Por qué nuestras decisiones fueron tan malas durante COVID

Nadie estaba preparado para COVID-19. Nadie más que un puñado de epidemiólogos y visionarios, incluido especialmente Bill Gates en su charla TED ahora viral, sintió que la próxima pandemia mundial era cuestión de tiempo, no de caso.

Mirando hacia atrás, nuestra falta de preparación es vergonzosa y casi inexcusable. Más aún cuando considera lo que sabemos sobre el VIH, el SARS, el MERS y, más recientemente, las epidemias de Ébola y Zika.

Todos hemos hablado sobre la superpotencia de IA en la última década. Pero la IA aún no ha podido salvarnos. No puede reemplazar la toma de decisiones humanas. Sin embargo, la tecnología nos puede proporcionar herramientas que complementan nuestros propios procesos cognitivos. Eso podría prepararnos mejor para responder a futuras epidemias, crisis y eventos con cisnes negros.

Quizás se pregunte por qué los investigadores de tecnología emergente no podrían usar el poder de la IA y el aprendizaje automático (ML) para predecir lo que iba a suceder. Sin embargo, en su estado actual, AI ni siquiera puede predecir y calcular el pronóstico de ventas de productos de lujo o de consumo en el comercio minorista. Muchos modelos de pronóstico creados de manera inteligente han fallado dramáticamente. Por esta razón, las máquinas no nos han advertido sobre la inminente crisis económica, la pérdida de empleos por parte de millones de personas y el alto nivel de inestabilidad emocional entre la población.

Entonces nos preguntamos cómo podemos prepararnos para futuras crisis, porque habrá otras. ¿Cómo podemos usar tecnología moderna, IA y ML como parte de las estrategias de gestión de crisis y los procesos de toma de decisiones? Las implicaciones de esta pregunta van mucho más allá del campo académico. Si aprendemos nuestras lecciones ahora, podríamos usar nuevas tecnologías para ayudar con otros desastres mundiales.

¿Crees que eres una criatura racional? Piénsalo de nuevo.

Cuando hablamos de fenómenos que son difíciles de predecir, generalmente pensamos en dos domingos en la fiesta del té de la tía sobre terremotos, el mercado de valores o el clima. Lo que normalmente no pensamos es quizás la carta más salvaje de todas: el comportamiento humano.

Somos seres al azar e irracionales que están influenciados por las emociones, los motivos inconscientes y las funciones de nuestro cuerpo. Simplemente compare qué tan bien se adhiere a su lista de compras con el estómago vacío y qué tan bien acaba de comer. O cómo son sus discusiones con su pareja después de un largo día de trabajo en comparación con un tranquilo sábado por la mañana. Los mismos mecanismos psicológicos en el momento y lugar equivocados y en las manos equivocadas han provocado crisis de misiles nucleares. Durante la pandemia de COVID, vimos a científicos, políticos y ciudadanos tan poco preparados que se olvidaron de pensar por sí mismos, lo que provocó retrasos en la toma de decisiones.

Los dos sistemas

La interpretación más simple de cómo piensa nuestro cerebro Durante el proceso de toma de decisiones, el premio Nobel Daniel Kahneman propuso, que agrupó los procesos de pensamiento en dos sistemas. El sistema 1 se refiere a nuestra respuesta emocional, intuitiva y ultrarrápida. El sistema 2 es nuestro pensamiento lento, consciente y racional.

Ambos sistemas son el resultado de largos procesos evolutivos y cada uno tiene sus ventajas. Sin embargo, también tienen sus límites. El sistema 1 o nuestro instinto a menudo es correcto. Sin embargo, también es parcial e irracional. El sistema 2, sin embargo, es lento y requiere mucho esfuerzo. La forma en que estos sistemas se activan y desactivan mediante la intervención de la IA no está tan clara y no se ha investigado lo suficiente.

Todo esto nos hace mal equipados para crisis como la pandemia actual. La naturaleza de una crisis significa que tenemos poca o ninguna información para una toma de decisiones exhaustiva y racional. Para empeorar las cosas, las crisis también nos ofrecen períodos de tiempo extremadamente cortos para implementar medidas.

Cómo puede ayudar la IA

La IA aún no puede tomar estas decisiones por nosotros. Pero puede, probablemente, ayudar al compensar las deficiencias de nuestros modelos de decisión incorporados.

Por un lado, podemos usar la tecnología para almacenar grandes cantidades de datos y realizar cálculos precisos y ultrarrápidos. Esto podría ayudarnos a desarrollar modelos matemáticos confiables para analizar y predecir la progresión de la epidemia y desarrollar diagnósticos y tratamientos. Pero los usos potenciales de la IA no se detienen allí. Corea del Sur se encontraba entre los países con la respuesta COVID-19 más eficiente. Confiaron en gran medida en la inteligencia artificial para mejorar la eficacia del diagnóstico, clasificar a los pacientes, compartir información al instante y tomar medidas para poner en cuarentena y bloquear a la policía. Un ejemplo notable es el uso de IA para examinar los rayos X e identificar anomalías pulmonares en solo tres segundos.

Prejuicios ocultos y otras trampas

Además de sus habilidades superiores de almacenamiento y aritmética, las máquinas no sufren de emociones, falta de sueño, calambres menstruales o resacas. Sin embargo, esto no significa que sean infalibles.

Para que AI pueda hacer predicciones y decisiones precisas, debe haber sido programado para ello. Esto requiere una entrada de información de alta calidad. Sin embargo, no existen tales conjuntos de datos precisos en epidemias. No existen registros extensos de patrones históricos similares que podamos usar para promover el aprendizaje de IA.

Como humanos, éramos descuidados cuando se trataba de entrenar IA en epidemias y desastres. Actualmente tenemos conjuntos de datos limitados y análisis de un puñado de pandemias de los últimos 100 años.

Las crisis también son impredecibles por definición. Parafraseando a los antiguos griegos, no se puede tener la misma crisis dos veces. Existe un límite para la cantidad de datos y conclusiones de epidemias anteriores que pueden contribuir a lo que está sucediendo ahora.

¿Dónde está todo esto para nosotros?

Ahora más que nunca, necesitamos científicos y desarrolladores de datos para los que debemos estar capacitados. Construir una IA que finalmente pueda interpretar los datos. Y así como queremos estar seguros de que los medicamentos han sido desarrollados y utilizados con instrucciones por investigadores altamente calificados, esperamos reglas para el uso de tecnologías de IA y el desarrollo de principios.

La IA puede ayudar a los investigadores a buscar datos para encontrar posibles tratamientos y otras soluciones, algo que el proyecto sin fines de lucro CoronaWhy está tratando de lograr.

Al contar con empleados más capacitados y desarrollar marcos para principios de IA responsables en un enfoque mixto, confiando tanto en la mente humana como en la inteligencia mecánica, podremos evitar que nuestro sistema 2 es víctima del análisis de parálisis y de proporcionar a nuestro sistema 1 datos confiables y basados ​​en hechos.

Valeria Sadovykh es Líder Global de Entrega de Tecnología Emergente en PwC Labs, donde se enfoca en la toma de decisiones y los aspectos de inteligencia de toma de decisiones de tecnologías como las redes sociales y la IA.