La declaración de la Organización Mundial de la Salud de una emergencia global relacionada con el brote de coronavirus recuerda la epidemia de SARS (Síndrome Respiratorio Agudo Severo) de 2003. Cualquiera esperaría que las lecciones aprendidas de lo sucedido en 2003 hubieran sido actualizadas para que la comunidad global pusiera en práctica contramedidas para tratar la inevitable epidemia de coronavirus desatada este año.
Los activos del ecosistema de la Inteligencia Artificial (IA), la computación conversacional y el aprendizaje automático han evolucionado exponencialmente en capacidades, de forma similar a la evolución que han experimentado los servicios informáticos basados en la nube o la disponibilidad de acceso inalámbrico a internet de alta velocidad prácticamente sin coste.
La informática conversacional abre muchas vías en una crisis sanitaria
En cuanto al aprendizaje automático, por ejemplo, Bluedot, una startup de Toronto, ha desarrollado una plataforma de seguimiento del estado de salud que analiza grandes conjuntos de datos a partir de informes de noticias globales, datos de líneas aéreas e informes de brotes de enfermedades en animales y otros. Aprovechan a los epidemiólogos para mantener sus resultados de aprendizaje automático "limpios y honestos", antes de alertar sobre una posible extensión de la enfermedad, y alertaron con éxito a sus clientes sobre el reciente brote de coronavirus.
Sin embargo, a pesar de la destreza del aprendizaje automático, ingiriendo y analizando grandes cantidades de datos para proporcionar un resultado, no debemos olvidar la informática conversacional, puesto que ofrece una amplia gama de herramientas muy dispares a los afectados por un brote infeccioso como el que estamos presenciando.
¿Quiénes son estos interesados, además de los pacientes afectados? Hay muchos: los individuos físicamente en contacto con un paciente afectado o con un miembro de su familia, los profesionales sanitarios (médicos, enfermeras, auxiliares...) o los empleados de los servicios privados sanitarios, entre otros.
Personas y máquinas mano a mano pueden afrontar mejor este reto
Los agentes conversacionales basados en inteligencia artificial, como es el caso de Amelia de IPsoft, permiten y capacitan a los distintos públicos interesados, ofreciéndoles un gran valor a través de la mejora de la comunicación con pacientes y otros interesados, con una plataforma bidireccional, multilingüe, omnicanal y altamente escalable.
La capacidad de estos agentes conversacionales para acceder a una amplia gama de sistemas complejos de registro en un asunto seguro y privado es muy importante, debido a la naturaleza sensible de los datos relacionados con el paciente.
Una fuerza híbrida
Además de lo anterior, es muy relevante entender que pueden sumarse tantos miembros o agentes conversacionales como sean necesarios, creando una fuerza de trabajo digital a la medida, sobre todo si se tiene en cuenta lo que ha supuesto la limitación de recursos para abordar brotes como el reciente coronavirus.
Esto es muy relevante, sobre todo si pensamos en tareas desarrolladas por una fuerza laboral humana y que pueden ser sustituidos por este tipo de empleados digitales, como la recopilación de datos de una amplia gama de fuentes, la difusión de información, las llamadas de seguimiento, la coordinación de recursos y muchas otras.
La IA puede realizar tareas de menor valor añadido y más repetitivas
En esto es donde la fuerza de trabajo híbrida humano/máquina aprovecha lo mejor de ambos mundos, ya que la IA puede llevar a cabo tareas de menor valor añadido y más repetitivas, dejando para los humanos aquellas tareas que no pueden desempeñar las máquinas.
Juntos, personas y máquinas, seremos capaces de mejorar significativamente la resolución de retos tan relevantes para la población mundial como el que vivimos actualmente.
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