Imagina que estás en la sala de espera de un hospital. Un familiar muy querido está siendo evaluado y el diagnóstico es incierto. En ese momento de vulnerabilidad, se te ofrece una elección: ¿prefieres que el tratamiento lo decida un eminente especialista o que lo determine un algoritmo matemático?
Casi todos, de forma instintiva, elegiríamos al médico. Nos aferramos a la idea de que la intuición humana posee una "chispa" que ninguna máquina puede replicar. Sentimos una aversión natural hacia lo artificial cuando el destino está en juego, la misma que nos frena ante los coches autónomos: preferimos un error humano a una decisión programada.
El "sacrilegio" de Paul Meehl
Sin embargo, la ciencia lleva décadas desafiando esta creencia. En los años cincuenta, el psicólogo Paul Meehl publicó un libro que fue recibido como un auténtico sacrilegio: Clinical vs. Statistical Prediction. Tras analizar casos que iban desde la supervivencia al cáncer hasta el éxito de padres adoptivos, Meehl demostró que las fórmulas son sistemáticamente superiores a los expertos.
¿Por qué fallamos donde la máquina acierta? La respuesta está en nuestra propia inconsistencia. Un experto puede evaluar el mismo caso en dos momentos distintos y dar diagnósticos diferentes. Factores invisibles como el cansancio, el hambre o incluso el humor influyen en el juicio humano.
El mito de la objetividad: el caso del examen
Un ejemplo revelador de esta fragilidad ocurrió en un entorno académico. Se pidió a cinco profesores que calificaran el examen de una alumna, alguien con un expediente brillante pero una actitud conflictiva. El resultado fue un caos estadístico: las notas oscilaron erráticamente desde el notable hasta el suspenso. No se estaba evaluando solo el conocimiento, sino que el juicio de los profesores estaba empañado por prejuicios y estados de ánimo. Una fórmula, ante el mismo examen, siempre habría arrojado la misma nota. El algoritmo no tiene "malos días".
El amor y las matemáticas
Incluso en terrenos tan sagrados como el matrimonio, los números tienen algo que decir. El investigador Robyn Dawes estableció una fórmula casi provocadora para predecir el éxito de una pareja: frecuencia de las veces que se hace el amor menos frecuencia de las discusiones. Aunque nos parezca una simplificación excesiva, este tipo de cálculos suelen ser más precisos que las largas sesiones de análisis subjetivo.
El test que cambió el nacimiento
Para entender el poder de las fórmulas, basta mirar a cualquier sala de partos. Antes de 1953, el destino de un recién nacido dependía del "ojo clínico". Lamentablemente, señales de peligro sutiles pasaban desapercibidas. Todo cambió cuando la anestesióloga Virginia Apgar diseñó un test sencillo: una fórmula de cinco ítems que otorga una puntuación objetiva al nacer. Este método "rígido" estandarizó la supervivencia y salvó miles de vidas que el ojo humano no supo proteger.
Conclusión: ¿Naturaleza o Precisión?
Históricamente, hemos bendecido el juicio clínico como algo "empático" y "vivo", mientras castigamos a los algoritmos llamándolos "estériles" o "ciegos". Pero los datos nos obligan a una reflexión incómoda: si una fórmula "fría" es más justa y precisa que un experto "cálido", ¿no es acaso lo más humano —y lo más ético— elegir la fórmula?
En un mundo complejo, la sencillez de un algoritmo puede ser el puente más seguro hacia la justicia y la verdad.
Es evidente, JOSELU, que los médicos cuando emiten un resultado, al menos hoy en día y desde hace tiempo, lo hacen basándose en conocimientos clínicos probados y no bajo su ojo clínico. Cierto que la experiencia es un grado, pero ya no se fían, protocolos mandan, de su ojo clínico y si de los resultados que antes han pasado por el análisis de una máquina. Hace tiempo que la I.A. ayuda a analizar los diferentes problemas que se presentan entre pacientes que teniendo la misma enfermedad se han de afrontar de diferente forma (peso, sexo, edad, enfermedades paralelas...), y esto hace que las máquinas, y en ella los algoritmos basados en las probabilidades y "experiencia" en cientos de resultados con pacientes similares, juegan un papel preponderante.
ResponderEliminarYo me dejo guiar por un médico que se deje guiar por una máquina que a su vez se deje guiar por algoritmos. Es más seguro.
Un abrazo
Pues estamos de acuerdo, Miquel, un médico que se deje guiar por una máquina y que a su vez se deje guiar por algoritmos, esto en el terreno de la medicina, pero la idea de las fórmulas es aplicable a infinidad de terrenos sociales y humanos donde apreciamos el valor de un enfoque humano, como la concesión de libertad condicional a un preso que puede engañar al evaluador humano, pero no a la máquina, por lo menos en Estados Unidos donde se han constatado que los jueces conceden la libertad condicional en base a su estado de ánimo o el hambre que tenga si es la hora previa a la comida. Son más estrictos y negativos cuando tienen hambre. Por ejemplo, en el caso de contratación de un empleado en una empresa o la previsión de rendimiento académico de un estudiante basándose en fórmulas sencillas. El mecanismo del algoritmo siempre tiende a lo sencillo frente a la complejidad humana. Un abrazo, Tot.
EliminarTodo es relativo. A mis alumnos les solía decir: lo mío con vosotros es simplemente una función docente y me encantaría disponer de una máquina y que fuera ella, con los datos que se fueran introduciendo: trabajo personal, asistencia, actitud, exámenes..., la que os evaluara y pusiera la calificación
ResponderEliminarOdio evaluar. Pasar de docente comunicador a juez.
Saludos.
Como profesor de literatura era radicalmente subjetivo. Tenía una idea base de lo que esperaba de mis alumnos y juzgaba con arreglo a ella en función de mi inspiración y la del alumno. Probablemente, era muy injusto y mis alumnos se quejaban de ello. Tenía un esquema en la mente y valoraba si el alumno se aproximaba a él.
EliminarSin duda, la realidad de que en todas las universidades se hacen exámenes tipo test es buena muestra de que se teme la subjetividad del corrector, el valor de la fórmula frente al cansancio o el estado de ánimo. La máquina no tiene bajones de azúcar. Sin embargo, esto choca con lo que históricamente era mi intuición de lo que era un buen examen. Un problema complejo. Saludos.
Mientras no decida sobre la vida y la muerte. Un beso
ResponderEliminarEn un tratamiento médico puede debatirse entre la vida y la muerte, está claro. Otro ejemplo, son los coches autónomos que toman decisiones viarias basándose en algoritmos y pueden decidir efectivamente entre la vida y la muerte.
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