Muchas veces los algoritmos tienen desviaciones o vicios. El problema es que, a veces (como en el caso de X) esos sesgos pueden evitar que los usuarios se expresen como ellos desean hacerlo en una determinada plataforma. Peor aún, en algunos caso, como el del reconocimiento facial, los algoritmos suelen ser menos precisos y causar problemas (tal como lo habíamos dicho anteriormente en otro artículo).
Peor aún, en una era en la que la inteligencia artificial está en todo, muchas veces los seguros ya no los revisa una persona. Una IA decide si su tratamiento se aprueba, si su accidente está cubierto o si su reclamo es “inadmisible”. Y cuando esa IA le dice que no, es común enfrentarse a un proceso de apelación largo, confuso y, sobre todo, muy desalentador.
Pero, gracias al cielo, no todo está perdido, como dicen por ahí: “todo mal tiene su cura”! Ahora, otra IA puede pelear por usted. Sí, como lo lee: ya existen herramientas de IA diseñadas para apelar decisiones automatizadas. Analizan el rechazo, redactan una apelación clara, citan normativas y hasta simulan el lenguaje legal. En minutos, algo que podría tardar semanas.
El juego ha cambiado: IA contra IA
Esto abre una nueva realidad fascinante (y un poco inquietante en muchos aspectos): estamos entrando a la era de la “IA contra IA”. Un algoritmo le niega un servicio, y otro algoritmo contraataca con argumentos legales, citando precedentes y regulaciones.
Un ejemplo concreto es el de CounterForce Health, una organización sin animo de lucro que desarrolló una IA capaz de apelar automáticamente decisiones de seguros médicos en Estados Unidos. Su sistema ha logrado revertir rechazos de cobertura para tratamientos urgentes en cuestión de minutos, utilizando lenguaje legal, regulaciones estatales y derechos del paciente. Lo que antes tomaba semanas, ahora puede resolverse con un clic.
Para el ciudadano común, esto puede llegar a ser una bendición. Nadie debería necesitar un abogado para que le autoricen una resonancia magnética. Y si una máquina se equivoca o aplica reglas sin contexto humano, es justo que otra la corrija, ahí es imperativa la higiene de los algoritmos.
¿Qué hay detrás del telón?
Este nuevo escenario plantea preguntas profundas. ¿Quién entrena a estas IAs de apelación? ¿Son imparciales? ¿Tienen acceso a toda la información? Porque si solo ganan quienes pueden pagar por una IA más lista, estamos reemplazando una burocracia injusta por otra pero… a nivel digital.
Y si ambas partes usan IAs, el proceso se vuelve un duelo entre algoritmos, donde el humano queda al margen, sin saber muy bien por qué perdió o ganó. La transparencia es clave: no basta con que una IA diga “rechazado” o “apelación aprobada”. Hay que entender el porqué de las decisiones!
