Cómo diagnosticar y tratar los modelos de aprendizaje automático afectados por COVID-19

COVID-19 ha interrumpido la vida de millones de personas y ha afectado a empresas en todo el mundo. Su impacto ha sido particularmente significativo en muchos modelos de aprendizaje automático (ML) que las empresas utilizan para predecir el comportamiento humano.

Las empresas deben tomar medidas para examinar en profundidad los modelos de aprendizaje automático y adquirir los conocimientos necesarios para actualizar de manera eficaz los modelos y las reglas comerciales circundantes.

La disrupción económica de COVID-19 no ha tenido precedentes en su rapidez, alterando las líneas de suministro, cerrando temporalmente las tiendas minoristas y cambiando los comportamientos de los clientes en línea. También ha aumentado drásticamente el desempleo de la noche a la mañana, aumentando el estrés financiero y los riesgos sistémicos tanto para las personas como para las empresas. Se pronostica que El PIB mundial podría verse afectado hasta en un 0,9%, a la par con la crisis financiera de 2008. Si bien se desconoce la naturaleza de nuestra recuperación, si la crisis de 2008 es un indicador, el impacto de COVID-19 se pudo sentir durante años, a través de ajustes a corto plazo y cambios a largo plazo en los comportamientos y actitudes de los consumidores y las empresas.

Esta interrupción afecta los modelos de aprendizaje automático porque es posible que los conceptos y las relaciones que los modelos aprendieron cuando fueron entrenados ya no se mantengan. Este fenómeno se denomina “deriva del concepto”. Los modelos de ML pueden volverse inestables y tener un rendimiento inferior a la vista de la deriva del concepto. Eso es precisamente lo que está sucediendo ahora con COVID-19. Los efectos de estas desviaciones se sentirán durante bastante tiempo, y los modelos deberán ajustarse para mantenerse al día. La buena noticia es que ha habido avances significativos en la tecnología de inteligencia de modelos y, mediante un uso prudente, los modelos pueden adaptarse ágilmente a esas variaciones.

A medida que se desarrollen los efectos del COVID-19 (y el cierre económico y la reapertura), habrá distintas etapas en el impacto en los comportamientos sociales y económicos. Las actualizaciones de las reglas y modelos comerciales deberán realizarse en sincronía con los cambios generales de comportamiento en cada una de estas etapas. Las empresas deben adoptar un enfoque de medir-comprender-actuar y examinar, evaluar y ajustar constantemente los modelos de aprendizaje automático en la producción o el desarrollo y las reglas comerciales circundantes.

Examinar cómo se han visto afectados los modelos de AA significa realizar un ejercicio para medir y comprender cómo se comportaban los modelos antes del coronavirus, cómo se comportan ahora, por qué se comportan de manera diferente (es decir, qué entradas y relaciones son los impulsores del cambio) y luego para determinar si el nuevo comportamiento es esperado y exacto, o si ya no es válido. Una vez que esto se determina, el siguiente paso es actuar naturalmente: “Entonces, ¿qué podemos hacer al respecto?”