La IA real requiere datos reales. Aprende a detectar el AI washing antes de que dañe la satisfacción y credibilidad del cliente.
por Tal Klein
La esencia
- Riesgos reales. Representar mal a la IA puede conllevar acciones legales, multas elevadas y la pérdida de clientes.
- Lo fácil no es suficiente. La IA que simplemente hace que un producto sea más fácil de usar es el clásico lavado de IA.
- Los datos son la diferencia. Evita el lavado de IA con datos propietarios y de alta calidad que hacen que tu IA sea más inteligente.
Probablemente hayas oído la expresión “ponerle pintalabios a un cerdo” para describir una situación en la que alguien se viste para que parezca nuevo, incluso cuando en realidad no ha cambiado nada.
Esa es una de las mejores formas de describir el “lavado de IA” en tecnología, que ocurre cuando alguien etiqueta “IA” sobre procesos existentes sin mejorar materialmente los datos, modelos o resultados subyacentes. Claro, puede parecer IA, pero en el fondo siguen siendo los mismos flujos de trabajo y reglas de siempre.
Los peligros del lavado de IA
Ya hemos visto este tipo de sobreventa antes. Cuando el SaaS se popularizó, la gente bromeaba diciendo que en realidad era simplemente “software en otro servidor”, básicamente trasladando aplicaciones cliente-servidor de un centro de datos corporativo a la nube. Con el tiempo, conseguimos el verdadero SaaS, pero no antes de mucho “lavado de nubes”. De manera similar, probablemente hayas visto “greenwashing” en el comercio minorista, ya que las empresas usan términos como “natural” para que sus productos parezcan más respetuosos con el medio ambiente de lo que realmente son.
Signos comunes del lavado por IA
Una referencia rápida para que los líderes de CX y marketing identifiquen afirmaciones exageradas o engañosas sobre IA.
| Reclamación | Lo que realmente significa | Impacto en la experiencia del cliente |
|---|---|---|
| Interfaz “impulsada por IA” | Probablemente solo un envoltorio en lenguaje natural sobre flujos de trabajo existentes | Poca o ninguna mejora en los resultados; Los clientes pueden notar que es superficial |
| “Asistente inteligente” o “chatbot de IA” | Lógica de árbol de decisión o respuestas guionizadas | La frustración aumenta cuando el bot no puede resolver problemas reales |
| “Perspectivas predictivas” | Modelos genéricos de terceros sin datos propietarios | Baja precisión y sugerencias repetitivas que resultan impersonales |
| “IA de nivel empresarial” | No hay visibilidad sobre los datos de entrenamiento ni la procedencia del modelo | Las respuestas inconsistentes erosionan la confianza y fomentan la rotación |
| “Recomendaciones personalizadas” | Reglas simples basadas en clics pasados o segmentos amplios | Experiencias genéricas que no resultan relevantes o útiles |
Cuando se trata de lavado por IA, los riesgos son significativos, incluyendo:
- Consecuencias legales: El año pasado, la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) llegó a un acuerdo contra empresas que hicieron “declaraciones falsas y engañosas sobre su supuesto uso de inteligencia artificial (IA)“. Las empresas fueron censuradas, se les ordenó cesar y desistir, y pagaron cientos de miles de dólares en sanciones civiles. La “Operación AI Comply” de la Comisión Federal de Comercio también está dirigida a empresas que utilizan IA en “conductas engañosas o desleales” hacia los consumidores.
- Pérdida de control. Poner un envoltorio fino en la API de otra persona puede permitirte entregar IA, pero no sabes en qué datos está entrenada ni qué respuestas dará a tus clientes. Simplemente añadir tu logo a una plataforma no te da ninguna ventaja competitiva real; que la llamada “IA” es una mercancía que te mantiene ligado a los datos y algoritmos de otra persona.
La prueba para el lavado por IA
En última instancia, todo se reduce a una pregunta: ¿La plataforma o producto tiene datos que hacen que la IA sea más inteligente, o simplemente la IA la hace más fácil de usar?
Considera un front-end en lenguaje natural para un flujo de trabajo. Sí, técnicamente es IA, pero solo enmascara la complejidad del flujo de trabajo con una interfaz de cliente más accesible. Cuando la IA simplemente facilita el uso del producto, eso es el lavado de la IA.
Los chatbots con IA pueden mejorar la experiencia del cliente, pero en realidad no ofrecen todo el valor de la IA. Si un quiosco de aerolínea usa “IA” para guiar a los usuarios a través de un árbol de decisiones, eso no es realmente IA. Sin embargo, la misma aerolínea podría utilizar IA real para revisar el historial de viaje de un cliente y otros datos propietarios de los clientes y así ofrecer una mejora a primera clase. Ahí es donde está el verdadero valor, tanto para las empresas como para los clientes.
La verdadera IA de nivel empresarial depende de los datos
La IA solo es tan buena como los datos que la alimentan. Como explicó un informe de investigación del Grupo de Estrategia Empresarial, “cuanto mejores sean los datos, mejor es la IA.” Para determinar si un producto realmente merece la etiqueta “IA”, esto es lo que busco en los datos:
- Datos propietarios, de primera mano. Tus datos son tu ventaja competitiva. Tus competidores no tienen tus datos de ventas ni la opinión de los clientes, lo que significa que no pueden construir una plataforma de IA que aproveche estos conocimientos. Cuando eres propietario (y puedes auditar) tus datos, sabes que están limpios y puedes evitar muchas preocupaciones sobre la privacidad y la normativa. Los datos externos están bien para resolver problemas comunes, pero no te ayudarán a avanzar tanto, ya que todos tienen acceso a los mismos datos genéricos.
- Datos de alta resolución. Recopilar datos con mayor frecuencia, reducir el ruido en los datos y utilizar una amplia variedad de fuentes puede mejorar la calidad de los datos y de la plataforma de IA. Por ejemplo, menos lagunas en los datos permiten un mejor reconocimiento de patrones, lo que conduce a modelos y predicciones más precisos.
- Datos empíricos (reales). Los datos basados en la realidad, no en hipótesis, suelen ser más fiables y valiosos. Por supuesto, aún tendrás que tomar decisiones basándote en modelos, pero usar datos empíricos puede hacerlos más fiables.
Desafortunadamente, probablemente seguiremos viendo bastante lavado de IA mientras todos intentan promocionar productos y plataformas impulsados por IA. Pero esperamos obtener cada vez más IA “verdadera” a medida que los clientes sigan exigiendo los beneficios que solo la IA real puede ofrecer. Mientras tanto, sigue atento al lavado de la IA y gana una ventaja competitiva al sobrecargar tu IA con datos contextuales propietarios y de alta resolución.
Sobre el autor
Tal Klein regresa a Lakeside tras haber sido CMO de 2015 a 2019. Recientemente lideró marketing en la división VeloCloud de Broadcom, impulsando el crecimiento global de la marca y estrategias para soluciones de redes con IA y conectividad en el edge.