléctrico de miles de días en el pasado, etiquetados convenientemente, puedo saber con un bajísimo nivel de error cuál será el consumo del día 19 de septiembre, si conozco cuál fue el consumo del día 18 y anteriores y además sé que se espera una temperatura media de 22,3 grados, es día laborable, martes, y hay partido de Champions.

Pero aquí no hablamos exactamente de lo mismo. La decisión no depende únicamente de datos de los que dispongamos hoy y no es fácilmente medible a priori. ¿Ahorran realmente las empresas con el cambio de hora? ¿Compensa eso las molestias que supone el cambio a los ciudadanos? ¿Es lógico cambiar en España la hora a su huso horario natural? ¿No es parte de nuestra cultura el que anochezca más tarde? ¿Nos hará ese cambio más felices? ¿Más productivos? ¿Cuántas empresas cambiarán sus políticas si pasamos al huso horario de Greenwich? ¿Cuánta gente cambiará su costumbre de comer a las 14:30 h o más tarde?

Son preguntas que no creo que a día de hoy se puedan responder con IA de manera sencilla. Hay análisis estadísticos que se pueden hacer sobre los datos que tenemos (y no olvidemos que la IA al final es estadística con un nombre más sexy). Existen herramientas informáticas y matemáticas para tratamiento de grandes volúmenes de datos y disponemos de una base teórica bastante robusta alrededor de los Sistemas de Ayuda a la Decisión pero no disponemos de una Inteligencia Artificial General que nos pueda responder esta pregunta hoy.

Los datos nos pueden ayudar, pero no podemos esperar introducirlos en un sistema y obtener directamente la respuesta. Alguien tiene que crear un modelo y ese modelo tendrá sus sesgos y condicionantes. Podemos ejecutar simulaciones utilizando diferentes premisas, pero dependiendo de cómo diseñemos el modelo obtendremos una respuesta u otra. Lo que está claro es que, con un buen modelo, es mucho más probable que tomemos una buena decisión que si lo hacemos de cualquier otra forma.

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¿Consideras que deberíamos desarrollar una Inteligencia Artificial que nos ayude a decidir si en Europa se debe dejar de realizar el cambio de hora en otoño y primavera?

José C. González, CEO de MeaningCloud.

Es muy fácil: la IA no va a ayudar en este tipo de decisiones más allá de la cosmética.

Hay dos vías de aplicación de la IA para toma de decisiones. Uno es el del razonamiento inductivo, que es el típico usado en escenarios de Aprendizaje Automático (Machine Learning, Minería de Datos…). Ello requiere de la existencia de (multitud de) casos de entrenamiento para una función de decisión relativamente sencilla y bien aislada. Los sistemas de IA, a partir de ejemplos, son capaces de sustituir a las personas en esas tareas.

La segunda vía es la del razonamiento deductivo. Consiste en desarrollar sistemas que puedan emular el razonamiento humano, enlazando hechos, hipótesis y relaciones de causalidad o de otros tipos, asimilables a los mecanismos del razonamiento lógico. Estos sistemas pueden tener una base de Inteligencia General, o pueden incorporar el conocimiento formalizado que manejan los expertos en el área del saber de que se trate. El objetivo es que los sistemas de IA construidos de esta manera puedan sustituir a las personas en tareas cognitivas similares.

Ninguna de las vías anteriores es de utilidad para un escenario de toma de decisiones como el que propones. Sin embargo, este asunto del cambio de hora resulta una cuestión bastante opinable. La IA permite, por ejemplo, recoger las opiniones espontáneas de los ciudadanos expresadas a través de redes sociales. Las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural pueden automatizar el análisis de esas opiniones, incluyendo:

– Preferencias sobre la cuestión (discriminando opiniones favorables y contrarias), organizándolos por países e idiomas.
– Factores o argumentos a favor o en contra expuestos por los ciudadanos y su relevancia relativa.
– Identificación de los líderes de opinión sobre este tema en la red, cuya influencia resulta más relevante.
– Evaluación del impacto de las posiciones de los partidos políticos sobre la cuestión.

Estos análisis están siempre sujetos a sesgos derivados de la composición de población que se expresa en medios sociales sobre estos temas, igual que lo está cualquier tipo de encuesta.

Por supuesto, existen métodos y modelos analíticos y de simulación, fuera del ámbito de la IA, que deberían permitir estimar el impacto real del cambio de hora sobre el consumo de energía, lo mismo que el coste económico que representa para sectores como el transporte o la distribución.

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¿Consideras que deberíamos desarrollar una Inteligencia Artificial que nos ayude a decidir si en Europa se debe dejar de realizar el cambio de hora en otoño y primavera?

Carmen Bartolomé, CEO de Wimba Robótica.

En el camino hacia el paradigma de una inteligencia artificial general que nos ayude a tomar decisiones en múltiples ámbitos, crear o entrenar un modelo tan específico puede no ser algo muy eficiente. Habría que decidir los factores que influyen y gestionar la adquisición de los datos necesarios y su tratamiento. Dado que algunos de esos factores influyen también en otros aspectos de decisión, pienso que sería más interesante crear un modelo más completo, que prediga los efectos de un determinado horario o agenda sobre grupos de individuos con características comunes, y que uno de los escenarios en los que hacer predicciones sea el del cambio de hora.

Este camino, en realidad, ya se ha iniciado en cierta manera. Por ejemplo, Orreco utiliza el machine learning, a partir de los datos de monitorización de salud y rutinas de vida de atletas para predecir posibles lesiones y para mejorar su rendimiento. Llegaron a un acuerdo en 2015 con IBM para integrar el ecosistema Watson en su app y también utilizan Deep Learning para identificar patrones y relaciones entre los datos que, a priori, no se intuían.

Apple y sus ResearchKit y CareKit permiten el desarrollo de apps que recogen los datos con un tratamiento automatizado que después permitirá utilizar sistemas de reconocimiento de imagen o modelos de machine learning (Core ML) para descubrir formas de mejorar la vida de las personas, dentro de contextos diferentes. De momento, se ha utilizado sobre todo para patologías concretas como el alzheimer, la diabetes o para mejorar el día a día de personas con asperger, pero la multitud de datos que captan nuestros dispositivos podrían aprovecharse para detectar hábitos que no son tan saludables como podíamos pensar o proponer estrategias que mejoren nuestra calidad de vida.

Algo como el cambio de hora, que afecta a millones de personas de forma sistemática, dos veces al año, puede tener un impacto que merezca la pena analizar. Pero, desde mi punto de vista, es mejor hacerlo dentro de un contexto que englobe todos los aspectos de la salud, y un conjunto mayor de factores, porque también puede ser relevante analizar los efectos del cambio de hora en relación con otros factores de la vida diaria.

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¿Consideras que deberíamos desarrollar una Inteligencia Artificial que nos ayude a decidir si en Europa se debe dejar de realizar el cambio de hora en otoño y primavera?

José Luis Calvo, director de Inteligencia Artificial de Sngular

El reciente debate sobre la supresión del cambio de hora en la Unión Europea nos lleva a plantearnos si, en lugar de crear una comisión de expertos para estudiar la reforma, podría existir una inteligencia artificial que hiciera un informe de evaluación o incluso que tomara la decisión.

En los últimos tiempos es común el estudio del desarrollo de algoritmos como ayuda a la toma de decisión de médicos, tribunales, consejos de dirección de empresas o, incluso, gobiernos de países.

Hace 2 años, investigadores de la UCL, inspirados en un artículo de 1963, presentaban un estudio en el que un sistema de inteligencia artificial coincidía con el veredicto del tribunal europeo de derechos humanos con un 79% de precisión.

Hace unos meses, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de los EEUU aprobaba la comercialización de un sistema de inteligencia artificial que diagnostica ciertos problemas oftalmológicos sin que el médico intervenga en la interpretación de las imágenes de la retina.

Una de las principales diferencias entre ambos casos es que el resultado de la diagnosis es correcto o erróneo de forma objetiva. Y además, cuando se refiere al resultado de una prueba concreta, como una imagen, está acotada. En cambio, el veredicto de un tribunal, la estrategia de una compañía o la política económica de un país se ven afectadas por una cantidad de información mucho mayor, y difícilmente predeterminada.

Cuando una persona toma decisiones complejas, más allá del análisis técnico de la cuestión, se verá afectada por unos condicionantes que pueden ser ideológicos, culturales o de otra naturaleza. Esto no es necesariamente ni bueno ni malo, pero plantea una complicación añadida a la hora de delegar la decisión a una inteligencia artificial: ¿cuáles son los sesgos con los que debe ser creada esa IA?, ¿y qué hay de los sesgos implícitos, los que se crean sin pretenderlo?

Hoy en día estamos lejos de tener sistemas que tomen por sí mismos estas decisiones complejas que consideramos tan humanas. Sin embargo, sí estamos ya en el camino de crear sistemas que valoren situaciones objetivas como la diagnosis. Estos sistemas nos tienen que servir de apoyo para tomar esas decisiones en las que no hay una verdad absoluta.

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Sin duda, cuatro visiones muy interesantes sobre la utilidad concreta que puede llegar a ofrecernos la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones complejas. Ahora, tras tratar este tema tan concreto del cambio de hora y entender la importancia de que empecemos a contar con buenas fuentes de datos, que resultarán fundamentales cuando queramos recurrir a la Inteligencia Artificial para la toma de decisiones, vamos a pasar a pensar en temas más importantes, en relación a lo que hace referencia el título del artículo: los grandes problemas de la humanidad.

La Inteligencia Artificial ante el problema de las Fake News

Un problema global de la humanidad que resulta bastante nuevo, o al menos del que ahora somos mucho más conscientes debido al auge de las redes sociales, es la manipulación que realizan determinadas personas y organizaciones de la opinión pública a través de los medios de comunicación online. Esto seguramente también era así antes con los medios de comunicación tradicionales, pero el alcance que se podía lograr era menor y, sobre todo, podía ser más controlable, al estar limitado a aquellos que tenían la capacidad para crear su propio medio de comunicación. Pero ahora cualquiera de nosotros podemos ser un medio de comunicación, incluso lograr un impacto mucho más masivo de lo que tenía antes una televisión, una radio o un periódico. Por lo tanto, aumenta mucho la complejidad en lo que se refiere a la manipulación mediática y cómo nos afecta esto a las personas.

Cada vez está siendo más frecuente que conozcamos noticias al respecto de cómo las Fake News están provocando problemas en determinados países, lo cual afecta a nivel político, también con consecuencias a nivel de violencia, y en lo económico. Ante esta situación son muchos los expertos en Inteligencia Artificial que ya trabajan en buscar soluciones, como es el caso del laboratorio de I+D de la empresa Expert System, que participa en el proyecto Co-Inform, promovido por la Comisión Europea, con la vocación de apoyar a los ciudadanos, periodistas o políticos en la cocreación de soluciones encaminadas a combatir la información falsa o errónea y promover una formación de opinión y toma de decisiones mejor informada a distintos niveles de la sociedad. La empresa colabora con este proyecto aportando su experiencia y tecnología de Inteligencia Artificial, en el ámbito del análisis semántico de grandes volúmenes de texto en entornos multilingües. También investiga métodos y herramientas para el análisis de distintos fragmentos de información, cuyos resultados pueden llevar a identificar publicaciones falsas en redes sociales, haciendo aflorar relaciones hasta entonces tácitas entre dichos fragmentos.

También en este mismo ámbito nos encontramos con la iniciativa Fake News Challenge donde en la mayoría de propuestas el enfoque que se busca es utilizar el Aprendizaje Automático sobre corpus de contenido, utilizando muchos indicadores para sospechar de una Fake News, como pueden ser: indicadores internos del contenido (representatividad del título, grado de matching título-artículo), grado de click bait del título; análisis de fuentes (citas/referencias de personas/organizaciones, estudios; análisis del tono emocional; stance detection ─noticia polarizada─); validación por fact checkers; existencia de falacias lógicas; inferencias exageradas; e indicadores externos como puede ser la originalidad del tema; representatividad de las fuentes (las fuentes tratan de verdad sobre el texto); la reputación de las fuentes (más o menos confiables); el número de anuncios contenidos y el número de llamadas a compartición social. Sobre estos aspectos también trabaja la empresa española MeaningCloud, que ha construido una API con la que dado un texto en español o inglés puede reportar un indicador de porcentaje de confianza de las noticias.

Utilizando la Inteligencia Artificial en la lucha contra el terrorismo

Desde hace años, empresas tecnológicas como Palantir trabajan afanosamente para ayudar a la sociedad a librarse de la lacra que supone el terrorismo. Para ello se dedican a escudriñar las redes sociales, y todos los medios online a los que son capaces de acceder, en busca de actividades sospechosas que puedan servir para la investigación de las fuerzas de seguridad. Es por esto que la empresa cuenta entre sus clientes con organizaciones como la CIA, la NSA y el FBI, a las que ofrece su software de inteligencia y servicios de Big Data, que han ayudado a la empresa convertirse en la  referencia a nivel mundial en este ámbito y la ha llevado a una valoración de más de 20.000 millones de dólares, por el gran interés que tiene el capital riesgo por estos temas.

Un ejemplo del trabajo que realiza Palantir es el software de minería de datos que permite establecer vínculos entre números de teléfono, movimientos de tarjetas de crédito, direcciones postales, listas de amigos en Facebook, fotos subidas a Instagram y hashtags de Twitter, entre otros aspectos. Lo cual resulta de utilidad en la búsqueda de sospechosos, aunque luego claro está que es necesario realizar todo tipo de verificaciones, ya que por el momento la tasa de error en los resultados puede ser muy elevada y esto puede generar muchos problemas a nivel legal.

Otro ejemplo de startup que se dedica el desarrollo de Inteligencia Artificial en la lucha contra el terrorismo es Faception, un proyecto israelí que cuenta con un contrato de 750.000 dólares con una agencia de seguridad nacional estadounidense para detectar a los terroristas por su rostro, gracias a un algoritmo que funciona en tiempo real, analizando imágenes subidas a las redes sociales y vídeos en streaming.

Qué puede hacer la Inteligencia Artificial en la lucha contra el cambio climático

Siguiendo con ejemplos sobre cómo la Inteligencia Artificial puede resultar de utilidad, cuando se trata de trabajar para solucionar los problemas que afectan a las personas, en este caso se trata de uno de esos grandes conflictos que casi nadie tiene claro cómo resolver. En lo que se refiere al cambio climático o calentamiento global tenemos claro que no es nada positivo para nosotros y para el resto de especies del planeta, por las consecuencias que tiene a nivel de salud el aumento de la temperatura, que incluso puede hacer desaparecer a muchas especies que no sean capaces de adaptarse a este cambio. Lo que no tenemos del todo claro es la razón exacta que lo ha ocasionado. Porque sin ir más lejos, esta misma semana se ha conocido un estudio en el que unos científicos, que precisamente han utilizado la Inteligencia Artificial en su trabajo por medio de complejos modelos climáticos, proponen como posible causa del cambio climático el comienzo de la agricultura intensiva que se comenzó a desarrollar a nivel mundial hace varios miles de años.

Además donde seguro que ya hay más dudas que certezas es en la estrategia a seguir para revertir esta problemática. Porque en lo que se refiere en la lucha del cambio climático está claro que reducir la emisión de CO2 a la atmósfera es la prioridad, además de reducir la emisión de otras sustancias contaminantes que resultan perjudiciales para nuestra salud, pero lo que ya no parece tan sencillo es tomar una decisión con respecto a los métodos a utilizar para eliminar el C02 en exceso que tenemos actualmente, ya que se han propuesto muchas ideas para ello, pero es difícil conocer todas las consecuencias negativas que estas acciones proactivas podrían tener.

Y aquí es donde entra en juego la Geoingeniería que es un tema del cual aún no hemos hablado en Futurizable y al que dedicaremos atención más adelante, ya que cada vez surgen más iniciativas científicas en este ámbito. Iniciativas para las que será fundamental recurrir a la Inteligencia Artificial y que esta nos ayude a realizar las simulaciones que muestren las posibles consecuencias de que se realicen intervenciones concretas para modificar el clima en busca de revertir los efectos del cambio climático. Resultarán de gran utilidad los 50 millones de dólares que la empresa Microsoft quiere invertir durante los próximos 5 años con el objetivo de aplicar la Inteligencia Artificial en el marco del programa AI for Earth.

Un ejemplo más de que la tecnología, cuyo uso sin una adecuada medición de las consecuencias que tiene para nuestro futuro, nos ha llevado a situaciones difíciles de resolver, puede ser parte de la solución a los problemas actuales a los que se enfrenta la humanidad. Pero parece claro que la tecnología, en este caso la Inteligencia Artificial, no es la solución en sí misma para estos problemas, sino una herramienta que, en manos de los científicos de datos, nos ayudará a tomar mejores decisiones para trazar las estrategias a seguir en el futuro.

Etiquetas: Big Data, cambio climatico, ciberseguridad, Inteligencia Artificial