No es la primera vez que exponemos en este espacio la incapacidad de la sobrevalorada Inteligencia Artificial (IA) para hacer frente a algunas desafíos. El COVID-19 ha vuelto a poner en jaque a la IA, incapaz de anticipar a tiempo los hábitos de consumo de las personas a medida que avanzaba la pandemia.

Durante el mes de enero, lo más buscado en EEUU en Amazon eran las carcasas para iPhone 11, las mascarillas N95 y los airpods que, si bien eran los terceros en el ránking eran los que tenían mayor conversión en compra con un 75,45%, frente al 35,54% de las mascarillas. Un mes más tarde, las mascarillas N95 pasaba a liderar el ranking, si bien sólo el 11,4% de las búsquedas se convertían en compras reales. El segundo lugar por búsqueda lo ocupaba el gel hidroalcohólico, con una tasa de conversión del 5,99%, muy lejos de los airpods que, a pesar de ocupar el puesto 6 en las búsqueda, mantenían un porcentaje de compras cercano al 75%.

¿Qué sucedió en marzo? Los airpod desaparecieron del Top 10, precipitándose hasta el puesto 69 (aunque con conversión del 74%) y el papel higiénico, pese a ser el noveno producto más buscado, era el que lideraba la tasa de compras con casi un 21%. Todos los productos tecnológicos que dominaban en enero se cayeron del ranking, liderando según los datos recopilados por GrowData el gel higienizante y las máscarillas. En cuestión de preferencias, los productos de belleza vivieron un repunte frente a cualquier otra categoría de productos, incluidos los sanitarios o de higiene personal.

Se tome el ránking que se tome la tendencia es clara: En los primeros momentos de la pandemia los consumidores se apresuraron a comprar alimentos no perecederos, mascarillas y suministros para el hogar. A medida que avanzaba, especialmente con el confinamiento, categorías como juguetes, juegos y entretenimiento en general; junto con artículos deportivos cobraron mayor peso.

En España, se han producido diferentes oleadas en los hábitos de consumo y las compras online revelan cómo hemos pasado de adquirir mayoritariamente higiene y cosmética, alimentación y limpieza del hogar a volcarnos con material deportivo, artículos de farmacia y comida a domicilio. En un análisis que realizó la empresa Doofinder en España, detalló cómo la demanda del sector de la Alimentación en la segunda quincena de marzo desde la declaración del Estado de Alarma se disparó un 164%, con especial atención a productos como el pan, los huevos o la leche. El deporte, con productos como mancuernas, cintas de correr o rodillos para bicicleta también creció un 67%.

¿Qué pasó en la primera quincena de abril? Que los productos para bebés y ropa infantil se dispararon más de un 75% y los de casa y jardín más de un 61%. Los productos de alimentación en cambio, apenas crecieron un 3%. Estos vuelcos en el consumo cogen a contrapié a los algoritmos, incapaces de predecir los comportamientos y produciendo desajustes en la cadena de suministro. En este sentido, según un estudio de Bazaarvoice, si antes las prioridades de compra de l@s consumidores y consumidoras eran la calidad (48%), el precio (47%) y la marca (24%), tras el impacto del COVID-19, el principal criterio de compra es la disponibilidad (49%), frente al precio, que cae hasta un 36% y la calidad que se desploma al 34%. No sorprende, considerando que casi el 60% de las personas encuestadas asegura haber sufrido desabastecimiento de alguno de los productos.

Los algoritmos fueron incapaces de anticipar este cambio en el hábito de consumo, provocando cierto caos en lo que se refiere a la gestión de inventario, detección de fraudes, planes de marketing... El aprendizaje automático (machine learning), cuyas bonanzas tanto se nos han vendido, funciona bajo las condiciones para las que fue entrenado el sistema, pero cuando las circunstancia varían en tan poco espacio de tiempo, sencillamente, se pierde. Las previsiones de ventas de los sistemas poco o nada tenían que ver con lo que realmente estaban vendiendo las empresas.

Y es que no es lo mismo adquirir un sistema de aprendizaje automático que saber entrenarlo y mantenerlo. Los modelos de aprendizaje automático no están preparados para hacer frente a eventos tan dramáticos e inesperados como la pandemia del coronavirus, en los que se pasa a velocidad de vértigo de querer comprar masivamente papel higiénico a rompecabezas, harina para repostería o material deportivo. En futuras pandemias o eventos similares, quizás habrá aprendido de lo sucedido en esta. Ojalá no sea necesario comprobarlo.