El confinamiento debido a la pandemia de COVID-19 ha puesto de manifiesto nuestra dependencia de la tecnología. Por ello, ahora, muchas marcas se replantean cómo conectar mejor con quienes compran en línea.
Los consumidores de Oriente Medio se conectan cada vez más a Internet para comprar comida, verse, formarse... Pero, la venta de ropa ha "caído bruscamente" desde principios de 2020. Algunas empresas creen que es debido a que ciertas interacciones en línea necesitan un enfoque más humano.
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Una idea que el proveedor de software Getbee, con sede en Dubái, ha capitalizado, creando lo que denomina la 'primera plataforma personalizada' para que las marcas conecten mejor con los clientes. Estos pueden ser asesorados por un experto de su confianza.
La directora general de la empresa, antigua profesora convertida en empresaria, asegura que, mientras los beneficios globales de la moda disminuyeron en 2020, sus ventas minoristas 'en línea' aumentaron un 28 % de media, en cuestión de meses, para las cerca de 20 marcas que utilizan su plataforma.
"Comprar en línea puede resultar solitario. Normalmente, la gente realiza la compra a una persona de forma individual. El 86 % de los clientes prefiere tratar con una persona antes que con un chatbot. Por eso funciona la 'compra opcional personalizada", afirma Thea Myhrvold, directora ejecutiva de Getbee.
Chalhoub Middle East, que representa a clientes minoristas de lujo como Lancôme y Faces, señala que humanizar las plataformas en línea es el camino a seguir; especialmente tras la pandemia.
"Nos ayudó a sobrevivir y nos ayudó a generar resultados que no habríamos logrado si nos hubiéramos quedado esperando a que nuestros informáticos construyeran plataformas de comercio electrónico, para nosotros", declara Aleksandra Harciarek, directora de proyectos digitales del Grupo Chalhoub.
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"Dada la necesidad de crear una tecnología más 'humana' para ganarse nuestra confianza, los desarrolladores creen necesario introducir valores humanos en tecnologías más complejas como la Inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para que sean dignas de confianza", señala el periodista de Euronews, Salim Essaid.
Esto plantea la pregunta: ¿puede la tecnología mentir? La respuesta es: 'sí'. Todo depende de los datos introducidos para guiar el aprendizaje automático. En 2015, el motor de búsqueda de Inteligencia Artificial de Amazon determinó que se tenían menos en cuenta los currículos con la palabra "mujer". Un estudio del MIT descubrió en 2018 que los algoritmos de reconocimiento facial automatizado tenían mayores errores de detección hacia las personas de color, en comparación con las de raza blanca. La oposición a cuestiones similares en 2020 hizo que Microsoft, IBM y Amazon se negaran a vender su software de análisis facial a la Policía estadounidense, por temor a la elaboración de perfiles raciales y a la vigilancia masiva.
A pesar de ello, solamente el 25 % de las empresas consideran las implicaciones éticas antes de invertir en IA, según Price Waterhouse Cooper. La firma, estima que la tecnología aportará unos 13 billones de euros a la economía mundial en 2030. La empresa emergente DatumCon entrena redes neuronales de IA para garantizar la seguridad de las perforaciones petrolíferas, rastrear la utilización de mascarillas y el distanciamiento social y detectar las emociones humanas con el "análisis de sentimientos. El director general de la compañía, afirma que la IA es superior a los humanos en la realización de tareas específicas pero necesita la orientación humana para las más complejas, como la detección de emociones, que pueden incluir sesgos si no se guían adecuadamente.
¿Cómo se entrena el aprendizaje automático para que sea más humano o más ético?, quiere saber Salim Essaid.
"Cada vez que vamos a implementar una red... digamos, aquí, en Dubái, nos aseguramos de que el etiquetado de los datos provenga de ciudadanos locales porque queremos ser capaces de reflejar las características locales de los datos", explica el director ejecutivo de DatumCon , César Andrés López.
Con la supervisión de un psicólogo, DatumCon utiliza 30 000 rostros diferentes para enseñar a detectar cada emoción básica. Todo ello en un esfuerzo por crear una tecnología más 'humana'.
