The simple economics of Artificial Intelligence

Editorial: Harvard Business Review Press (2018). Autores: Ajay Agrawal; Joshua Gans; Avi Goldfarb.


Summary of the review for the global audience

Written by economists who are involved in consulting AI start-ups, this is one of the very few books about the impact of AI in the economy of the enterprises.  The authors make a remarkably good job  explaining in simple economic terms every manager is familiar with, the impact at the operational level, as well as at the strategic level. The impact comes from being able to predict things using machines accurately but in a very cheap way when compared with a human (standard) prediction.

To accomplish this goal the authors study the elements involved in decision making and prove that, for the first time in history, prediction can be decoupled of judgement enhancing the value of humans doing this activity. The authors also give the readers several tools to analyse the potential of AI automation on a task and a sound analysis of the tasks better suited for machines, for humans and for none of them. The last part of the book deals with the discussion of when the accuracy of the prediction can change the entire business model and also the implications of AI in society, particularly the impact in the jobs.

 In summary, an interesting book for all those needing to unravel the economic consequences of the AI in business, starting from simple economic concepts almost everybody knows. Highly recommendable and unique (at the moment) in the subject. 


Este es el primer artículo de una nueva serie cuyo propósito es comentar libros que traten más o menos directamente de Inteligencia Artificial. He de advertir que mi primer libro está en inglés, no dispone de versión en castellano (que yo sepa), pero se trata de un inglés estándar lleno de expresiones y vocabulario del mundo de la economía y los negocios, por lo que no debería ser un obstáculo su lectura incluso para personas que sólo cuenten con un nivel medio de inglés.

Un libro diferente que trata de la economía que generan las IA en las empresas a nivel operativo y estratégico

El libro que voy a comentar no es el típico libro lleno de algoritmos de todo tipo o con una fuerte componente matemática. Dado que este es un blog divulgación sobre la IA, no sería apropiado comenzar con un libro así. Se trata, por el contrario, del único libro que he leído hasta la fecha que trata de las consecuencias que desde el punto de vista económico tiene para las empresas la introducción de la  IA, de manera particular, sobre sobre su impacto en dos cuestiones:

  1. Su gran éxito para predecir cosas
  2. El hecho de que predecir se ha vuelto mucho  más barato que nunca y en todo caso, más barato que una predicción humana.

Es un libro escrito por economistas que están asesorando a numerosas start-ups basadas en IA de la ciudad de Toronto, en Canadá. No en vano, esta ciudad es una de las “mecas” de la IA en el S.XXI. Creo que uno de sus grandes aciertos consiste en explicar desde conceptos simples, la complejidad de los impactos en las empresas.

Una de las ideas más potentes del libro es que la IA no es una “nueva economía”, en el sentido de que introduzca nuevas leyes a las ya conocida (oferta y demanda, etc.), sino que su impacto puede ser explicado con las leyes ya conocidas y probadas por la economía, por lo que puede hacerse su análisis desde un terreno conocido.

El análisis de los autores está estructurado en torno a los datos que se necesitan de entrada y a los resultados de aplicar “máquinas que hacen predicciones” a las tareas, ya que básicamente conciben un puesto de trabajo como una sucesión de tareas muchas de las cuales implican la toma de decisiones. Los autores analizan todos los elementos que intervienen en la toma de decisiones y partir de conceptos económicos simples analizan las consecuencias que tiene la introducción de la IA en las tareas en el nivel operativo.

Quizás su aportación más interesante es su disección  del proceso de toma de decisiones donde se separan claramente la componente de la predicción de la del juicio que hasta ahora siempre habían sido realizadas conjuntamente por los seres humanos y que ahora pueden ser realizadas en muchas tareas por elementos diferentes: las predicciones por las máquinas y los juicios por los seres humanos. Particularmente brillante y reveladora (al menos para mí) me parece la relación de todo esto con la teoría económica de productos sustitutivos y complementarios y que ayuda a explicar el impacto de la IA en las empresas, pero me paro aquí para no arruinarle a nadie el placer de su lectura.

Con una serie de ejemplos, analizan cómo muchos problemas se están pudiendo resolver con técnicas de IA al convertirlos en problemas de predicción. Por ejemplo (citado en el libro), los coches autónomos “programados” han existido desde hace décadas en entornos muy controlados de fábricas o recintos cerrados, pero no han podido salir a la calle porque es imposible programar toda la variedad de situaciones a las que se tienen que enfrentar, hasta que nos se han convertido en problemas de predicción muy fiables. Antes una situación en la calle, la cuestión a resolver por el coche autónomo es, ¿qué es lo más probable que haría un ser humano en esta situación?

Luego analizan cómo va a ser la nueva división del trabajo, identificando qué tipos de tareas son las que los seres humanos somos mejores que las máquinas (aún), en cuáles la “batalla” ya está perdida, en cuales somos igualmente malos humanos y máquinas y finalmente, en qué tipos de tareas es necesaria la supervisión humana debido a que las máquinas todavía no entienden bien el contexto y pueden hacer predicciones aparentemente muy fiables pero absolutamente equivocadas. Esta última categoría, al  igual que la primera , son fuentes de puestos de trabajo en el futuro, relativamente “a salvo” de la IA. También analizan los autores qué tareas serán las que se automatizarán completamente antes.

Continua el libro proporcionando una serie de herramientas para analizar tareas y sus posibilidades de automatización a través de una IA, a partir de un deconstrucción de los flujos de trabajo y proponiendo su propio “modelo del lienzo IA” (IA canvas)  junto con un par de ejemplos para aclarar conceptos. También hablan en el siguiente capítulo de cómo lo anterior tiene consecuencias en el rediseño de los puestos de trabajo.

Es en esta parte donde pienso que al libro le ha faltado un poco de profundidad, aunque los conceptos explorados y las herramientas propuestas son útiles y de aplicación inmediata.

En los siguientes dos capítulos, los autores analizan en qué momento una gran fiabilidad en la predicción puede convertirse en un activo estratégico, cambiando completamente el modelo de negocio de las empresas . Lo más interesante es su análisis sobre los impactos de las IA en el capital, la mano de obra y los datos.

Posteriormente discuten los autores sobre lo que significa realmente una estrategia de “IA lo primero”, ya que el hecho de usar IA en algunos procesos operativos no convierte a una empresa en “IA como principal componente estratégica”, de la misma manera que una “empresa de Internet”, no es lo mismo que una empresa tradicional que tiene canales de comunicación en Internet e incluso comercio electrónico, se requieren más cosas, para ser una “empresa de la Red”. Discuten su potencial disruptivo y también la importancia de hacer las cosas en el momento adecuado (ese concepto anglosajón intraducible denominado timing).

Uno de los últimos capítulos lo dedican los autores a analizar los distintos riesgos que lleva aparejada la IA en términos de responsabilidad, calidad y seguridad. Después concluyen con una interesante (y novedosa) discusión los riesgos asociados a los datos: los de entrada, los de entrenamiento y finalmente, los de realimentación para que se produzca aprendizaje.

El último capítulo,  está dedicado al impacto de la IA en la Sociedad. Para mí, aun estando bien, es para el más flojo del libro, ya que claramente los autores están saliendo de su zona de “confort” y sus afirmaciones son más tentativas y menos fiables que las del resto del libro.

En definitiva, es un libro interesante para todos aquellos que quieran desentrañar las consecuencias económicas de la IA en los negocios, a partir de conceptos simples que muchos ya poseen. Muy recomendable y único en su género (de momento).

Última revisión del artículo: 5 de diciembre de 2018

Posted by santiago

2 Comments

  1. Buenas Santi,
    Genial el resumen del libro. Tienes ese don especial de simplicar lo dificil y depertar el interes por la cosas. Te animo a que sigas recomendando libros y escribiendo este tipo de articulos. No importa la tematica por que a buen seguro seran interesantes. Nosotros seguiremos leyendote y aprendiendo. La unica pega:)- es que vamos a tener que comprar libro por articulo, por que leyendote es inevitable quedarse indiferente. Que pases un buen día.

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    1. Muchas gracias Julio por darme realimentación sobre lo que voy escribiendo, siempre es bien recibida y muy útil y lamentablemente poca gente la deja, lo que me obliga a ir “a ciegas”. Intentaré seguir tu consejo, aunque si te sirve de consuelo antes de recomendar los libros yo también tendré que comprarlos ;->

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