viabilidad se

Lic. Marisa Hadene 1

1. IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

La identificación de la tarea se compone tres etapas.

1. Plan de requisitos: se considera el primer aspecto que hay que tener en

cuenta antes de iniciar el desarrollo de cualquier SBC. Esto es, la

definición de los objetivos de la aplicación.

2. Elección del problema: se trata, por una parte, de recopilar aquellas

aplicaciones que, por plantear una problemática específica no convencional

en la ejecución de su tarea, son candidatas a ser tratadas con la tecnología

de los SSBBCC y determinar si la tarea entre manos es susceptible, o no,

de ser tratada con dicha tecnología.

3. Definición de las características del problema y concepción de la

solución: plantea, en primer término, las características del problema a

resolver, es decir, su naturaleza, alcance, complejidad, criterios de éxito,

recursos a emplear, etc., que configuran el plan general de ingeniería de la

aplicación.

1.1. PLAN DE REQUISITOS

Lo primero que debe hacer el IC es tratar de identificar las necesidades del

cliente describiendo para ello los objetivos del sistema. Estos pueden ser:

finalidades, de carácter filosófico; fines, de carácter cualitativo; y metas, de

carácter cuantitativo, que son las más interesantes.

Además, debe determinar qué informaciones se van a obtener y

suministrar, funcionalidades a exigir, requisitos necesarios para todo ello, etc. Los

parámetros fundamentales de este plan de requisitos son, de acuerdo con

Presman, los siguientes:

• Fines específicos y generales del sistema.

• Funcionamiento y rendimiento requeridos.

• Fiabilidad y calidad.


• Limitaciones de Costo/Tiempo.

• Requisitos de fabricación.

• Tecnología disponible.

• Competencia

• Ampliaciones futuras.

1.2. ELECCIÓN DEL PROBLEMA

A los trabajadores de la IA no les resultó fácil describir las características

que hacen que un problema sea adecuado para resolverlo creando un SE, a

pesar de que existen unas cuantas clases de aplicaciones que pueden ser

catalogadas como idóneas para ser resueltas con esta tecnología, y cuya

definición, a simple vista, no se presupone demasiado compleja.

Sin embargo, esto no es así. Poder definir el problema es lo primero que se

plantea en cualquier organización sensata que esté pensando en desarrollar un

SE.

La INCO debe considerarse únicamente si el desarrollo de un SE es

posible, está justificado, es apropiado, y va a tener éxito su construcción. Las

tres primeras cuestiones son directas; la última, o de éxito, es indirecta o colateral,

pero no por ello menos importante. A continuación se consideran estas cuatro

cuestiones por separado.

Plausibilidad de un sistema experto

Uno de los requisitos más importantes, por ser condición necesaria, es que

existan verdaderos expertos en el área del problema. Es decir, personas que son

significativamente mejores que los aprendices para resolver los problemas que

requieren experiencia en ese dominio.

Un buen indicador para saber si una tarea es apropiada para su solución

usando un SE, es que uno o más expertos humanos traten con la tarea como


parte de su trabajo habitual, de manera que puedan tener los conocimientos y la

experiencia necesarios para entender cuáles son realmente los problemas y para

elegir los casos de prueba adecuados. Estos expertos deberían estar realmente

disponibles para trabajar en el proyecto con la dedicación precisa y, además, ser

capaces de articular lo que hacen cuando resuelven un problema.

La elección de los expertos es crítica. Dado que un proyecto de SSEE

exige dedicación y un compromiso a medio plazo, un experto que esté sólo

medianamente interesado en el asunto no es adecuado; antes bien, el experto

debe ser uno de los más interesados en obtener una solución. El experto, por

supuesto, debe entender lo que es el problema y haberío resuelto con bastante

frecuencia. No es suficiente conocer teóricamente cómo manejar casos similares,

o tener ideas brillantes con nuevos métodos de hacer las cosas o, incluso, un

ávido interés por aprender.

Sin una fuente de amplios, potentes, y refinados conocimientos para

extraerlos, el esfuerzo de desarrollo fracasará produciendo un sistema

verdaderamente carente de toda pericia. Sin embargo, no es tarea fácil el

encontrar un buen experto que esté dispuesto a colaborar en la construcción y

desarrollo de un SE.

Por otra parte, es notorio que justamente el experto con el que quisiera

trabajar todo IC es precisamente aquel que más necesita la organización.

Una vez que se sabe que la existencia de un experto genuino es importante

para construir un SE, el que éste sea cooperativo y capaz de articular sus

conocimientos y modos de razonamiento son cosas absolutamente deseables. Es

decir, no es suficiente tener a mano y de buen grado a los expertos, sino que

también deben ser capaces de articular y, de alguna manera, explicar los métodos

que usan para resolver los problemas.

En la elección del experto, algo debe quedar claro y es que el SE que

modeliza el comportamiento de un experto, nunca puede mejorar a éste cuando

está al máximo de sus prestaciones. Ahora bien, sí mejora la media de los

profesionales en ese dominio y puede mejorar por término medio, a lo largo de un


período amplio de tiempo, al propio experto que modelizó.

Otro recurso crítico para el desarrollo satisfactorio de un SE, es disponer de

un conjunto de casos de prueba que permitan observar en el lugar de trabajo

cómo los expertos resuelven los problemas en vez de que describan cómo los

resuelven, de manera que sea más sencillo entender el proceso real tal como es,

así como los conocimientos reales que utilizan. Del mismo modo, puede

emplearse un conjunto de casos de prueba como «juego de ensayo» para

comprobar que las implementaciones a medida alcanzan los distintos estadios de

desarrollo, y, sobre todo, para la validación de los distintos prototipos. El sistema

final, además, se validará mediante el uso en paralelo con el trabajo de los

expertos.

Consultar con los usuarios potenciales, desde el principio, los casos de

prueba suele ser práctico, ya que facilita nuevos criterios sobre la plausibilidad

real y el valor del sistema. No suele ser fácil conseguir casos de prueba de

problemas que ocurren, por ejemplo, cada seis meses, y, además,

probablemente, no existen puntos comunes entre ellos, y difícilmente se

mantienen los datos invariantes. Más aún, en los casos donde los métodos de

solución son radicalmente distintos para cada problema, con toda seguridad el

sistema necesita demasiados conocimientos; se puede decir que la INCO es más

adecuada para tareas que son razonablemente rutinarias que para tareas exóticas

y raras. Dicho con otras palabras, es necesario que la tarea que realiza el experto

al resolver las cosas se entienda y esté bien estructurada.

Un problema en este punto es determinar cuántos casos de prueba y de

qué tipo son necesarios para modelizar el comportamiento de un experto.

Se puede afirmar que el número de casos de prueba relevante es nueve.

Se ha llegado a este número determinando una expresión analítica en función del

nivel de confianza y del máximo margen de error preestablecido, minimizando al

tiempo el costo del proceso de validación.

Las otras condiciones necesarias para el desarrollo de un SE conciernen a

las características del problema que el SE debe resolver. En primer lugar, la tarea


debe requerir conocimientos y pericia no físicos. Si la tarea consiste en

manipulaciones físicas que sólo pueden aprenderse a través de la práctica, el

enfoque tradicional de los SSEE no funcionará. Sin embargo, esto no significa que

los problemas con una componente física deban ser sistemáticamente

desechados. Si la tarea requiere una combinación de habilidades físicas y

cognoscitivas, tal como monitorizar y controlar el uso de un brazo robot en una

línea de ensamblaje, la parte cognoscitiva puede realizarse con técnicas de INCO

y la parte física por métodos más convencionales.

Si la tarea no precisa una cantidad relevante de sentido común la INCO

podrá trabajar con ella.

Además, conviene que no se necesiten resultados óptimos, sino sólo

satisfactorios.

La vocación de la INCO es construir sistemas satisfactorios lo más

adaptativos posible que, optimizándose gradualmente, tiendan al máximo de las

prestaciones.

Teniendo en cuenta todos estos condicionantes y requisitos, y algún otro

que, por evidente, no necesita ulterior explicación, se puede establecer la primera

regla heurística que define la plausibilidad de construcción de un SE, como sigue:

Si existen verdaderos y genuinos expertos, y pueden proporcionar la

mayoría de la experiencia necesaria, y son cooperativos, y son capaces de

articular sus métodos y procedimientos de trabajo, y se dispone de suficientes

casos de prueba, y la tarea no es muy difícil, y está adecuadamente estructurada,

y no requiere sentido común, y sólo exige habilidad cognoscitiva. Entonces, es

posible el desarrollo y construcción del SE.

Justificación de un sistema experto

El hecho de que sea posible desarrollar un SE para una tarea particular no

significa que esté justificado hacerlo. Justificar el esfuerzo de desarrollo de un SE

puede hacerse de diversas formas, entre las que se encuentran las que se citan a


continuación.

En primer lugar, cuando la toma de decisión del experto debe hacerse en

entornos peligrosos u hostiles, tales como plantas nucleares, estaciones

espaciales, etc. En estas condiciones sería demasiado arriesgado y, o, costoso,

intentar mantener un experto humano, aunque, naturalmente, la experiencia

humana podría ser administrada a distancia por un experto humano usando

canales electrónicos. La posibilidad de problemas y retrasos en la comunicación,

así como la posible existencia de interferencias provocadas, hace que esta

solución sea menos atractiva que la de tener experiencia utilizable in situ.

El desarrollo de un SE también está justificado cuando los expertos

humanos no pueden usarse por su escasez. En estas circunstancias, su demanda

es muy alta y su costo elevadísimo. El problema se complica cuando la empresa

necesita de una experiencia similar en distintas ubicaciones.

Los SSEE están justificados cuando una experiencia relevante y

significativa se está perdiendo en una organización debido a cambios del

personal: jubilaciones, cambios de empresa, etc.

Otra forma, quizás la más importante, de justificar el desarrollo de un SE es

mediante una alta tasa de recuperación de la inversión. Por ejemplo, si al

desarrollar un SE de investigación y exploración petrolífera se tuviese, con un alto

grado de probabilidad, la posibilidad de encontrar ricos yacimientos, el desarrollo

del sistema sería una buena idea.

Hay que determinar y calcular los costos, identificar y evaluar los

beneficios, y analizar y estudiar los riesgos.

a) Determinar y calcular los costos. No es tarea fácil el considerar todos los

costos que conlleva la construcción de un SE durante todas sus fases y etapas, y

menos aún el calcularlos completa y exactamente. Sin embargo, un estudio

correcto de costos debe incluir al menos:

Costos de la identificación y elección de la tarea,

Costos de desarrollo de los prototipos.


Costos de ejecución del sistema completo.

Costos de integración y transferencia tecnológica.

b) Identificar y evaluar beneficios específicos de la implantación de un SE,

tanto netos como por reducción de costos.

Reducción de costos

Capacidad más rápida de reacción

Mejoras de productividad y exactitud

Adquisición continua, refinamiento y protección de los conocimientos

El poder económico y poder intelectual, definen en definitiva la eficacia y

eficiencia del sistema diseñado. Se dice que un sistema es eficaz, o que funciona

eficazmente, si, fijándole un objetivo, puede alcanzarlo. Sin embargo, esta noción

de eficacia sólo es estrictamente válida en el caso de un sistema estático, es

decir, aquel en el que el tiempo no interviene como variable, y determinista, o sea,

cuando los recursos del sistema están determinados con certidumbre y, a su vez,

su comportamiento viene definido por su estructura y los recursos consumidos. La

eficacia no puede concebirse sin objetivo. En efecto, todo sistema que consume

recursos hace algo, en el peor de los casos, sólo el consumo puro y simple sin

contrapartida alguna Sin criterio no es posible juzgar la oportunidad de dicho

consumo. Dado que un objetivo constituye un criterio, permite expresar un juicio

sobre la eficacia de los consumos.

Un sistema eficiente es preferible a uno que sólo sea eficaz, pues en aquél

no se produce ningún despilfarro de recursos

Finalmente, el diseño de un SE está justificado cuando no es posible utilizar

otras soluciones alternativas distintas de las que proporciona la IA en general, y la

INCO en particular.

Todas estas formas de justificar la construcción de un SE, pueden

englobarse en la siguiente regla heurística:


Si se necesita experiencia en entornos hostiles, penosos o poco

gratificantes; o hay escasez de experiencia humana; o esa experiencia es

necesaria simultáneamente en distintos y distantes lugares; o hay pérdida de

dicha experiencia; o se espera una alta tasa de recuperación de la inversión; o no

existen soluciones alternativas; o el enfoque de la programación convencional no

es posible o satisfactorio. Entonces, la construcción del SE está justificada.

Adecuación de un sistema experto

Sería absolutamente inadecuado que porque los SSEE puedan ser útiles

en determinadas circunstancias, haya que usarlos en todo tiempo y lugar; es

decir, no es conveniente el aplicarles la filosofía de que si algo es bueno, más de

lo mismo es mejor. No basta con que el desarrollo de un SE sea posible e incluso

esté justificado para construirlo, pues, junto con las dos condiciones anteriores,

también el SE debe ser adecuado. Por lo tanto, hay que determinar los factores

clave que establecen cuándo es apropiado desarrollar un SE.

En lo que concierne al tipo, para que el trabajo de un SE sea adecuado, un

problema debe tener ciertas cualidades intrínsecas. De esta forma, si los

conocimientos necesarios para llevar a cabo una tarea tienen las características

de: estables, numéricos y de fácil agregación, entonces los programas

algorítmicos serán la mejor manera de encarar su solución.

De hecho, los SSEE no suplantan la necesidad de bases de datos,

software estadístico, hojas de cálculo electrónicas, etc. Bien al contrario, sólo si la

productividad de un trabajo depende de unos conocimientos que son subjetivos,

cambiantes, simbólicos, dependientes de los juicios particulares de las distintas

personas, o son de naturaleza heurística; es decir, requieren reglas de buen juicio

para alcanzar soluciones aceptables, entonces la tarea es apropiada para

desarrollar un SE. En cierto modo, los SSEE son el último recurso.


El ser humano vive en un universo que es básicamente de símbolos. De

hecho, el hombre vive en un mundo simbólico de lenguaje, pensamiento, ciencia,

arte, etc.; hasta tal punto, que cabe dudar, considerando la vida, la sociedad y la

historia, de que el hombre sea un animal racional, pero no puede dudarse de que

el hombre es, todo él, un animal creador de símbolos, utilizador de símbolos y, a

veces, incluso dominado por ellos.

Pues bien, las tareas que conllevan manipulación de símbolos, frente a

manipulación de números o datos, son especialmente adecuados para el uso de

SSEE en su resolución.

Además, la tarea no debe depender de ninguna investigación básica. Como

es sabido. Correr el riesgo de desarrollar un SE dependiendo de cualquier

investigación básica supone ir directamente al fracaso.

En cuanto a su naturaleza, el problema debe ser lo mas táctico posible. En

cualquier institución se pueden dar dos tipos de problemas: estratégicos y

tácticos, cuya distinción no es sencilla, debido a que se basa más en una cuestión

de grado que en una diferencia cualitativa, en base a las características

siguientes:

a) Un problema es tanto más estratégico cuanto más implica la determi-

nación de finalidades y fines; es decir, cuanto más orientado a fines está. En

efecto, todos los problemas comprenden la selección de medios para alcanzar los

resultados deseados, pero muchos consideran éstos como dados. En la medida

en que esto sea así, estos problemas pueden considerarse como tácticos.

b) Un problema es más táctico que otro si el efecto de su solución es de

menor duración, o si su solución puede anularse o modificarse fácilmente; es de-

cir, cuando tiene un alto grado de reversibilidad.

En suma, los problemas que la INCO resuelve deben ser orientados a

metas, lo más reversibles posible y que afecten lo menos posible a la

organización. No obstante, a pesar de ser una tarea táctica, es necesario que su

solución sirva a necesidades a largo plazo, de modo que la inversión en la

construcción de SE esté justificada.


Con respecto a la complejidad, la tarea no conviene que sea

extremadamente difícil ni demasiado fácil. Es necesario que un experto pueda

enseñar el proceso a un aprendiz, es decir, que la tarea no sea del tipo en que la

experiencia sólo puede alcanzarse a través de adquirir la pericia con el propio

trabajo. Si una tarea que requiere días o semanas de esfuerzo concentrado puede

descomponerse en subtareas más pequeñas, cortas y relativamente

independientes, cada una de estas subtareas puede ser candidata para ser

desarrollada en un SE. Por otra parte, si la tarea sólo requiere unos minutos de

dedicación del experto, es probable que pueda resolverse por una tecnología más

sencilla, incluso que no necesite mecanización. Finalmente, la dificultad de la

tarea también está relacionada en cierta manera con lo bien que los expertos

entienden el dominio del problema; es decir, con el grado en el que los

conocimientos para resolver el problema son precisos y están bien estructurados.

Si la tarea es tan novedosa, o pobremente entendida, que requiere investigación

básica para encontrar la solución, la INCO no trabajará.

Además, hay que tener en cuenta que no debe ser un problema demasiado

fácil de resolver. Antes al contrario, debería ser un problema serio en un dominio

en el que un ser humano necesite años de estudio o práctica para alcanzar el

status de experto. De este modo, problemas como ordenación de elementos, etc.,

son un caso típico de poca dificultad que no exige desarrollar un SE para

resolverlos. El grado de complejidad viene dado por la dificultad de resolver el

problema. En este caso, son adecuadas tareas que sean fáciles, pero no

demasiado fáciles. Los criterios que determinan que una tarea es fácil, son los

siguientes: que la tarea, le lleve al experto para efectuarla entre 15 minutos y 8

horas; que el dominio del problema esté bien establecido y que sean improbables

cambios importantes durante la vida del proyecto; que la tarea sea autocontenida;

y, finalmente, que la tarea sea definible, clara y precisa, pues en otro caso,

probablemente no se entendería bien. Además, una descripción explícita de la

tarea es esencial para describir el marco del proyecto.

Por su parte los criterios que indican que la tarea no es demasiado fácil y

que, en consecuencia, necesita del poder de un SE son, en primer lugar, el hecho


de que ejecutar la tarea requiere verdadera experiencia, de modo que las

prestaciones en resolver la tarea se incrementen con la experiencia y no se

consigan por simple entrenamiento; también, que la tarea implique muchos

factores, y tenga bastantes interacciones entre sí; y, por último, que los métodos

tradicionales sean inadecuados por ineficientes o costosos.

Si la naturaleza de la tarea está orientada a metas, es lo más reversible

posible y afecta lo mínimo indispensable a la organización y es tal que, básica y

primariamente, requiere manipulación y razonamiento simbólico que implica

factores subjetivos y soluciones heurísticas; y la complejidad de la tarea no es

elemental pero es de conocimiento intensivo propio del dominio; y, por su alcance,

es o puede reducirse a un tamaño manejable; y tiene un valor práctico; y no

necesita investigación básica para encontrar soluciones; y la transferencia de

experiencia entre humanos es factible; y el SE sirve a necesidades a largo plazo;

y la experiencia está pobremente organizada, y no requiere respuestas en tiempo

real inmediato. Entonces, la construcción del SE se considera apropiada.

Éxito de un sistema experto

Los SSEE no son la panacea para alcanzar lo imposible, ni siquiera lo muy

difícil. Una mera disposición para tener un SE no garantiza que pueda construirse.

Identificar una necesidad, no es suficiente para determinar una tarea apropiada

para realizarla usando un SE. No basta con haber determinado qué problema es

susceptible de tratamiento usando la tecnología de la INCO, para que éste pueda

resolverse en la realidad cotidiana. Dicho en otros términos, además de las

consideraciones puramente técnicas para la aplicación de un SE en la solución de

un problema, existen otras cuestiones que, de no tenerlas en cuenta, pueden dar

por tierra con el uso de esta tecnología. Entre estas cuestiones cabe destacar las

siguientes:

Mentalización de los responsables. Como sucede con toda nueva

tecnología, su introducción en las organizaciones es un proceso lento, laborioso y,

muchas veces, plagado de incomprensiones, cuando no de renuencias o rechazo


total: cuando una organización funciona bien, ¿para qué tocarla o introducir en su

esquema de funcionamiento cosas novedosas? Y cuando funciona mal, ¿por qué

va a funcionar bien simplemente usando una nueva tecnología cuyo uso ni

siquiera es regular?

Para que una tecnología tenga éxito se necesita que se cumplan los tres

requisitos:

a) Que sea una necesidad sentida.

b) Que exista un conjunto de personas capaces dedicadas al asunto.

c) Que se consigan los suficientes recursos económicos para desarrollarla.

Dentro de esta mentalización, hay que concientizar a los responsables de qué

deben «madurar» para asimilar y extraer frutos de esta tecnología, relativamente

nueva y prometedora, percatándose de que no es un «negocio» como los

habituales.

Entrenamiento de los implicados. Como ya se ha dicho, el número de IICC

es escaso en todo el mundo. Por ello, no hay más remedio que formar

profesionales para, en el menor tiempo posible, convertirlos en IICC. Ciertamente,

los informáticos convencionales se están dando cuenta de que si no conocen las

técnicas de IA, estarán profesionalmente disminuidos. Esto hace que en su gran

mayoría los informáticos actuales estén muy motivados en el aprendizaje de los

conocimientos que se requieren para entender y poder usar la tecnología de

SSEE, así como las herramientas que facilitan su construcción y uso. Por otra

parte, después de conocer las herramientas, se convencen de que la familiaridad

en su manejo reduce drásticamente los costos y el tiempo de desarrollo de un SE.

Ubicación idónea. No existe, al menos hasta el presente, una fórmula que

defina cuál es el mejor sitio para colocar un SE. Sin embargo, es posible dar

algunos criterios e indicar algunas situaciones que sirvan de orientación para

localizar los posibles lugares que pueden existir dentro de una organización en los

que podrían resultar de gran utilidad los SSEE. Entre estos criterios y situaciones

cabe señalar loe siguientes:

Existen unos cuantos individuos clave que se encuentran realizando


pequeñas labores de asesoramiento, y pasan una cantidad sustancial de su

tiempo ayudando al resto.

Cuando la productividad de una tarea pequeña requiera un gran equipo de

personas debido a que ninguna de dichas personas sabe lo suficiente como

resolver la tarea. Aquí, un SE puede actuar como integrador y coordinador de

todos los conocimientos individuales.

Cuando la productividad se encuentra degradada debido a que una tarea

demanda un análisis completo de un conjunto complicado de condiciones y el

especialista, que normalmente se encarga de realizar dicho análisis, parece

que no recuerda nunca todas ellas. También es ésta una situación que recla-

ma, para su solución, un SE. Efectivamente, una de las características de los

SSEE es la de servir de memoria auxiliar de los expertos. Más aún, junto con

la mencionada capacidad de los SSEE para distribuir conocimientos, la

característica que mejor define a los SSEE es, como ya se ha dicho, su

capacidad de servir de memoria institucional de una organización.

Dónde existe una gran discrepancia entre el mejor y el peor especialista.

Cuando los objetivos de la organización se encuentran comprometidos

debido a la escasez de recursos humanos. O cuando parezca que los

competidores han obtenido algún tipo de ventajas debido a que han logrado

establecer y resolver las distintas tareas de forma mejor y, o, más consistente.

Allí donde un trabajo de calidad requiere una panoplia tal de conocimientos

que excede cualquier exigencia razonable de entrenamiento y formación

permanente de las personas. O cuando exige demasiada gente experta, ya

existente o de nueva contratación.

Si existe una incapacidad real por parte de la organización para aplicar

efectivamente los conocimientos que existen dentro de ella misma. Esto hace

que los directivos y las personas más cualificadas tengan que dedicarse a

resolver problemas básicos.

Aceptación por parte de los usuarios. No basta con que los directivos sean

conscientes de la importancia de esta tecnología para que pueda implantarse sin


problemas. De hecho, casi tan importante como eso es la aceptación por los

usuarios finales.

La selección adecuada de áreas y situaciones donde introducir un SE

ayuda a reducir y, o, eliminar el rechazo en admitir los SSEE por parte de los

expertos y usuarios finales. En este sentido, hay que tener en cuenta:

La afectación parcial del trabajo realizado, enfatizando el aspecto de ayuda

del SE que ejecutará básicamente los aspectos y faenas más engorrosas y

rutinarias de la tarea

La proximidad de la jubilación.

El criterio de necesidad. Se trata en este caso de buscar un dominio en el

que o bien no existen expertos en absoluto en un país o región determinada, o

bien existen pocos y además éstos están sometidos a una gran presión, tanto

psicológica como laboral, en la solución de los problemas que les conciernen

por consideraciones de apremio u otras.

La complejidad de la tarea, de modo que los que la están realizando tienen

que trabajar muy dura y concienzudamente si quieren ejecutarla a tiempo y

con exactitud.

Cuando es necesario tomar decisiones importantes infrecuentemente. Se

trata en este caso de identificar áreas de decisión trascendentes, pero que no

se tratan con la frecuencia suficiente como para crear y desarrollar ex-

periencia

Situaciones críticas, que son aquellas en donde las decisiones hay que

tomarlas instantáneamente. En estas condiciones, casi de vida o muerte, los

SSEE pueden ayudar a que los hombres tomen las decisiones idóneas en

tiempo real.

Decisiones exógenas. Un SE que haya capturado la forma de decidir de

otra organización, por ejemplo, la legislación fiscal, puede, además de ser

muy útil, ser aceptado sin inconvenientes por las personas.

En entornos automatizados, como es el caso de las fábricas robotizadas.


Aceptación por los responsables, para lo cual hay que demostrar la

plausibilidad del sistema propuesto y que las ideas que contiene trabajan. Esta

aceptación es relativamente fácil cuando los responsables ya tienen otros SSEE

trabajando bien en su organización, pero es ciertamente difícil cuando se trata de

la primera aplicación. En este caso, es conveniente para conseguir la aceptación

de los responsables el seguir las tres reglas heurísticas siguientes:

Seleccionar algo sencillo y bien entendido, pero no trivial y que sea lo

bastante significativo como para que el SE tenga un valor evidente.

Elegir algo que los usuarios finales no vean como una amenaza.

Usar un enfoque evolutivo. Como primer SE se debe construir un sistema

ayudante; es decir, uno que ayude al usuario en los aspectos más rutinarios

de las decisiones.

Concordancia de los expertos en lo que concierne a las soluciones.

Además, los expertos, si se usan varios, deben coincidir generalmente acerca de

la elección y la exactitud de las soluciones en el dominio del problema. En otro

caso, la validación de las prestaciones del SE desarrollado sería poco menos que

una misión imposible.

Todas estas consideraciones conforman la siguiente regla de éxito de los

SSEE:

Los directivos están mentalizados de la importancia y la ciencia de la

tecnología, y, por lo tanto, tienen expectativas realistas; y apoyan decididamente

el proyecto; y hay cambios mínimos en los procedimientos habituales y estándar;

y los usuarios finales aceptan de buen grado, o por lo menos no rechazan a priori

la introducción de un SE; y los resultados no están muy influenciados por los

cambios y vaivenes políticos; y el dominio es lo suficientemente estable; y las

metas del proyecto global están adecuadamente integradas; y se efectúa una

adecuada transferencia de tecnología y la tarea es de 1 + D o de carácter

práctico; y se consigue una interfaz amistosa y explicativa; y los expertos

concuerdan en sus soluciones. Entonces, el éxito del proyecto está garantizado.


1.3. EVALUACIÓN Y SELECCIÓN DE LA APLICACIÓN

Esta etapa, que conforma el «estudio de viabilidad», se lleva a cabo

realizando una evaluación de la tarea desde la perspectiva de la INCO y luego

cuantificando dicha evaluación para ver qué grado de dificultad presenta la tarea.

Existen varias formas de llevar a cabo dicha evaluación.

Con la definición de esta fase, los implicados en la misma, esto es los IICC,

los expertos, usuarios y directivos, consideran que se ha perfilado

satisfactoriamente el ámbito del problema se han definido coherentemente las

funcionalidades, el rendimiento y las interfaces del mismo; el análisis del entorno,

de la tarea y del riesgo de desarrollo del SE justifica el proyecto y los IICC y

clientes tienen la misma percepción de los objetivos del sistema.

En cualquier caso, siempre hay que tener presente que las

especificaciones iniciales de los SSEE suelen ser inciertas por: incompletas,

imprecisas, inconsistentes o contradictorias por lo que su obtención real y

completa exigirá el desarrollo de distintos prototipos.

Las primeras acciones a efectuar en la elección del problema son la

recopilación de las aplicaciones candidatas y la evaluación de sus tareas.

Las causas del fracaso de los SSBBCC, más del 60 por 100 de los SSEE

fracasan bien porque o no se realizó el preceptivo estudio de viabilidad, o éste se

llevó a cabo defectuosamente. En este último caso, debido básicamente a que

los métodos y técnicas existentes para llevar a cabo dicho estudio no eran lo

suficientemente finos o bien diseñados, como para evaluar correctamente la

viabilidad de la construcción de un SE.

Liebowitz señaló que había tres importantes reglas en el desarrollo de

SSEE: elegir el problema correcto, elegir el problema correcto y elegir el problema

correcto. La dificultad está justamente en cómo saber cuál es el problema


adecuado y, a poder ser, en qué medida lo es.

40% Fallan en el análisis.

10% Prototipo.

3% Razones técnicas.

12% Éxito técnico pero hay cambio

en los receptores.

35% Éxito.

Tabla 1. Porcentajes de éxito/fracaso (datos Carnegie-Group)

Cualquier sistema de evaluación que pretenda ser técnicamente aceptable

debe cumplir dos tipos de condiciones de adecuación. Las primeras, formales, son

estructurales y comunes a todas las ramas de la ciencia y la tecnología. Las

segundas, materiales o de naturalidad, son específicas para cada ciencia o rama

concreta de la tecnología, aunque no siempre todo el mundo está de acuerdo con

lo que dicha naturalidad significa. Con estos condicionantes pueden establecerse

los tres sistemas distintos de evaluación siguientes: clasificatorios, comparativos y

métricos.

Cuando se define una clasificación: se espera que dicha clasificación tenga

perfectamente delimitado el ámbito o dominio de objetos a clasificar, que a cada

concepto clasificatorio corresponde al menos un indicador de ese ámbito, que

ningún individuo caiga bajo dos conceptos clasificatorios distintos y que todo

individuo del dominio en cuestión caiga bajo alguno de los conceptos de la

clasificación. En el caso de la INCO, el sistema clasificatorio consiste en incluir la

tarea a evaluar en una clase de un conjunto preestablecido de ellas. Las

clasificaciones de SSEE definidas por Hayes-Rotli y colegas, Maté y Pazos y

Liebowitz, son las más conocidas y usadas. El método, en este caso, consiste en

ver si se puede considerar la tarea sometida a examen como perteneciente a una

de dichas clases, en cuyo caso sería considerada como adecuada.


Esta forma de evaluación presenta dos claros y graves inconvenientes. El

primero es que no proporciona un grado de adecuación de la tarea, sino que

simplemente dice si es, o no, adecuada. El segundo viene dado porque este

sistema es muy conservador, en el sentido de que no considera adecuadas

eventuales tareas que hasta el momento no hayan sido tratadas eficazmente con

la tecnología de los SSEE lo que frena su evolución y el aumento de sus dominios

de aplicación.

Los sistemas comparativos recurren a una lista de características para

comparar las distintas tareas candidatas, puesto que no proporcionan

evaluaciones individuales de las tareas. De hecho, no existen sistemas

comparativos químicamente puros. Por ejemplo, el más conocido de ellos el AHP

(Analytic Hierarchy Process), aunque está basado en criterios comparativos,

permite una evaluación numérica de cada tarea candidata. Para ello, construye un

árbol con las características jerarquizadas que contiene, en sus hojas, las distintas

tareas candidatas. Luego asigna a cada comparación un valor numérico,

propagando estos valores a través del árbol para finalmente, obtener un valor de

adecuación para cada tarea.

El problema de estos sistemas comparativos es que, teóricamente al

menos, sólo proponen una comparación de tareas y no una evaluación directa de

las mismas. Por consiguiente, ni se adaptan muy bien al problema planteado, que

no es otro que el de la evaluación de una tarea concreta y no la elección de una

entre varias, ni es muy coherente utilizar un sistema comparativo para al final,

obtener una evaluación de las tareas, máxime cuando, como se verá

inmediatamente, existen sistemas métricos que evalúan individualmente las

tareas. Por otra parte, añadir una nueva tarea de evaluación en este tipo de siste-

ma es una complicación.

Finalmente, los sistemas de evaluación métricos realizan una valoración de

las características en las que se basa la evaluación, utilizando cada método una

métrica propia, con la que calcular y, hasta donde es posible, medir el grado de

adecuación de la tecnología de SSEE para la resolución de la tarea.

En general, las métricas utilizadas para la evaluación de la tarea consisten


en el cálculo de algún tipo de medida. En efecto, después de la asignación de

valores a las características se calcula una media de todo el conjunto para

obtener un valor final único. Las más empleadas son las aritméticas y armónicas,

ponderadas con los pesos de las características. Estudios realizados con diversas

medias indican que la media armónica es la más adecuada, porque tiene una

tendencia a bajar el resultado final cuando se encuentra un valor muy bajo en el

conjunto.

Estos tipos de sistemas métricos son los más empleados porque proponen

una evaluación sencilla pero completa, gracias a grandes listas de características,

de la tarea,

En resumen, se ha mostrado el poco interés de los sistemas clasificatorios

porque, además de no proponer una valoración de la tarea, son muy

conservadores. Por su parte, los sistemas comparativos tampoco ofrecen

calidades suficientemente aceptables, porque no proponen una evaluación

individualizada de las tareas. En cuanto a los sistemas cualitativos, sus

evaluaciones, demasiado aproximativas, hacen que no sean suficientemente

confiables; sin embargo, presentan un gran interés en la utilización de valores

lingüísticos. Por último los los sistemas métricos proporcionan resultados muy

satisfactorios y responden exactamente a la cuestión crucial, dando una

evaluación de la adecuación de la tarea a la técnica de los SSEE, no obstante,

tienen la limitación de su carácter estrictamente numérico, lo que muchas veces

representa un inconveniente.

1.3.1. El método propuesto

Una vez analizadas las ventajas e inconvenientes de los métodos

existentes hasta ahora, se propone un nuevo método que conserve las ventajas

de sus precedentes y elimine o, cuando menos, disminuya sus inconvenientes. En

este sentido, el método aquí propuesto es de tipo métrico, usa ponderaciones,

como métrica utiliza la media armónica e incorpora la manipulación de valores

lingüísticos. En efecto, hasta ahora, la mayoría de los tests utilizaban únicamente


valores numéricos para describir sus características. Pero muchas veces resulta

difícil dar un valor numérico porque el cerebro humano piensa, en primer lugar,

con valores lingüísticos en vez de con valores numéricos.

Al principio los tests que proponían este tipo de valores no guardaban la

verdadera naturaleza lingüística de aquellos valores, sino que asociaban a cada

valor lingüístico uno numérico. El problema de los valores lingüísticos es que no

se pueden hacer cálculos directamente con ellos. Una representación posible de

valores lingüísticos es mediante intervalos difusos, con los que, además, se

pueden definir operaciones básicas de cálculo.

Los valores lingüísticos se podrán tomar de entre un conjunto de los cinco

valores siguientes: «nada», «poco», «regular», «mucho» y «todo».

Bibliografía

Pazos Sierra, Juan. Estudio de viabilidad,

Pazos Sierra, Juan. Introducción a la Ingeniería del Conocimiento

Russell, Stuart. Norving, Peter. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno

Giarratano. Riley. Sistemas expertos. Principios y programación

viabilidad se

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