• Areneros para gatos, collares para perros o freidoras: la IA se cuela en objetos con dudosa utilidad
• La industria exagera el uso de la IA para vender más
• Estos aparatos solucionan problemas que nadie tenía y crean otros

Un cepillo de dientes eléctrico de 499 dólares que incorpora una cámara analiza los dientes mediante inteligencia artificial (IA) y lanza automáticamente un chorro de líquido sobre los espacios interdentales. Dyson acaba de presentar el CameraJet, un dispositivo que utiliza una cámara macro de 100.000 píxeles capaz de analizar 28 imágenes por segundo para localizar los huecos entre los dientes y activar un chorro de enjuague en tiempo real. Su sistema de aprendizaje automático ha sido entrenado con 470.000 imágenes dentales y es el resultado de seis años de investigación y desarrollo. El cepillo es el último ejemplo de una tendencia cada vez más extendida: incorporar la IA en objetos cotidianos con resultados dudosos.

La fiebre por incorporar inteligencia artificial a todo tipo de productos ha dado incluso lugar al concepto de AI washing, una práctica comparable al greenwashing que consiste en exagerar, distorsionar o atribuir un peso mayor del real a la IA para presentar un producto como más innovador y aprovechar el tirón comercial de la tecnología.

La cuestión ahora es si la IA aporta suficiente valor como para justificar su precio y la complejidad adicional que introduce en productos que, hasta ahora, funcionaban perfectamente sin ella. Dicho de otra manera, antes de preguntarnos qué puede hacer la tecnología, habría que preguntarse qué problema resuelve realmente.

Innecesariamente complicados

Por ejemplo, tenemos el caso de Spicerr, un dispensador de especias con pantalla táctil que utiliza IA para aprender los gustos del usuario, recomendar recetas y determinar cuánto condimento debe dispensar. El dispositivo utiliza cápsulas de especias intercambiables y se presenta como una especie de máquina de cápsulas para condimentar los alimentos.

La IA también ha llegado a los areneros para gatos. El Purobot Ultra, de Petkit, incorpora una cámara que identifica a cada animal mediante reconocimiento facial y analiza imágenes de sus deposiciones para detectar cambios que puedan apuntar a problemas digestivos o urinarios. El sistema también puede reconocer determinados sonidos del gato y generar alertas.

Más futurista todavía es Voicari, un collar inteligente que pretende interpretar el estado emocional de los perros. El dispositivo analiza ladridos, actividad y señales fisiológicas como la frecuencia cardíaca y respiratoria para convertirlas mediante IA en estados emocionales como miedo, frustración o relajación. La compañía asegura haber entrenado su sistema con más de 1,16 millones de datos procedentes de más de 30.000 perros, aunque advierte que el producto no es un dispositivo médico.

Y la lista continúa con productos como freidoras de aire que utilizan IA para convertir recetas convencionales en programas de cocción, lámparas de noche capaces de monitorizar el sueño, inodoros diseñados para analizar datos fisiológicos y frigoríficos que permiten abrir la puerta mediante comandos de voz y con la capacidad de reconocer personas. En algunos casos pueden existir aplicaciones útiles; en otros, la IA parece más una característica destinada a diferenciar el producto en un mercado saturado.

La presión de la moda

Los fabricantes se encuentran ante un dilema. Si la inteligencia artificial va a producir un cambio comparable al de internet o los teléfonos inteligentes, esperar a que la tecnología sea perfecta puede significar quedarse fuera de la carrera. El incentivo para experimentar y lanzar productos cuanto antes es, por tanto, enorme.

El riesgo aparece cuando las compañías empiezan a diseñar productos alrededor de un futuro hipotético en el que la IA debe estar presente en todas partes, en lugar de buscar primero problemas concretos que la tecnología pueda resolver hoy.

El resultado puede ser una nueva generación de productos que solucionan problemas que nadie tenía y, al mismo tiempo, crean otros: precios mucho más elevados, mayor complejidad, dependencia del software, recopilación de datos y una vida útil potencialmente condicionada por servidores y actualizaciones.

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