Concienciando sobre la importancia de las métricas en el diseño y el uso de IA.
En la era de la inteligencia artificial, las interacciones entre humanos y máquinas se han vuelto tan cotidianas que muchos usuarios no se detienen a reflexionar sobre las implicaciones de estas conversaciones.
Sin embargo, lo que muchos no saben es que cada palabra, cada clic, cada consulta que se realiza en un sistema de IA puede ser parte de un juego mucho más grande: el juego de las métricas.
Aunque la inteligencia artificial está diseñada para mejorar la experiencia del usuario y ofrecer soluciones útiles, lo que pocos piensan es que estos sistemas están igualmente diseñados para maximizar la retención del usuario y recoger datos para fines comerciales.
En este contexto, las interacciones no son tan inocentes como parecen.
Al igual que pasa con las redes sociales, cuando algo te sale gratis entonces la moneda de cambio eres tú. O para ser más precisos, tu tiempo de uso.
La relación entre IA y métricas
La importancia de las métricas en la inteligencia artificial no puede ser subestimada. Las métricas, como el tiempo de interacción, el número de consultas y la frecuencia con la que un usuario regresa, son indicadores clave que los desarrolladores de IA utilizan para medir el éxito y la efectividad de su plataforma.
Según un informe de McKinsey sobre la evolución de la inteligencia artificial, las empresas que implementan modelos de IA basados en el análisis de grandes volúmenes de datos y métricas pueden mejorar su eficiencia en un 40% o más. Este tipo de datos es crucial no solo para el aprendizaje y el perfeccionamiento de los sistemas de IA, sino también para atraer y justificar inversiones en el sector del desarrollo de nuevas herramientas.
La interacción constante de los usuarios con estos sistemas genera un volumen masivo de datos que alimenta el proceso de aprendizaje de la IA, permitiendo a la plataforma mejorar sus respuestas y adaptarse más a las necesidades individuales de los usuarios.
Al mismo tiempo, la recolección de estos datos proporciona una forma de monetizar los servicios a través de publicidad personalizada, análisis de tendencias de comportamiento, servicios premium no limitados o escalables e, incluso, la venta de esos mismos datos de manera agregada.
Pero, más allá de la mejora en el servicio, hay una realidad comercial que no siempre es visible: las métricas de uso también son una herramienta crucial para demostrar el valor de una plataforma ante los inversores.
Jeff Bezos, fundador de Amazon, una de las empresas que ha adoptado un enfoque integral sobre el uso de IA, declaró en 2018: “Lo que se mide se mejora. Si no lo mides, no puedes mejorar”. Esta filosofía está incrustada en el diseño de muchas de las plataformas de IA hoy en día, y los números son los que validan la existencia de estos sistemas.
Así que la interacción del usuario alimenta a la IA en su proceso de aprendizaje pero también alimenta las finanzas de la empresa que las desarrolla. Por eso, una de las mayores preocupaciones de los desarrolladores es el engagement del usuario.
Como explicaba el CEO de OpenAI, Sam Altman, en una charla en 2022: “El objetivo de un modelo de IA como GPT-3 es lograr una interacción que sea tan útil y natural que se convierta en parte esencial de la rutina diaria de los usuarios. Para lograr esto, necesitamos que las interacciones sean lo suficientemente atractivas como para mantener a los usuarios interesados.”
La clave aquí es que el engagement no solo mejora el servicio, sino que proporciona métricas valiosas para los inversores. En la declaración de Altman queda meridianamente clara la intención y la pretensión. No se trata de hacer una herramienta útil. Se trata de que el usuario utiliza una herramienta útil de manera constante, diaria… exactamente como lo hace con las redes sociales.
Al desarrollar un modelo que maximice el engagement, los desarrolladores aseguran que el sistema reciba suficientes datos de interacción para seguir aprendiendo y evolucionando. Además, cuantas más interacciones se generen, más oportunidades se tienen de afinar la experiencia del usuario y generar mejoras en el modelo.
Las métricas de uso son directamente proporcionales a la calidad del modelo de IA, ya que más interacción implica más datos de entrenamiento para perfeccionar el sistema. Es como la serpiente que se muerde a la cola en un bucle sin fin que, si se construye bien, solo tiene un recorrido. El éxito ascendente. Y, nuevamente, igual que con las redes sociales en las últimas dos décadas.
Las consecuencias del uso limitado o restringido
Los sistemas de IA que limitan la interacción o restringen su campo de acción pueden enfrentar desafíos tanto en términos de aprendizaje como de viabilidad comercial. Si un sistema de IA está diseñado para ofrecer respuestas muy específicas o acotadas a ciertas temáticas, los usuarios podrían sentirse desmotivados a interactuar con él más de una vez.
Esto no solo limita las oportunidades de aprendizaje del modelo, sino que también disminuye la calidad de las métricas que se recogen.
En contraste, un sistema más flexible y capaz de adaptarse a una amplia variedad de temas y conversaciones genera muchas más interacciones. Esto se traduce en más datos de entrenamiento y mejores métricas de uso. Es por esto que muchas empresas de tecnología, como Google y Amazon, trabajan incansablemente para mejorar la flexibilidad y adaptabilidad de sus sistemas de IA, lo que a su vez alimenta un ciclo de crecimiento constante.
Este fenómeno puede parecer una simple optimización técnica, pero tiene un impacto profundo en el diseño de la experiencia del usuario. Al priorizar la creación de un sistema que fomente la interacción repetida, los desarrolladores pueden asegurar que su IA se convierta en una herramienta indispensable en la vida diaria de los usuarios, lo que a su vez garantiza un flujo continuo de datos valiosos para la empresa.
Ahora bien, esto plantea ciertas necesidades en cuanto a la responsabilidad del usuario se refiere. Aunque las empresas tienen una clara motivación económica para maximizar la interacción, el usuario promedio rara vez es consciente de la importancia de sus interacciones.
Sin embargo, la realidad es que cada consulta, cada mensaje enviado a un modelo de IA, es parte de un sistema mucho mayor. De hecho, los usuarios deberían ser conscientes de que sus interacciones no son 100% inocentes, ya que contribuyen a alimentar los datos que luego se usan para mejorar el modelo, pero también para monetizarlo de diversas maneras.
Ese «me alegra de haberte ayudado» o «podemos seguir haciendo cosas» o «quieres hablar de esto o de aquello» no solo buscan que la interacción se humanice sino que en esa humanización y construcción de una pseudo empatía basada en un algoritmo, quien la usa, permanezca más tiempo. Más tiempo de uso, mejores estadísticas. Mejores estadísticas implican un refinamiento en el aprendizaje y justifican mayores inversiones.
Por eso, una parte fundamental de este conocimiento, de esa responsabilidad del usuario, es entender cómo las interacciones pueden influir en los algoritmos de recomendación, los servicios publicitarios o incluso los modelos de predicción. Los sistemas de IA, al igual que las redes sociales, diseñan sus interfaces y flujos de interacción para maximizar el tiempo de uso.
Como ya se ha señalado, las preguntas abiertas, los recordatorios para seguir interactuando y la creación de experiencias más personalizadas tienen como objetivo mantener al usuario enganchado, mientras se recoge más información que alimenta los procesos comerciales.
La clave no es evitar la interacción con la IA, sino hacerlo con conciencia. Si bien las métricas de uso son vitales para la mejora de la tecnología, también lo es que los usuarios estén informados de cómo sus datos e interacciones pueden ser utilizados para fines comerciales.
No se trata de una crítica negativa hacia la IA, sino de una invitación a ser más conscientes de los procesos detrás de las herramientas que utilizamos.
Como sugieren los expertos de Forrester Research, la concienciación y educación del usuario sobre cómo sus interacciones afectan el sistema es esencial para equilibrar la innovación tecnológica con la responsabilidad ética en su implementación.
En última instancia, las interacciones con la inteligencia artificial son una calle de doble vía. Los usuarios alimentan a la máquina con datos, pero también tienen el poder de entender mejor el impacto de sus acciones.
Con un mayor conocimiento sobre cómo funciona este ciclo de métricas, los usuarios pueden tomar decisiones más informadas sobre su relación con la tecnología.
Simple, pero complicado a la vez.