Los modelos de IA luchan para predecir el comportamiento irregular de las personas durante la pandemia de Covid-19

Las empresas minoristas y de servicios de todo el mundo utilizan algoritmos de IA para predecir el comportamiento de los clientes, hacer un inventario, estimar el impacto de la publicidad y detectar posibles casos de fraude. Los modelos de aprendizaje automático utilizados para hacer estas predicciones se entrenan con patrones derivados de la actividad normal y cotidiana de las personas. Desafortunadamente, nuestra actividad diaria ha cambiado durante la pandemia de coronavirus, y como MIT Technology Review informó, los actuales modelos de aprendizaje automático se están viendo afectados como resultado. La gravedad del problema difiere de empresa a empresa, pero muchos modelos han sido afectados negativamente por el cambio repentino en el comportamiento de las personas en el transcurso de las últimas semanas.

Cuando ocurrió la pandemia de coronavirus, los hábitos de compra de las personas cambiaron dramáticamente. Antes del comienzo de la pandemia, los objetos más comúnmente comprados eran cosas como fundas de teléfono, cargadores de teléfono, auriculares, artículos de cocina. Después del comienzo de la pandemia, los 10 términos de búsqueda más populares de Amazon se convirtieron en cosas como toallitas Clorox, spray Lysol, toallas de papel, desinfectante de manos, mascarillas faciales y papel higiénico. A lo largo de la última semana de febrero, las búsquedas más populares de Amazon se convirtieron en productos relacionados con la protección contra el Covid-19. La correlación entre las búsquedas/purchases de productos relacionados con el Covid-19 y la propagación de la enfermedad es tan confiable que se puede utilizar para rastrear la propagación de la pandemia en diferentes regiones geográficas. Sin embargo, los modelos de aprendizaje automático se rompen cuando los datos de entrada del modelo son demasiado diferentes a los datos utilizados para entrenar el modelo.

La volatilidad de la situación ha hecho que la automatización de las cadenas de suministro y los inventarios sea difícil. Rael Cline, el director ejecutivo de la consultoría Nozzle con sede en Londres, explicó que las empresas están tratando de optimizar la demanda de papel higiénico de la semana anterior, mientras que “esta semana, todos quieren comprar rompecabezas o equipo de gimnasio”.

Otras empresas tienen sus propios problemas. Una empresa proporciona recomendaciones de inversión basadas en el sentimiento de varios artículos de noticias, pero como el sentimiento de los artículos de noticias en este momento es a menudo más pesimista que el habitual, los consejos de inversión podrían estar sesgados hacia lo negativo. Mientras tanto, una empresa de video en streaming utilizó algoritmos de recomendación para sugerir contenido a los espectadores, pero como muchas personas se suscribieron repentinamente al servicio, sus recomendaciones comenzaron a fallar. Otra empresa responsable de suministrar condimentos y salsas a los minoristas en la India descubrió que los pedidos en bulk rompieron sus modelos predictivos.

Diferentes empresas están manejando los problemas causados por los patrones de comportamiento de la pandemia de manera diferente. Algunas empresas simplemente están revisando sus estimaciones hacia abajo. La gente todavía continúa suscribiéndose a Netflix y comprando productos en Amazon, pero han reducido el gasto en artículos de lujo, posponiendo las compras de artículos de gran valor. En cierto sentido, el comportamiento de gasto de las personas puede concebirse como una contracción de su comportamiento habitual.

Otras empresas han tenido que intervenir más a mano con sus modelos y han hecho que los ingenieros realicen ajustes importantes en el modelo y sus datos de entrenamiento. Por ejemplo, Phrasee es una empresa de IA que utiliza modelos de procesamiento y generación de lenguaje natural para crear copias y anuncios para una variedad de clientes. Phrasee siempre tiene ingenieros que verifican qué texto genera el modelo, y la empresa ha comenzado a filtrar manualmente ciertas frases en su copia. Phrasee ha decidido prohibir la generación de frases que podrían fomentar actividades peligrosas durante un tiempo de distanciamiento social, frases como “ropa de fiesta”. También han decidido restringir términos que podrían generar ansiedad, como “prepárate”, “abróchate” o “abastece”.

La crisis de Covid-19 ha demostrado que los eventos inusuales pueden desbaratar incluso los modelos más confiables y bien entrenados, ya que las cosas pueden empeorar más que los peores escenarios que se incluyen normalmente en los datos de entrenamiento. Rajeev Sharma, director ejecutivo de la consultoría de IA Pactera Edge, explicó a MIT Technology Review que los modelos de aprendizaje automático podrían ser más confiables si se entrenaran con eventos inusuales como la pandemia de Covid-19 y la Gran Depresión, además de las fluctuaciones habituales hacia arriba y abajo.