Por Juan Alberto Flores (*)
Jueves 25 de Mayo, 2023
Publicado en la Revista Calidad y Negocios
Según Wikipedia, el astrónomo británico Edmund Halley (1656-1742) fue el primero en afirmar que un cometa observado en 1531 fue el mismo descrito en 1607 y que él mismo observó en 1682. Fue el primero en calcular la órbita de un cometa y descubrió su periodicidad, esto le permitió afirmar: “Con toda confianza puedo predecir que retornará en 1758”. Así, con toda justicia y honor, este cometa hoy se llama “Halley”. Para los cincuentones, es el mismo que pudimos ver en el año 1986 ya que pasa cada 75-76 años. Si alguien nos pregunta ¿Cuándo volverá a visitarnos el cometa Halley? Contundentemente responderemos que en el año 2062.
En la entrega anterior, comentamos que el reto del management es tener claridad y certeza sobre los indicadores, así como de los umbrales de los diversos procesos que gestionan en las organizaciones. Una predicción como la de Halley se convirtió en certeza pero para llegar a ello debe existir un proceso de uso de datos para predecir los resultados futuros.
En estos últimos meses, con asombro veo como la improvisación y la falta de conocimiento, intenta explicar erradamente la aplicación de la IA en las relaciones públicas, ligeramente anuncian “predicciones de tendencias de la industria y los medios”, “Predecir una publicación de una noticia revolucionando el mundo” entre otras formas, por la cual, la ciencia de datos debe aportar para evangelizar de mejor manera.
¿Cuál es la diferencia entre tendencia y predicción?
Ya vimos como Halley desarrolló una predicción hasta hoy vigente pero ¿Qué es una tendencia? hablemos de la industria de la moda, que utiliza el concepto de tendencia como la previsión de consumo de determinado concepto o producto por un número significativo de personas, en un período de tiempo que suele ser corto. Por ejemplo, las promociones de la tendencia en temporada “primavera-verano” u “otoño-invierno” una oferta que permite prever lo que definirá, en los próximos dos o tres meses, el consumo de colores, modelos y texturas de manera consciente.
En términos estadísticos, el método consiste en separar las observaciones en dos grupos (preferiblemente iguales) y calcular de manera sencilla, la media aritmética de cada uno de los grupos y así la línea de tendencia pasa una línea recta por ambos grupos.
Es así que “predecir una tendencia” o “predecir una publicación de una noticia”, es como utilizar modelos estadísticos, machine learning e inteligencia artificial para simplemente hacer un promedio aritmético sobre una cantidad mínima de datos. Es lo que una hoja de Excel podría hacer sin problemas antes de utilizar inteligencia artificial. Eso no es predecir, no caigamos ante el desconocimiento, una tendencia siempre ha sido posible definir y no necesita de IA.
¿Cómo aporta realmente la IA a las relaciones públicas?
La IA aporta de seis formas a las relaciones públicas pero me quiero detener en la que considero, tiene el mayor impacto: predecir el comportamiento futuro a partir de comportamientos del pasado para anticipar una crisis.
Hoy la predicción es mucho más viable que en tiempos de Halley, se usa análisis estadístico, aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelos estadísticos para encontrar patrones que pueden predecir el comportamiento futuro de un cometa, de un producto, de un servicio, de una empresa y hasta de un país.
El aporte de la IA en las relaciones públicas tiene que ver con la predicción de situaciones de crisis; ello es posible para una consultora de PR TECH, con su propia IA que le pone anabólicos al procesamiento de data para la investigación de décadas de comportamientos organizacionales ante diversas amenazas de crisis y oportunidades de posicionamiento de empresas de diversos sectores.
Una PR TECH tiene expertos en comunicaciones y relaciones públicas, pero sobre todo procesa con ingenieros el proceso masivo de datos, técnicos y analistas para la interpretación de datos, expertos en el desarrollo y organización de base de datos en formatos de ficheros planos para big data como CSV, JSON y XML así como expertos en el desarrollo de formas de visualización interactiva de la información para calcular la periodicidad de comportamientos recopilando data periodística histórica y del presente proveniente de los principales medios de comunicación, sus plataformas informativas y redes sociales para predecir con toda confianza una serie de sucesos repetidos que nos permite prepararnos para afrontarlos y sacarle provecho a todas las oportunidades. Hoy el Management requiere predictibilidad ¿Estas preparado?
(*) Juan Alberto Flores, comunicador social por la Universidad de Lima, cursa la maestría en Ciencias de Datos por la Universidad de la Rioja (UNIR). Por 20 años ha liderado la comunicación corporativa y las relaciones institucionales de empresas en el sector público y privado. En los últimos diez años, a través de Conector PR Tech, ayuda a las empresas a rentabilizar su inversión en comunicación y relaciones públicas; y con la creación de YOAX I.A en 2018, su propia inteligencia artificial, materializa su anhelo eterno de hacer predictibilidad de situaciones de crisis para diversas empresas.