Recientemente pudimos disfrutar nuevamente del Open de Australia. Y como todas las mejores historias de la vida, el eventual ganador resurgió de la nada para reclamar la victoria.
De hecho, Rafa Nadal perdió los primeros dos sets, lo que le dio, según la Inteligencia Artificial, solo un 4% de posibilidades de ganar.
Pero lo hizo. Venció las probabilidades.
Historias como esta podemos encontrar muchísimas. Basta con mirar las casas de apuestas. Los datos involucrados en los juegos de azar requieren una Inteligencia Artificial muy avanzada. Y, por supuesto, las empresas que se dedican a esto apuestan dinero de la vida real en la solidez de sus datos.
Leicester City ganando la Premier League en 2016 es un ejemplo flagrante que lo corrobora. Tenían 5.000/1 de probabilidades antes de empezar el partido. Y, sin embargo, en mayo del año siguiente, desafiaron los datos y salieron triunfantes. Actualmente es muy poco probable conseguir cuotas cercanas a 5.000. De hecho, es probable que el equipo peor clasificado de la liga no tenga más de 250/1. Y esto es porque a veces, la Inteligencia Artificial no funciona adecuadamente.
A pesar de todos los datos, la ciencia, la información, el sentido común y la historia, a veces no hay forma de saber qué va a pasar.
Es lo mismo en los deportes que en los negocios. Y hoy, esa es la pregunta que nos hacemos.
“¿Qué sucede cuando la Inteligencia Artificial falla?”
¿Las famosas derrotas públicas pueden probar que no se puede confiar en la Inteligencia Artificial? No exactamente.
Todo el mundo comete errores
Incluso los superordenadores de datos.
Espero que eso te haga sentir mejor. Al fin y al cabo todos llevamos superordenadores en el cerebro. Si te pidiera que hicieras una apuesta de 1 € cuando Nadal estaba a 2 sets de los 5 posibles, incluso los fanáticos más acérrimos de Rafa probablemente habrían respaldado a Nedvedev.
Y si no supieras los números, tu apuesta se habría basado en suposiciones.
En Supply Chain no es diferente
Si eliminas los datos, las máquinas y los ordenadores, no hay muchas posibilidades de que tengas éxito.
Es como ser transportado de repente al Open de Australia en el tercer set. No puedes usar la vista. Ni el oído. Ni el cerebro. Y no sabes quién ganó los dos primeros.
Esta es la ventaja que las máquinas pueden darte
Y para probar esto, se ha concluido que más del 80% de las interrupciones en la cadena de suministro son resultado de un error humano.
Usamos la Inteligencia Artificial para reducir el margen de error. Y sí, a veces, existe una pequeña posibilidad de que el resultado final no funcione como se esperaba. Pero, por todo el pensamiento racional, sigue siendo la mejor opción.
Incluso usando matemáticas básicas, si tienes algo con un 4% de posibilidades de que suceda y lo activas 100 veces, 96 veces funcionará a tu favor, según la definición misma de la estadística.
Y sí, eso significa que puede ser que 4 veces no vaya a tu favor, pero al menos es un proceso racional.
No sabes lo equivocado que estás.
¿Recuerdas la última decisión tonta que tomaste? Es probable que haya sido hoy… Quizás ignoraste la fecha de caducidad de la leche y tuviste que tirar el primer café por el fregadero. O tal vez olvidaste ir al baño antes de un largo viaje en coche y tuviste que parar a los 10 minutos. Posiblemente hayas confiado en el furor y la emoción en torno a tu equipo deportivo favorito y hayas viajado durante horas al otro extremo del país solo para verlos perder otra vez. A pesar de todo tu buen juicio, todavía esperabas que ganaran.
La cosa es que todos tomamos malas decisiones. Es una parte natural de la vida que implica una comprensión constante del mundo que nos rodea. Rectificar y ajustarnos a los sistemas en constante cambio que nos rodean es primordial.
Pero tal vez sea poco probable que nos detengamos a pensar todo esto.
¿La leche había caducado el mes pasado? ¿Pensaba que el viaje era más corto o la leche fue más problemática de lo que inicialmente temías? ¿Y viajaste 5 horas para ver un disputado 1-0? ¿O tu equipo fue derrotados 8-0?
Con la Inteligencia Artificial no hay forma de escapar de los números o las estadísticas. Literalmente podemos ver el error en su forma numérica pura. Y eso es útil cuando se analiza la cadena de suministro.
Las cosas… solo pueden ir a mejor
Especialmente la Inteligencia Artificial.
Está en constante aprendizaje. Esto es lo que la define. Y lo que le da el poder de vencer a los humanos en juegos como el ajedrez. Se equivoca y rectifica los datos para enmendarlos. Entonces, cuando el Leicester City gana la liga con una probabilidad de 5000/1, las cosas cambian para que sea menos impactante la próxima vez que suceda.
Las probabilidades se acortan. Los apostadores obtienen menos ganancias inesperadas. Y el negocio sufre menos.
Cuando Nedvedev pierde una ventaja de dos sets para un Grand Slam, esto afecta a las futuras probabilidades cuando los datos tienen en cuenta el historial de derrotas. Respaldarlo se vuelve como avalar a los Spurs para ganar una final aparentemente igualada.
Y en tu propio negocio, un mal resultado hoy sentará las bases para una decisión perfecta mañana.
Entonces, ¿qué pasa cuando la Inteligencia Artificial va mal? Es aprender.
Y hacer que la cadena de suministro de mañana sea más efectiva y basada en un mayor conjunto de datos que el que tenía hoy. Además, incluso con el error, probablemente hubieras tomado una mejor decisión.
