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Cómo la colaboración humano-máquina transforma la toma de decisiones complejas

Esta empresa busca abordar retos complejos a partir de la colaboración entre personas y agentes de la IA.
Ilustración de robot frente a centro de control.
Agentes de Inteligencia Artificial pueden ser útiles para recolectar y procesar grandes cantidades de información. (Ilustración: Getty Images)

En la película Pacific Rim, el mundo es atacado por monstruos colosales llamados Kaijus, capaces de arrasar con ciudades enteras en instantes. Para hacerles frente, la humanidad diseña y crea robots gigantes conformados por cientos de mecanismos que, pese a que son sistemas inteligentes de tecnología avanzada, son pilotados por humanos como el “cerebro” de la operación.

Para Edgar Barroso, profesor de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Tec de Monterrey, el filme dirigido por el mexicano Guillermo del Toro es la mejor analogía para explicar en qué consiste Arquitectura de Horizontes (AH), empresa de base científico-tecnológica que fundó. El emprendimiento promueve la colaboración entre humanos y máquinas para abordar problemáticas complejas

“Imagina un entorno en el que, a partir de un reto complejo, se orquestan esfuerzos individuales, como en una sinfonía, armonizando la colaboración entre agentes de IA y seres humanos para expandir las posibilidades colectivas”, señala.

En la vida real no existen los Kaijus, pero la sociedad sí tiene desafíos de una alta complejidad. Para Barroso, la respuesta está en potenciar la colaboración entre humanos y máquinas, disminuyendo así la brecha con la tecnología de frontera, por ejemplo, con el diseño de frameworks o estructuras integradas por software y agentes de Inteligencia Artificial (IA) para gestionar y procesar grandes cantidades de datos que informen la toma de decisiones.

A través de esta colaboración, las personas podrían obtener información valiosa para planificar estrategias y tomar decisiones informadas en diferentes ámbitos, en contextos de incertidumbre y complejidad. Por ejemplo, en el gobierno, para una mejor gestión de proyectos públicos o en el sector de salud, para el análisis de datos de pacientes, así como identificar tendencias, optimizar tratamientos y predecir brotes de enfermedades. 

Arquitectura de Horizontes: colaboración humano-máquina

El investigador señala que AH es una forma de pensar con las máquinas, es decir, una estrategia de inteligencia colectiva que no solo comprende a las personas, sino también agentes de IA y sistemas basados en datos que dan forma a una inteligencia híbrida.

Cuando una empresa u organización requiere sus servicios, primero es necesario llevar a cabo un proceso de consultoría y recolección de datos para entender, desde un enfoque humano, cuál es el diagnóstico más preciso posible con la información que se cuenta, es decir, el estado actual. Luego, se diseñan sistemas de software y de inteligencia artificial que conforman una Arquitectura de Horizontes a la medida de los retos complejos que quieren abordar los clientes.

“La arquitectura absorbe la información, entiende qué es lo que quieren hacer los humanos y a partir de ahí genera posibles trayectorias de transformación que serán validadas por ellos. Las personas siempre van a ser relevantes, por eso hacemos el proceso de consultoría; sin humanos obtendríamos respuestas genéricas y no necesariamente alineadas con lo que las personas quieren lograr”, explica.

Para este proceso, AH se apoya en tres componentes. El primero es un marco de pensamiento sistémico –es decir, con elementos interconectados– que se estructura en los ejes de Complejidad Simultánea, que hace referencia a la dificultad de coordinar actores y elementos para lograr el resultado deseado, y Tiempo X, que interpreta una serie de líneas temporales no lineales.

Este componente también comprende seis dimensiones que son: Legado, en el que se describe el resultado deseado de los usuarios; Comunidad, que busca analizar relaciones entre agentes como personas e instituciones para comprender la dinámica de la red; Aprendizaje, que contempla la creación de un listado sobre contenidos, herramientas y habilidades para las personas involucradas.

También, Tecnología, que implica definir las tecnologías a desarrollar o adoptar para contribuir al resultado; Contexto, que consiste en la recopilación de datos externos para desarrollar estrategias adaptativas; Proyectos, que es la dimensión que describe actividades específicas y ejecutables para lograr el legado planteado por la comunidad en el reto complejo.

Como segundo componente está un sistema de datos potenciado por IA para convertir datos e información en hallazgos valiosos y aplicables. Y como último componente está una red fractal multiusuario que promueve sistemas escalables de colaboración e inteligencia colectiva de humanos y máquinas.

Según Barroso, un diferenciador clave de AH con otras empresas es “la forma de entender y organizar la información de un problema complejo entre personas e IA de forma escalable. Esta es una empresa de humanos y máquinas trabajando juntos en estructuras de datos que son comprensibles para ambos”.

Tecnologías avanzadas para transformar desafíos complejos

Barroso visualiza AH como una estructura de información para transformar retos complejos. Dice que “en realidad no se solucionan, se transforman: puedes mejorarlos, cambiarlos o empeorarlos; por ejemplo, nunca vamos a solucionar la democracia o la educación, que tienen grandes problemas, pero podemos trabajar en ellos para transformarlos en una nueva iteración”.

Ese tipo de desafíos implican cantidades masivas de información que serían complicadas de manejar solo por las personas; es ahí donde Barroso propone una inteligencia colectiva humano-máquina.

El objetivo es obtener los mejores resultados posibles a través de un sistema que combina el deseo humao, software, ciencia de datos e inteligencia artificial. Las tecnologías pueden variar, según las diferentes tareas; por ejemplo, tecnologías de IA, como LLM o procesamiento de lenguaje natural pueden servir para procesar información comprensible para poder interactuar con distintos actores en un reto complejo.

Mientras que métodos cuantitativos y los sistemas basados en IA buscan procesar, almacenar y analizar datos cuantitativos que informen a los agentes de IA, y también utilizan otras tecnologías como grafos y desarrollo de software.

Arquitectura de Horizontes también se apoya de agentes múltiples de IA, que son modelos capaces de actuar e interactuar de manera autónoma y también explora nuevas corrientes tecnológicas como los Small Language Models, que buscan mantener las capacidades de razonamiento e inferencia, sin tener cantidades de datos extensas para desarrollar modelos propios y más económicos.

“Un diferenciador es que orquesta sistemas y modelos distintos de IA que ayudan a las organizaciones a lograr lo que se proponen poniendo al servicio todos estos modelos de IA; lo importante es cómo los usamos en colaboración con los humanos y no dejar las decisiones más importantes exclusivamente a la IA”, dice.

La duración de los proyectos puede variar según su complejidad, pero en promedio es de entre tres y siete meses. En el proceso, los usuarios integran la información disponible que permita contextualizar a los modelos para enfrentar sus retos de diferentes maneras, por ejemplo, bases de datos, visualizaciones, incluso como agentes de IA, plataformas, apps o software como servicio (SaaS) por los que AH ofrece un modelo de consultoría y licenciamiento, según las capacidades de razonamiento del modelo.

A la fecha, el emprendimiento ha desarrollado proyectos para organizaciones globales como la FAO y la IMPLAN, UPU, SAPAL, SEG, así como gobiernos y empresas como AT&T.

Actualmente, el equipo de Arquitectura de Horizontes se enfoca en avanzar en la investigación y desarrollo de su tecnología, así como la expansión internacional.

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Autor

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