CNBC publicó recientemente una entrevista con Sanjiv Vai, cofundador de la start-up indi Genic.ai, desarrolladores de MogIA, quien habría explicado que el sistema utiliza 20 millones de fuentes de datos incluyendo Google, Twitter y YouTube para generar sus predicciones. Vai puso de relieve lo que denominó prejuicios de los programadores de sistemas analíticos predictivos, factor que interfería en el proceso o en la validez de los pronósticos. MogIA, en cambio, carecería de tales prejuicios, aprendiendo de su entorno, desarrollando sus propias reglas y políticas, lo que le permitiría desarrollar procedimientos altamente eficaces sin descartar datos de ningún tipo.
Para el caso de las elecciones que ahora concluyen, el sistema analizó los datos generados por la participación e interacción de usuarios de redes sociales respecto de los candidatos Clinton y Trump. Mientras la mayoría de los sondeos de opinión favorecía la candidatura de Hillary Clinton, MogIA detectó más actividad en torno a Donald Trump, que incluso superaba a la obtenida por el presidente Barack Obama durante el último proceso electoral que determinó su reelección.
Respecto del funcionamiento de MogIA, Vai explicó: “por ejemplo, si alguien busca en YouTube un vídeo sobre cómo votar, y luego busca un vídeo sobre las razones para votar por Trump, entonces la inteligencia artificial se hace una buena idea de la intención de voto de este individuo”. Vai recalcó que la privacidad del usuario no se ve afectada debido a que su dirección IP es descartada.
En la entrevista, realizada el día 28 de octubre, Vai declaró: “Si Trump pierde, se estaría contradiciendo la tendencia, por primera vez en los 12 años transcurridos desde que se comenzó a considerar en serio la participación en redes sociales”.
