FOTO 3 | Procesamiento natural del lenguaje. Otra de las tendencias en el espacio de big data es el procesamiento de lenguaje natural (PNL). Es una rama de la lingüística computacional dirigida por la inteligencia artificial y su objetivo es comprender y replicar el lenguaje humano. Trabaja en el reconocimiento  y comprensión del lenguaje humano al encontrar patrones similares y combinarlos para llegar a conclusiones exactas. Las implicaciones para este tipo de programas se pueden observar en programas como Alexa de Amazon y Siri de Apple.
FOTO 3 | Procesamiento natural del lenguaje. Otra de las tendencias en el espacio de big data es el procesamiento de lenguaje natural (PNL). Es una rama de la lingüística computacional dirigida por la inteligencia artificial y su objetivo es comprender y replicar el lenguaje humano. Trabaja en el reconocimiento y comprensión del lenguaje humano al encontrar patrones similares y combinarlos para llegar a conclusiones exactas. Las implicaciones para este tipo de programas se pueden observar en programas como Alexa de Amazon y Siri de Apple.

Por Ricardo de la Piedra, MBA por IE Business School y socio del

De un tiempo a esta parte es común escuchar en el mundo empresarial términos como innovación, machine learning, big data e inteligencia artificial (entre otros) como sinónimo de vanguardismo tecnológico. Esto se expande además a teorías (algunas casi conspirativas) de cómo en el futuro múltiples oficios que vienen siendo realizados por humanos serán realizados por máquinas. En algunos casos esto ya viene siendo una realidad (a manera de ejemplo tenemos buses y carros que ya se conducen solos, información que se ingresa en sistemas sin necesidad de digitadores humanos, estructuras que se construyen a través de maquinaria sin operarios y jurisprudencia que se busca sin necesidad de asistentes legales).

Todo esto suena muy innovador, pero a mediados del 2015 el grupo de inversionistas H.I.S. decidió llevar esta situación a otro nivel, e inauguró el hotel Henn Na, ubicado en Tokio, Japón. El concepto es surreal: es un hotel en el que el staff que atiende a los clientes consiste en robots (sí, robots). Cada cliente era libre de elegir en la recepción si deseaba realizar su check-in a través de un robot con forma humana, o si se era un poco más aventurero, había un par de dinosaurios debidamente uniformados que también podían darte “una mano” con las llaves de ingreso y número de habitación. El concepto era claro: se buscaba (i) que las labores se realicen de manera eficiente; (ii) reduciendo costos y gastos asociados a planilla y (iii) que se aliviara la carga de trabajo del personal humano.

Pese al escepticismo inicial, el hotel registró utilidades interesantes durante los años 2016 y 2017, con un “planilla laboral” de alrededor de 250 robots. Parecía ser un caso más de éxito de machine learning y de inteligencia artificial y un voto adicional a la teoría de que los robots están tomando los trabajos de los humanos y que, en las próximas décadas, el 47% de oficios actuales (según un estudio de la Universidad de Oxford) podrían ser desarrollados de manera más eficiente por máquinas.

¿A qué viene esta historia? Hace un par de días leí en el Wall Street Journal que el hotel acaba de “despedir” a la mitad de sus robots, debido a múltiples quejas de clientes y de sus colegas laborales humanos. Según se informó, los robots no solo no hacían su trabajo, sino que generaban mayor carga laboral para el personal humano. Resulta que el dinosaurio del check-in no podía sacar copia de los pasaportes de los huéspedes (y no necesariamente debido a la longitud de sus brazos), que el robot encargado de cargar el equipaje solo podía llevar una maleta a la vez (con límites de peso) y que el robot asistente ubicado en cada habitación (llamado Churi) era de nula ayuda, no estando capacitado para responder preguntas básicas ni entender claramente los pedidos.

Por más gracioso o anecdótico que pueda sonar que el primer hotel de robots despida a la mitad de su personal robótico para contratar trabajadores humanos, se puede extraer un par de conclusiones interesantes de esta historia:

1. Si bien es cierto que a través del machine learning e inteligencia artificial la tecnología puede lograr que oficios tradicionalmente hechos por humanos se faciliten o incluso se supriman (como en los ejemplos comentados), la realidad indica que la percepción humana y el sentido común es algo que todavía no es transferible de manera íntegra y eficiente a estas máquinas, y así, por el momento estos conceptos siguen estando al servicio de los humanos en la mayoría de oficios, y no compitiendo con ellos.

2. Lo anterior no significa que no se puedan aprovechar estos conceptos de otras formas, los cuales en conjugación con el big data, son de mucha utilidad para mejorar la eficiencia en los procesos operacionales de las empresas y en la toma de decisiones.

Cabe señalar que H.I.S. tenía planeado abrir 8 hoteles adicionales para suplir el déficit de habitaciones que se prevé para los juegos olímpicos de 2020, y se dice que después de esta experiencia están reformulando la idea. De lo que no queda duda es que no les debe haber causado mucha gracia haber desperdiciado los costos asociados a la implementación y mantenimiento del personal robótico del hotel (aunque se ahorraron los costos laborales del “despido”).