Un nuevo tipo de aplicación móvil se aleja de una práctica común de la computación. Normalmente, los ordenadores han esperado atontados a que sus operadores humanos les pidieran ayuda. Pero ahora las aplicaciones basadas en software de aprendizaje de máquinas participan activamente presentando información relevante incluso aunque no se les pida. Pueden sacar una tarjeta de embarque para tu vuelo en cuanto llegas al aeropuerto, o decirte que las condiciones actuales del tráfico indican que deberías salir dentro de 10 minutos si quieres llegar a tiempo a tu reunión.

Entre las aplicaciones de este tipo, la más destacada es Google Now, una característica de la última versión del sistema operativo Android y que se ha añadido hace poco a la aplicación de búsqueda de Google para el iPhone. Google Now está entrenada para predecir cuándo alguien llevará a cabo determinada acción y ofrecer ayuda en consecuencia. También aprende del individuo para afinar la ayuda que ofrece.

Los algoritmos de Google Now usan los datos de las cuentas de correo y del calendario del usuario, y de las búsquedas Web que hace. La aplicación aprende dónde vives y trabajas y cuándo llevas a cabo tus desplazamientos para poder ofrecer una tarjeta virtual en la que ofrece información del tráfico o del transporte público. Otras cartas virtuales presentan tarjetas de embarque y otras informaciones útiles en el momento adecuado.

Bill Ferrell, fundador y director ejecutivo de Osito, una empresa que tiene una aplicación para iPhone que ofrece funciones parecidas, llama a esta idea "inteligencia predictiva". El sistema de Osito predice las acciones de una persona y sus necesidades partiendo de sus datos de localización, correo electrónico y calendario y usa esas predicciones para ir más allá que ofrecer solo información o consejos. También presenta formas para que la persona tome medidas. El recordatorio de un vuelo inminente incluye un botón para llamar a un taxi, por ejemplo.

Ahora que la primera generación de este tipo de aplicaciones ha sido bien recibida, los ingenieros de Google, Osito y otras empresas intentan extraer más conocimiento de los datos que recogen sobre sus usuarios. Los ingenieros de Osito están trabajando para aprender más de los rastros de localización pasados para poder refinar las predicciones sobre la actividad futura, afirma Ferrell. Hace poco Google Now empezó a mostrar el tiempo en los lugares a los que cree que vas a ir en un futuro próximo. También te puede notificar sobre propiedades en venta en la zona en la que estás si has hecho una búsqueda Web hace poco que sugiere que estás buscando un nuevo hogar.

Los expertos en aprendizaje de máquinas en Grokr, una aplicación predictiva para el iPhone, han descubierto que pueden adivinar la etnia, sexo, y edad de sus usuarios con un alto grado de precisión, afirma su director ejecutivo, Srivats Sampath. "Eso nos puede ayudar a predecir mejor los lugares a los que querrás ir", afirma. La información se usará para afinar las recomendaciones que ofrece Grokr para restaurantes y eventos musicales.

Estas aplicaciones se benefician de las mejoras en las técnicas de minado de datos, pero parte de su éxito también se debe a cómo se presentan a los usuarios. No se venden cono mayordomos artificiales, un personaje característico de la ciencia ficción que Apple intentó imitar con su aplicación activada por voz Siri en 2010. En cambio, las aplicaciones como Google Now se hacen sin personalidad a propósito y no fingen ser personas.

Se trata de aprovechar los puntos fuertes actuales de la tecnología de inteligencia artificial, explica Mike Volpi, socio de la firma de capital riesgo Index Ventures, que ha invertido en una aplicación predictiva para iPhone llamada Donna. "Probablemente un ayudante sea lo más difícil de conseguir, porque estableces expectativas de que será humano", afirma Volpi. El ayudante de Apple no se ha convertido en algo fundamental para muchos usuarios de iPhone, sostiene, porque el software no es capaz de reconocer el habla con la suficiente precisión. Y es posible que Apple haya exacerbado este problema al darle a la aplicación la capacidad de dar respuestas ingeniosas y de hacer anuncios de televisión en los que Siri parece actuar con una inteligencia casi humana.

Hilary Mason, directora científica de datos en la empresa Web Bit.ly, hace una crítica agridulce de Google Now. Le parece que ofrece información innecesaria con mucha frecuencia: por ejemplo, afirma que no necesita que le digan que está cerca de una papelería Staples, algo que sucede en muchas partes de Manhattan, o que le proporcione el horario de autobuses cada vez que pasa por delante de una parada. "No está muy en sintonía con lo que me importa", afirma.

Pero añade que sigue representando un hito en la computación: "Google Now es un producto bastante malo, pero lo uso de todas formas. Es importante porque es la primera vez que Google coge todo lo que sabe sobre nosotros para hacer un producto que mejora nuestras vidas".