El debate global divide las aguas entre los optimistas que creen que la IA traerá enormes beneficios para la gente, para la sociedad, para los Estados y para todas las empresas, y los pesimistas que piensan precisamente lo contrario y su temor apocalíptico vislumbra una guerra masiva con armas desarrolladas a partir de la IA.
Los segmentos que más consultas originan su uso son los de servicios: bancos, compañías de seguros, retails, telcos, salud. Aunque también se declaran experiencias diversas en gobierno, automotrices, entretenimiento, hotelería e industria.
Se advierten dos grandes riesgos: la grieta socioeconómica y de acceso al conocimiento y, casi ciencia ficción, que las máquinas aprendan solas y dominen al hombre.
A medida que las capacidades de la IA son más poderosas y más extendidas en su alcance, puede sobrevenir un cambio importante en el escenario de las amenazas, expandiendo las que ya existen, con la introducción de otras nuevas, y todas con singular eficacia.
Este exhaustivo informe con casi 20 entrevistas y contactos, a firmas globales y locales, es producto del trabajo periodístico de Rubén Chorny.
Recuerdos del futuro
Los algoritmos han cumplido ya 25 siglos
Algunas empresas descubrieron que las álgebras griegas permiten predecir demanda y se vienen cuatro años decisivos para realizar inversiones. Ya hay grandes industrias, sobre todo energéticas, comercio online y algo de banca y fintechs que incorporaron robots y bots a la producción, la seguridad, la organización interna y la comercialización.
Silvia Gómez
Más de dos siglos antes de Cristo, el rey Herón de Siracusa encargó a un orfebre que hiciera una corona totalmente en oro. Para calcular su masa y volumen sin fundirla convocó a un gran matemático, físico, ingeniero y astrónomo griego, quien infructuosamente apeló a fórmulas, ecuaciones y hasta a un algoritmo creado por el alejandrino Euclides, autor de la gran enciclopedia de las álgebras, precursora además de la teoría de números y ciencias de la computación, titulada Elementos.
De Arquímides se trataba. Entre tanta tribulación y blasfemia, durante una agobiante jornada interrumpió el trabajo para sumergirse en una bañera. A medida que entraba y el agua se iba desbordando se le hizo el clic. Mojado y como Dios lo trajo al mundo corrió a la calle exclamando: “¡Eureka, Eureka!”.
La solución era sencilla pero no provino de las matemáticas, sino que pasó antes por el sentido común que difícilmente un algoritmo podía haber revelado: había que pesar la corona en el aire y verificar si la densidad en el agua se correspondía o no con la resultante de usar todo el oro que se le había entregado al platero. Así, quedó al descubierto que lo que el rey perdió, la humanidad capitalizó: el Principio de Arquímedes.
Sin embargo, si la chispa pudo convertirse en fuego fue porque la combustionó un saber previamente acumulado, una especie de polimatía, o dominio de varias materias, como la que recomendaban los filósofos clásicos a sus discípulos: desde las matemáticas a la geometría, pasando por la física y las filosofías de vida.
No menos pero muchísimo más es lo que se sigue haciendo 25 siglos después. Conocimientos específicos que se combinan con capacidad de razonamiento y una formación sólida en humanidades, lo cual permite interpretar, clasificar y ordenar cientos de miles de millones de datos, en formatos PDF, documentos, audios, videos, fotos y otros, pasibles de ser generados por los teléfonos, PC, redes sociales, cámaras de votos, audiovisuales, interconectados en todo el planeta.
La inteligencia artificial y aprendizaje automático combinan tamaño volumen de información con los algoritmos más sofisticados para que las máquinas piensen y aprendan a pensar. Son tres las herramientas imprescindibles necesarias: datos, potencia computacional y algoritmos, o sea a la suma de capitales y conocimientos cuantiosos.
A su juego llamaron a gigantescas corporaciones occidentales proveedoras del insumo virtual, como Alphabet (la matriz de Google), Amazon, Microsoft, IBM. Se parapetaron en la famosa nube, una red de enormes galpones refrigerados distribuidos por Estados Unidos y otros países, que concentran megaservidores en red. Otro tanto sucedía en China, de la mano de Alibaba y Baidu.
Entre la ola de big data y la actual de la IA transitó la IoT (Internet de las Cosas) para habilitar nuevos puntos de toque e interacción entre los humanos, el mundo físico y el digital. Cada vez que alguien conecta su smartphone con la plataforma Alexa de Amazon, Siri de Google o Azure de Microsoft, se genera información que aprovechan los algoritmos para enriquecer la base y acercarse a cada individuo.
Es solo el comienzo. En 2022, 80% de los smartphones estará dotado de IA en su hardware interno, según un informe de Gartner, o sea que habrá incorporado los avances que convierten la voz en texto y viceversa, en varias lenguas, incluidas la española y portuguesa, e identifican fotos y videos.
El día a día argentino
Los mayores adelantos en varias áreas de la IA se ven en computer vision (visión en base a computación), en el natural language processing (análisis de textos en lenguaje natural) y en el desarrollo de modelos predictivos (en base a datos históricos poder anticipar comportamientos futuros), mientras los chatbots asumen actividades cada vez más complejas y los robots desfilan por algunas líneas de producción fabril.
Los montos en danza son cuantiosos y no dejan demasiado margen para ensayar: por ejemplo, una plataforma de IA de predicción de ventas insume una inversión de US$ 20.000 a 25.000, que puede llegar a 100.000 con más cantidad de partes y transacciones, comentan en el sector.
Los segmentos que más consultas originan son los de servicios: bancos, compañías de seguros, retails, telcos, salud. Aunque también se declaran experiencias diversas en gobierno, automotrices, entretenimiento, hotelería e industria.
Los empresarios se acercan a los proveedores de soluciones, como el unicornio Globant y los centenares de satélites startups, para preguntarles por algún traje a medida inteligente para su negocio. En Amazon Web Solutions, que recién desembarca en la región, afirman que se interesó 80% de la clientela.
Microsoft Latinoamérica ve una oportunidad en el negocio de Nube en Argentina que asciende a los US$ 19.000 millones.
Talentos en la mira
En el marco de los doctorados de la facultad de Ciencias Exactas de UBA funcionan grupos de 20 integrantes que dirigen investigadores docentes de prestigio internacional y juntos desarrollan para las tesis proyectos en general académicos. En los laboratorios LIAA usan machine learning para resolver temas que vienen de la lingüística, de la psicología, de la sociología en las tres ramas: la del habla, del texto y la de neurociencia, cerebro.
Uno de los directores, Agustín Gravano, tiene mucho contacto en la Universidad de Columbia y en Eslovaquia, que genera emprendimientos conjuntos.
El ITBA, que es privado, también cuenta con un centro experimental que comparten estudiantes avanzados con egresados y docentes, en el que analizaron varias plataformas, con el ADN del instituto, patentadas, mientras se desarrollan otras inéditas.
La directora del Departamento de Innovación Educativa, Silvia Gómez, estima que, como la vida ha cambiado, principalmente por la transversalidad de la tecnología, la educación va migrando y en consecuencia las clases que antes eran meramente expositivas van dejando paso a un aprendizaje activo que sitúa al alumno en el centro del proceso. Reserva a los docentes la habilidad de generar un aprendizaje personalizado, creando actividades que demanden el desarrollo de capacidades de alto nivel en los alumnos.
Los sistemas inteligentes juegan un papel fundamental en esta tarea, a partir de la detección de patrones y la capacidad de predicción. Confluyen en el llamado Deep Learning, un aprendizaje profundo (en base a algoritmos) que mediante una técnica estadística ubica patrones de conducta en enormes cantidades de datos. Es decir, tiene un gran valor predictivo, pero todavía no “entiende” en el sentido que lo hace el ser humano.
“El desafío a futuro consistirá en integrar correctamente la tecnología y las posibilidades que brinda la inteligencia artificial para lograr hacer más efectivo el proceso de enseñanza-aprendizaje, sin deshumanizarlo”, advierte la profesora Gómez.
Precisamente, uno de los riesgos inmanentes a la IA es que relegue al hombre no sólo haciéndole perder el empleo, sino también tomando decisiones por su cuenta.
A esta altura parece más la saga de una película de ciencia ficción, a la que muchos científicos que operan en este campo contribuyen con la tendencia a sobrevalorar logros que, al ser magnificados por el marketing, exageran tanto beneficios como riesgos, según provengan de optimistas o de pesimistas.
Las fuentes vernáculas
Una recorrida por las principales fuentes empresarias y académicas del área tecnológica afectada a inteligencia artificial que opera en Argentina permitió a Mercado extraer como conclusión que el desarrollo de pymes y startups especializadas marcha por delante de la demanda efectiva de negocios. Fueron: Javier Minhondo y Juan José López Murphy (Globant), Florencia Sabatini (Google), Hermann Pais (Amazon Web Service), Eduardo Mangarelli (Microsoft Latinoamérica), Marcelo Girotti (BGH Tech Partner), Carlos Besaglia (ManpowerGroup), Carolina Golia (IBM), Andrea Mandelbaum (Mc Luhan Consulting), Fabio Abatepaulo (Unisys), Marcelo Fiasche (Oracle para Argentina, Bolivia, Uruguay y Paraguay), Mariano Stampella (intive–FDV), Luciano Lucho Ordoñez (7 Puentes), Silvia Gómez (Departamento de Innovación Educativa de ITBA), Mario Bolo (Departamento de Ingeniería Informática del ITBA), Ramiro Gálvez y Pablo Brusco (Agustín Gravano director), del doctorado en Computación de Ciencias Exactas. Y también, Roberto Cruz de Cognitiva.
Transformación digital
Desde la inmediatez y en forma virtual
La tecnología inspira buscar consumidores desde la cuna, a simplificar e imprimir cada vez mayor velocidad a los procesos para tornar más competitivas las empresas y a que las máquinas desarrollen su propia inteligencia.
Juan José López Murphy
El hombre unidimensional de Herbert Marcuse de los años 60 era encandilado con la luminosa estética del supermercado a fin de que comer, vestirse y entretenerse, formaran parte de un mismo espejismo denominado felicidad.
El homo videns de Giovanni Sartori era el pichón de consumidor que había nacido en 1975 con el control remoto a mano como opción y, ante él, una pantalla de imágenes multicolores en vertiginosos movimientos.
Es la breve antesala del ser digital de Nicholas Negroponte surgido en los años 80, que desde la cuna se familiariza con el uso de celulares y se contacta por internet.
Los estadounidenses William Strauss y Neil Howe lo describe en el mismísimo título del libro que le dedicaron en el 2000 como “Millennials Rising: the next great generation”, la próxima gran generación.
A mitad de camino, ya de este lado del Rubicón del milenio, la versión fundacional de la era tecnológica empalma con otra vuelta de tuerca que la profundiza: bebés que maman la intercomunicación con dispositivos electrónicos sólo tocándolos, escuchándolos y hablándoles.
Podría decirse que, desde 2010, la gran maquinaria del marketing echó a rodar a todo vapor un vínculo empático con los futuros consumidores a través de la tecnología innovadora. La transición está entre nosotros y se la conoce como transformación digital, que implica concebir el mundo de las relaciones desde la inmediatez para interactuar en forma virtual lo que un individuo imagina, piensa, disfruta y anhela.
La madrina de la evolución del comercio digital, Amazon, una librería online que ejerce el liderazgo global como gran tienda, se venía de pegar la cabeza contra el techo cuando no daba abasto para atender todo el interés despertado por el ya famoso viernes de las ofertas (el Black Friday) y decidió a expandirse hacia un espacio jibarizador que le permitiera abarcarlo: el de las soluciones tecnológicas.
“Seguridad, inteligencia artificial, machine learning (aprendizaje automático de las máquinas, distribución de datos (content services network), Internet de las Cosas (IoT), Business Intelligence integran el nuevo portafolios”, las describe el Head of Developer Marketing de Amazon Web Service, Hermann Pais, desde su residencia en Seattle, Estados Unidos.
Eduardo Mangarelli, director de Tecnología en Microsoft Latinoamérica, radicado en Uruguay, focaliza la potencial demanda.
Hermann Pais
–¿A quiénes está dirigido este portafolio de servicios tecnológicos en línea?
–Si tuviera que decirlo en forma genérica, la prioridad número uno es acompañar a todas las actividades en el sector salud, banca, telecomunicaciones, energía eléctrica, gobierno, en sus procesos de transformación digital proveyéndoles tecnología.
Aprovechar cada recurso
Los llamados unicornios, que son las cuatro empresas (Despegar, Mercado Libre, OLX y Globant) nacidas en la Argentina que movilizan más de US$ 1.000 millones en valor de capitalización bursátil, arrancaron de cero en la nube y marcan el camino en la cultura de la digitalización.
“Transformación significa aprovechar de la mejor manera cada recurso tecnológico: si es contacto con el cliente, que lo customice, si tiene que ver con el manejo de Internet de las cosas, cómo se comunican”, conforme la explicación que brindan Javier Minhondo, 3er VP of Technology – Artificial Intelligence Studio y Juan José López Murphy, 2º Technical Director & Data Science Practice Lead, ambos de Globant.
El objetivo, enfatizan, consiste en alojar en su corazón el cambio de la cultura de hacer negocios en la que está empeñado el mundo y en que todo proyecto tenga un componente de inteligencia artificial.
Enumeran computer vision, algún modelo nuevo de negocios que dé lugar a automatizar procesos, o robotizar algunos, poder armar motores de recomendaciones, chatbots, etc.
La inteligencia artificial recién empieza a cobrar forma en el comercio, en el agro y muy lentamente en la banca, empujada por las fintech. López Murphy, sobrino del ex ministro de Economía radical, cuenta que algunas empresas clientas empezaron a interesarse qué vuelta de la IA podría aplicarse a sus negocios.
Fabio Abatepaulo, director de Servicios de Consultoría de Unisys, advierte que no son muchas aún las que tienen muy claras las oportunidades que la digitalización puede aportar en su mejora de competitividad y que, como en toda disrupción histórica, muchas de las que no se concienticen no tendrán chances de sobrevivir.
Agro, automotriz, fintech y salud
Autos sin chofer y bancos sin cajeros
Las mayores consultas sobre IA que se reciben, según Andrea Mandelbaum, presidente de Mc Luhan Consulting, son: bancos, compañías de seguros, retails, telcos y salud. La solución en español Amelia atrae a automotrices, entretenimiento, hotelería e industria.
Andrea Mandelbaum
Qué mejor oportunidad que la conferencia de tecnología más importante del mundo en Las Vegas, la CES 2018, para que el CEO y presidente de Ford Motor Company, Jim Hackett, anunciara una alianza con Qualcomm para desarrollar la tecnología C–V2X, que permitirá a los vehículos que “se eleven” a la nube para hablar entre sí en el tránsito, comunicarse con la infraestructura de las calles, semáforos, señales de tránsito y dispositivos de peatones.
Ya Internet de las Cosas (IoT) había incorporado instrumentos, telemetría, en autos, buses, con el aprendizaje de cómo se comporta el tránsito en determinados horarios, cuál es la mejor ruta entre dos puntos.
El celular se convierte en un sensor y la aplicación de driving es lo que surge de machine learning. “En este mercado tenemos clientes como Uber y Lyft, que hacen tanto market place como de GPS”, afirma Hermann Pais, de Amazon Web Service (AWS).
La IA ha hecho posible también que el Audi busque un lugar para estacionar y lo haga automáticamente. Para ello cuenta con dos cámaras y diez sensores, y el ordenador de a bordo convierte los datos en señales de control para la dirección y el motor eléctrico.
Hay aplicaciones inteligentes, como la de Valet Parking, que efectuó intive–FDV para ser utilizada en Nueva York y es especial para embotellamientos de tránsito. Consiste en apretar un botón para dejar el vehículo donde se encuentra parado a fin de que un valet se haga cargo de rescatarlo y llevarlo a un estacionamiento, así después se lo alcanzan adonde le indiquen.
Pero en Argentina, como no podía ser de otro modo, el agro es el más dinámico a la hora de invertir en inteligencia artificial.
El gerente general de Oracle para Argentina, Bolivia, Uruguay y Paraguay, Marcelo Fiasche, afirma que el uso de diferentes aplicaciones con inteligencia artificial suministra información de las condiciones climáticas, del estado del suelo o de los cultivos plantados, además de ahorrar recursos naturales durante la producción y hasta ayudar al medio ambiente.
Marcelo Fiasche
Semillas de IA
Mariano Stampella, Business Developer y Founder de intive–FDV, asevera que lo poco que se invierte en innovación tiene que ver con el agrobusiness, y vaticina que lo que va a funcionar estará en sintonía con sistemas de aprendizaje automático relacionados con las semillas, con los riegos artificiales, así como estar suscripto a una alarma para cuando el satélite muestra un río que se sale del caudal y avisa a la región.
“Todo esto es inteligencia artificial, sistemas de aprendizaje asistido”, redondea, aunque “con el tiempo estamos enseñando a los algoritmos para que sean ellos los que detecten e identifiquen. El secreto está en la toma de decisiones”, agrega.
Reconoce asimismo el joven ingeniero el atraso con que se viene en el plano bancario respecto de ofertas de oportunidades de inversión. Se van a ver homebanking como el del Galicia, con el fondo Fima, que aconsejarán mover de lugar un ahorro para que rinda más, y aparecerán bancos, con un Watson como el de IBM para los clientes, en respuesta al avance de las fintech. “Hay jugadores muy poderosos en pleno desarrollo de blockchain como herramienta: Verizon, que está con un proyecto muy grande, lo mismo que Ernst & Young, Accenture, J. P. Morgan”, enumera.
Para el CEO de BGH Tech Partner, Marcelo Girotti, “lo del blockchain va a ser para los bancos lo mismo que ha sido internet para los medios. Y ahí va a tener mucha importancia la seguridad”.
En tanto, la salud ha sido especialmente beneficiada por la incorporación de tecnologías de analytics. El uso de la inteligencia artificial y el análisis de grandes volúmenes de información –como antecedentes familiares, entorno, hábitos e historia clínica, por ejemplo– será un paso fundamental para la medicina predictiva personalizada y la aplicación del tratamiento con mayores posibilidades de éxito, indica Fiasche, de Oracle.
Phillips Medical creó un equipo portátil para conectar a los sensores a un expert system, que emplea machine learning de AWS, con los datos del enfermo; si está afuera de los parámetros, informa a una central de cuidados intensivos, lo cual habilita a la cobertura a la distancia.
Una nube espacial atendida por sus dueños
Eduardo Mangarelli
Una encuesta de Goldman Sachs revela que apenas 19% de las cargas de trabajo informáticas realizadas por grandes compañías multinacionales se han trasladado a la nube.
Pero si se consideran los unicornios mundiales, no solo de Argentina, 98% ya se encuentra subido, porque las empresas nuevas arrancan y corren en los servidores instalados por las grandes compañías de computación, como Google, Amazon, IBM y Microsoft, en: Silicon Valley, Las Vegas, Sacramento, Carolina del Norte y Chicago, dentro de Estados Unidos, y también en ultrarrefrigerados edificios atiborrados de interminables filas de celdas ubicados en Brasil, Italia e Irlanda y hasta Sudáfrica.
La nube asume la forma de gigantescos galpones llenos de servidores, por ejemplo, en Las Vegas y el Estado de Nevada, dotados de una infraestructura de telecomunicaciones que hace que cada uno pueda poner ahí sus billones de bytes. En niveles de riesgos, con su propia ciberseguridad y cibervigilancia.
Hacer inteligencia artificial y aprendizaje automático sin pasar por Microsoft, Community Services ni Google Cloud es casi imposible. No solo por el volumen de información que son capaces de albergar, la potencia de las máquinas y la velocidad de los procesadores, sino porque es como un coworking en el que los programadores que quedan afuera aprenden menos de algoritmos, no usan lo último y no se actualizan para enfrentar ciberataques que se vuelven cada vez más complejos.
El director de Tecnología en Microsoft Latinoamérica, Eduardo Mangarelli, apunta que si se hiciera una recopilación histórica de cinco años a esta parte “en cierta forma prácticamente pasó a cero la conversación de código abierto versus cerrado. Lo que pasa a tener más valor es la capacidad de cómputo y los servicios de valor agregado en la nube”.
Código abierto
Si vamos a Microsoft Azure, el 33% de los servidores que corren dentro de la cloud son Linux, de código abierto, en sus diferentes facetas: redcam, sucess o bourg. La IA previamente desarrollada en la nube es uno de esos servicios de valor agregado”, especifica.
Oracle, según Marcelo Fiasche, lo tiene y explota como gran diferencial. También ofrece una alternativa para aquellas organizaciones que, por temas prácticos o regulatorios, no tienen la posibilidad de migrar de la forma tradicional, y les pone a disposición Cloud at Customer, una nube pública propia, pero a la que se accede por detrás del firewall del cliente.
Lo bueno, lo malo y lo peligroso
En qué cambia la vida a todos
Que determinada mano de obra pueda ser ejecutada por computadoras y/o robots suena a amenazante para los más y motivador para los menos. Dos grandes riesgos: la grieta socioeconómica y de acceso al conocimiento y, casi ciencia ficción, que las máquinas aprendan solas y dominen al hombre.
Los fantasmas no pierden tiempo y sobrevuelan cualquier disrupción. La inteligencia artificial es terreno fértil porque reúne todos los ingredientes para dar pábulo a cualquier guión de thriller. Se la asocia con robots autónomos que deciden por sí mismos y desplazan al ser humano, agentes sin alma de desocupación y miseria, con tiranías del conocimiento que sojuzgan a la especie.
Durante el último World Forum, en Davos, apareció un dramático planteo que fue más allá de una charla de circunstancia de coffee break entre conferencias: ¿es necesario regular la inteligencia artificial antes de que se convierta en un peligro para la humanidad?
PwC investigó tareas y habilidades involucradas en los trabajos de más de 200.000 trabajadores en 29 países para concluir que, en promedio, la proporción de empleos con alto riesgo potencial de automatización se estima en solo 3% a principios de 2020; se eleva a casi 20% a fines de 2020, y alrededor de 30% a mediados de 2030, con más permeabilidad en el transporte y manufactura y menos en salud y educación. Ve también más expuestas a mujeres oficinistas.
La inquietud se focaliza en la automatización de tareas repetibles y el intercambio de información, así como en el desarrollo de drones aéreos, robots en almacenes y vehículos semiautónomos.
Igual de fundados eran los temores plasmados en 1936 en el filme Tiempos Modernos, que Carlitos Chaplin escribió, dirigió y protagonizó, cuando una máquina hacía el ajuste automático de las mismas tuercas que el obrero realizaba manualmente en un tren de producción intentando seguirle el ritmo a la cinta transportadora.
Los desafíos en estos tiempos contemporáneos apuntan al corazón mismo del capitalismo moderno en cuanto a la desigualdad económica y educacional, a fin de evitar un desplome en masa de los individuos hacia las tinieblas de la marginalidad y la exclusión social.
Tampoco el zapato aprieta por igual: un informe del Banco Mundial considera que, entre un lote de 40 países de desarrollo intermedio, Argentina es el más amenazado por la desocupación que traería aparejada la automatización de empleos.
El debate global divide las aguas entre los optimistas que creen que la IA traerá enormes beneficios para la gente, para la sociedad, para los Estados y para todas las empresas, y los pesimistas que piensan precisamente lo contrario y su temor apocalíptico que vislumbra una guerra masiva con armas desarrolladas a partir de la IA.
Cara y contracara
El argumento agorero es que cinco empresas – Facebook, Alphabet (Google), Amazon, Apple y Microsoft concentran una enorme porción del poder económico y hasta político.
La IA tiene dos caras: importantes novedades en el mundo digital; pero que pueden ser usadas para atacar cualquier infraestructura digital. Por un lado, es una gran promesa para los servicios financieros, que puede ayudar a recortar costos, a mejorar los servicios, y a aumentar los ingresos, pero la contracara es que dan impulso y herramientas a hackers y cibercriminales: cuantas más máquinas hagan transacciones, mayor será el peligro para los bancos.
Con una mirada más distante del mundanal ruido de los negocios, Ramiro Gálvez, que está haciendo el doctorado en computación en Ciencias Exactas e integra con otros 20 colegas un grupo que se llama laboratorio de inteligencia artificial aplicada (LIAA), que dirige Agustín Gravano, afirma ver con recelo a “empresas vendiendo tan descaradamente la IA, computación cognitiva”. Advierte que hay como una moda de que esto es lo que se viene, lo que va a estar, y a veces disfrazan de computación cognitiva softs triviales o que estuvieron hace un montón de tiempo y les están haciendo un replanting y vuelven a investigarlos”.
Reveló una interna entre los investigadores, por la existencia de “alguna preocupación de que no se sobredimensione la IA, lo que se puede y lo que no”.
El CEO de BGH Tech Partner, Marcelo Girotti, invita a profundizar el debate: “Cuando se habla de IoT (Internet of Things, o Internet de las Cosas), de inteligencia artificial, de la nube, estaría bueno, además de todo el glamour que trasuntan, explicar en qué les cambia concretamente la vida a las personas hoy”.
Formación local de nivel internacional
Escasez de talento, el problema del futuro
Ingenieros, físicos, matemáticos, programadores no fluirán de las universidades y las escuelas técnicas en las proporciones demandadas, pero reciben una formación académica y alineamiento con tecnologías de punta que los sitúan en el escalón inmediato posterior a lo más granado del planeta.
Mariano Stampella
Un censo sui generis que se hace en los círculos especializados es que actualmente en el mundo los expertos en inteligencia artificial no superan los 13.000, pero el gran cuello de botella se ciñe a la distribución geográfica híperconcentrada de las 50 principales compañías tech. Como ser: Facebook y Google en California; Amazon y Microsoft en Seattle.
Las mejores universidades estadounidenses en la materia son Berkeley, MIT, Stanford y Harvard. Se reparten dos en Boston, dos en California. Coincidentemente, los Estados que requieren de sus atributos humanos para la innovación son: Boston-Nueva York, porque está Wall Street y se encuentran muy cerca, y California, o sea Hollywood, donde se aglutina la creatividad, con Tinder, Snaptchat, en el entretenimiento; y la bahía de San Francisco, donde aparecen Google, Facebook, Twitter, Apple, Uber. Están todos ahí.
Los mejores ingenieros, los más actualizados de lo último que se aprende, trabajan para Facebook, Google, y van sacando las librerías que hoy se cargan en los servicios que suben a la nube.
Mariano Stampella, que vive medio año en Buenos Aires y otro medio en San Francisco, atisba la génesis de la desigualdad del conocimiento. “No hay ninguna chance de que una persona de Arkansas o de Kansas y miles de otros estados intenten competir contra California. Uno va a polos en Stanford, en el MIT, en Berkeley, y ni siquiera pueden considerarse como EE.UU.”, señala.
Insta a no bajar la guardia porque hay también un más acá. “Cuando miro los squares para pasar con el celular que utiliza un e-commerce como Mercado Libre con Mercado Pago y lo comparo con que en las calles de San Francisco cualquier artesano también puede vender con tarjeta y desafiar a los bancos metiéndose en cuestiones de financieras, me hace pensar que en otras partes pasan cosas. No se trata de criticarnos como país, sino de preocuparnos a escala global de por qué estamos tan ‘intervenidos’”.
Materia prima gris
Facultad de Ingeniería, Universidad Tecnológica Nacional, Ciencias Exactas e Instituto Tecnológico Buenos Aires (ITBA) forman los cimientos de la materia prima tech made in Argentina, de excelente inserción en los centros académicos internacionales, con los que se comparten proyectos de investigación y desarrollo.
La inteligencia artificial empezó a cobrar dimensión tanto en los claustros como en los laboratorios, y tanto en el ámbito público como en el privado, Conicet otorga becas para estimular la concreción de iniciativas, lo mismo que las empresas.
Se presenta como una división natural en las vocaciones: Exactas de UBA se vuelca a la investigación e ITBA a las startups. Si bien posee un gran semillero de emprendedores, en este instituto privado funciona un departamento de doctorado que dirige un investigador de primera clase de Conicet, Ricardo Sánchez Peña, que fue quien ideó y dirigió el desarrollo del páncreas artificial hace poco difundido.
En los centros de investigación, en enzima, en procesos informáticos, como big data, que es extracción de información o Xdata, que trabaja justamente con IA, se gestaron los embriones de iniciativas que se nutren del aprendizaje automático, como la de la nueva startup dedicada al crowdfunding (una suerte de fideicomiso online) orientada a inversiones agrícolas (Wuabi).
Hubo algunas de utilidad imprescindible en municipios que no llegaron a ver la luz por falta de subvención, como la regulación automática de semáforos desde una red inteligente que se coordina mediante vías más rápidas o lentas, según el flujo de tránsito. La Ciudad de Buenos Aires acaba de lanzar una licitación justo cuando el autor del proyecto ya había emigrado.
No se queda atrás el laboratorio de inteligencia artificial aplicada de UBA, que se encuentran usando machine learning para resolver temas que vienen de la lingüística, de la psicología, de la sociología. “Ahora una computadora ayuda en tareas simples, pero muy rápidas que den respuesta”, según subrayan Ramiro Gálvez y Pablo Brusco, éste último becario de Conicet.
Robots y bots
Alexa, Siri, Watson, y los algoritmos siguen…
El test Turing, llamado así en homenaje a Alan, uno de los pioneros en inteligencia artificial, mide la habilidad de una máquina para mostrar conducta inteligente equivalente a la de un humano. El éxito lo determina que se descubra si del otro lado hay un robot o una persona.
El escritor de ciencia ficción checo Karel apek usó por primera vez la palabra robot en los albores del siglo 20, al titular su obra teatral R.U.R., que en español significa “Robots universales de Rossum”. Rabu, en la antigua lengua eslava, quiere decir esclavo.
A diferencia del bot, que solo alude a los sistemas virtuales de software, el robot adquiere formato electromecánico, que puede tener figura parecida a la humana o inclusive de un drone, que combina algoritmos en Internet of Things (Internet de las Cosas) y le hace tomar una decisión. Es un claro ejemplo de la inteligencia artificial que sucede hoy y en la Argentina.
El bot es un software que en un chat emula a una persona y, en particular, lo demandan en el ámbito empresario para soluciones de inteligencia artificial, conforme explica Mario Bolo, director adjunto del Departamento de Ingeniería Informática del ITBA.
“Es algo bastante simple, se utilizan más que nada como asistentes virtuales para responder preguntas acerca de algún tópico determinado tal como préstamos bancarios, seguros, etc.”, sostiene.
Convivir en el espacio de trabajo con un colega bot, llegar a un banco y que te reciba un asistente bot y te reconozca con una sonrisa genera una experiencia única.
IBM lleva 40 años desarrollando la plataforma Watson, que es un sistema avanzado de identificación de patrones. En los últimos tres a cuatro años lo profundizó y le apuesta buena parte de su futuro.
Google y Facebook están sacando sus propias versiones, que seguramente superarán a IBM por la ventaja que tienen del acceso a los datos. El equivalente de Google Now, Siri, se torna más y más inteligente, porque cada vez que alguien hace una búsqueda escribe en Google Word, Translate, enseñan y enseñan. “De modo que todos estamos entrenando gratis al robot de Google y nadie al de IBM”, observa Stampella.
Habla y entiende
“Alexa se está tornando una aplicación muy seria –afirma Paris de AWS–. Tengo en casa un televisor con Alexa. Enciendo el control remoto y le digo: Alexa muéstrame House Of Cards, y como está conectada con la aplicación de Amazon Fire TV que corre en el dispositivo, inicia la búsqueda de los proveedores de video streaming a los que accedo. Tengo Netflix, Amazon Prime Video y Slim. Alexa también está en loa autos”, detalla. El asistente se expande en todas direcciones. En los próximos meses, en EE.UU., se podrá programar el GPS usando Alexa en los Ford y hacer que lo lleve a uno a destino.
En negocios la plataforma interactúa en videoconferencias con aplicaciones de negocios, además de la de Microsoft, la de Zeusmos, SAB, Finance, People Soft. “Llevó años que el computador comprenda la lengua; ahora lo hace, trabaja y se convierte en el relator de ventas for business de esta semana”, comenta Paris.
Y más aún, en los chatbots e inclusive los asistentes como Siri, Alexa y Google Now, ahora también donde procesan un bloque de audio generan una serie de textos en los cuales entienden cuál es la intención del usuario, con lo que tratan de predecir lo que hubiera querido hacer y lo devuelven en forma de voz.
Los bancos y grandes fondos comunes de inversión acuden asimismo a asistentes que administran carteras de clientes y toman decisiones automáticas dentro del mixed establecido. Orange Bank contrató a Watson de IBM como asesor de portafolios de inversiones.
De este lado del Atlántico, el BBVA mexicano, el Bancomer, puso en marcha la Solución Amelia de IPSoft, de Mc Luhan Consulting, a fin de racionalizar las operaciones y mejorar los márgenes en sus tarjetas de crédito. Los ejecutivos vieron una oportunidad para que la tecnología cognitiva simplifique el proceso y que 2 millones de clientes informen y resuelvan una tarjeta no autorizada, manifestó la presidenta de la consultora, Andrea Mandelbaum.
Hasta el momento, alcanzó 99% de precisión en BBVA México, y el siguiente paso será ampliarle los roles y permitirle brindar una mejor experiencia para un mayor número de los 70 millones de clientes del grupo global.
Cognitiva
Con IA, las promesas pasan a ser realidad
Para esta compañía que implementa plataformas de inteligencia artificial, las capacidades de esta tecnología son comparables con hechos históricos como la aparición de la escritura y la llegada de la imprenta e internet. Más allá del argumento de venta, ofrecen sólidas razones para sostener semejante afirmación.
Por Leandro Africano
Roberto Cruz
Es difícil encontrar en el mercado argentino de IT verdaderos evangelizadores de inteligencia artificial. Roberto Cruz, gerente general de Cognitiva, compañía que implementa la plataforma Watson de IBM, es uno de ellos, y además pionero que pregona desde hace años las bondades de esta tecnología.
El punto de referencia para definirlo como evangelizador es la confianza ciega que demuestra en su discurso sobre las posibilidades de negocios que abre la inteligencia artificial. “Hace algunos años asumí el papel de evangelizador, donde señalaba las oportunidades que abren las plataformas de inteligencia artificial en el mercado business to business y mi discurso se basaba en el efecto de convencimiento. Hoy, estamos en la etapa de mostrar resultados y casos de éxito en el que se puede modificar la matriz de un negocio”, explica Cruz en diálogo con Mercado.
Desde su definición, la tecnología cognitiva, base de la inteligencia artificial, se entrena para resolver desafíos puntuales de negocio. Aprende y evoluciona conforme resuelve cada interacción que se le propone y lo que es fundamental, no termina de aprender, no olvida y siempre está disponible.
Para la mirada de los servicios financieros una plataforma de tecnología cognitiva mejora la gestión del cumplimiento normativo y profundiza el compromiso y la experiencia de sus clientes. Desde la óptica de Gobierno las organizaciones gubernamentales podrán cumplir sus responsabilidades con sus ciudadanos al entender mejor las tendencias y los patrones en los datos, preparándose para casi cualquier contingencia. En el sector salud, colabora con los profesionales médicos para que logren resultados diferentes antes situaciones en las que no se analizan los grandes volúmenes de datos.
En consumo masivo
También puede aplicarse a consumo masivo en el que la computación cognitiva permite mejorar todas las facetas de la industria de bienes de consumo: participación de consumidores, colaboración con minoristas, desempeño financiero y operaciones. Para Cruz las aplicaciones alcanzan también a los sectores de telecomunicaciones, entretenimiento y educación, siempre en la perspectiva de entender más profundamente y mejorar la interacción con clientes, prospects y audiencias.
Cognitiva implementó recientemente inteligencia cognitiva en el proceso de solicitud de créditos hipotecarios del banco Santander Rio. De esta manera la transformó en la primera entidad bancaria en utilizar esta tecnología, desarrollada por IBM, para responder consultas a través de un asesor virtual y con un lenguaje natural. En este caso, la inteligencia cognitiva permite al asesor virtual aprender y mejorar su nivel de respuesta a través de las consultas.
De esa experiencia Daniela Contarino, responsable de Créditos Hipotecarios de Santander Río, afirmó que “entrenamos durante 4 meses a Watson con 3.000 preguntas reales que corresponden a 100 temas distintos sobre la oferta del banco de créditos hipotecarios, para poder responder todas las consultas de nuestros clientes en el proceso de elección de su crédito”.
“Otra implementación exitosa fue la del Laboratorio Novartis. Allí, los profesionales de la salud acceden a información de valor extraída de diferentes fuentes, logran acelerar sus investigaciones, aumentar su conocimiento sobre factores que afectan la salud de sus pacientes y optimizar la productividad. Se estima que un médico en promedio debería leer 29 horas al día para mantenerse actualizado en su disciplina, por lo tanto, es imposible que logre incorporar todas las nuevas publicaciones y descubrimientos que se generan. Por eso, resulta crucial contar con una plataforma capaz de detectar la información relevante para convertirla en conocimiento”, apuntó Cruz.
–¿Hay riesgo de que una tecnología como la inteligencia artificial se convierta en un servicio commodity?
–No desde la perspectiva que tenemos nosotros. Nuestra forma de trabajo nos obliga a entrenar a los algoritmos que intervienen en la plataforma de inteligencia artificial; desde nuestra visión no es una tecnología sino una disciplina que hay que entrenar en forma colaborativa entre el clientes y el implementador. Y sólo de esta manera, con la inteligencia artificial se hacen realidad las promesas de soluciones que muchas consultoras y empresas de tecnologías veníamos haciendo.
Ecosistemas e inteligencia aumentada
Carolina Golia
Apple era un competidor a muerte de IBM y hoy le compra IA para los iPhone. Yahoo es uno de los principales inversores de la china Alibaba. Cisco es partner en un montón de cosas y compite en otras con IBM. SAP, Ecmware igual.
“Depende del caso de uso complementamos con analytics, con seguridad, con conocimiento de industrias, no solo se resuelve con una tecnología, sino que requiere sumar capacidades y ahí se define quiénes son competidores y quiénes partners”, diferencia Carolina Golia, arquitecta de soluciones IA del gigante azul, quien define a un partnership hoy como opción en la empresa.
“La cocreación es un modo de innovar”, redondea. Oracle inauguró recientemente su Innovation Lab en San Pablo, Brasil, un espacio dedicado a la cocreación con clientes, socios y startups enfocado en el desarrollo de nuevas soluciones e innovaciones en servicios y productos que acompañen los nuevos modelos de negocios que están apareciendo con tecnología de punta.
Algunos de los sectores que más están demandando y aprovechando este tipo de ofertas en nuestro país son los de agroindustria y servicios financieros con las fintech, actividad que desde su origen conjuga servicios financieros con tecnología.
El compromiso tácitamente asumido por cada uno de los componentes del ecosistema que funciona en el área de la bahía de San Francisco es crear cosas de valor que tengan un impacto global.
Parte del cambio
“Sentir que cada uno de nosotros hace falta para generar empresas que se convierten en unicornios y en cuestiones públicas y que cada vez somos más importantes como parte del cambio que hay que generar”, resume el semirresidente Mariano Stampella.
“Personas como Bill Gates son vistos como referentes a los que les ha ido bien, que lograron buenos resultados, pero se comprometen en mejorar la educación, volver a invertir, de invertir en otros. Si no se tiene esta cuestión más filantrópica, de invertir en el otro producto de la región que está tratando de pegarla. O sea, el que la pegó con Sun Microsystem fue uno de los primeros que invirtió en Google y le fue bien”, pone como ejemplo.
Está persuadido de que sólo a través de individuos que asumen la responsabilidad de trabajar en comunidad para lograr cosas de impacto se consiguen hacer buenos negocios o buenas acciones civiles. “No hay diferencia: Google ha podido generar un ecosistema de gente que contribuye gratis y la corporación lo convierte lo más rentable del mundo. Sin ese sentido de comunidad no habría Google. Nació y siempre invirtió en hacer una comunidad alrededor de sus productos”, añadió.
Actualmente, la temática más global se llama inteligencia aumentada, que significa elevar a cada uno de los individuos con las computadoras, y a través de las redes que se arman entre ambos, hacer que crezca la inteligencia colectiva
En tal sentido, Martín Migoya, CEO y co-fundador de Globant, destacó que “hoy estamos a la vanguardia de uno de los cambios más radicales: la Inteligencia Aumentada, la revolución de la Inteligencia Artificial, que está a punto de sacudir la tierra y revolucionar una vez más la forma en que los usuarios finales interactúan con la tecnología”.
El petróleo del siglo 21
La meteórica evolución de la inteligencia artificial en Amazon Web Services que describe Hermann Paris representa casi un paradigma darwiniano exprés. Empieza en 2006, cuando apenas dominaban el hosting, con la que sería la versión 1.0. Luego pasa a soluciones de almacenamiento (storage) de bancos de datos (data base); de red (networking) y computación en la nube (cloud computing).
Inicialmente eran 10 productos distintos, hoy son 110 familias disponibles, que incluyen los originales y tienen, entre otros, seguridad, IA, machine learning, distribución de datos (content services network), IoT., BA Business Intelligent. Inclusive se complejizaron y ahora abordan video.
En menos de una década se descargó sobre la infraestructura básica de bigdata una avalancha de datos inconcebibles, procesos que no podían manejar (no una base de datos infinita de Excel): documentos que mezclan PDF, textos, audios, videos, fotos, distintos formatos. Derivaron en lo que se conoce como paradigma de comportamiento de data driver, que es el uso de los datos para entender qué está pasando y tomar decisiones. Surgió el aprendizaje automático (machine learning), que consiste básicamente en descubrir patrones que puedan ser útiles y la computadora pueda encontrar entre todos los muchos datos (bigdata) almacenados.
“Desde 2010, por una cuestión de incorporar algoritmos nuevos en las instrucciones de cómo hacer una operación nueva y mejor pensada para este tipo de problemas, creció radicalmente la performance, lo cual hace que se los pueda usar en productos de consumos masivo, como teléfonos, redes sociales, cámaras de fotos. Pero además entraron las empresas cuando antes no había tanto interés, como Google, Amazon, Microsoft, que les sacan investigadores a las universidades”, dijo el inminente doctor en Computación, Ramiro Gálvez
La arquitectura de soluciones IA de IBM, Carolina Golia, cuenta que “el año pasado tocamos 100 millones de personas en Latinoamérica que usan servicios de Watson, desde asistentes virtuales en bancos, cognitivos para educación como el caso de la red Crecemos en Chile, que asesora a los chicos en contenidos personalizados de apoyo escolar para poder mejorar sus estudios, los médicos que pueden apalancarse en la última información. Y hasta en procesos internos, como recursos humanos, el reclutamiento, poder preguntarle y que ayude a navegar ese universo sin fin de datos”.
Para 2020 se proyecta que habrá 44 zbytes de datos digitales, en 80% no estructurados.
Hay Pymes conformadas por ingenieros que fueron compañeros en la UBA, como 7 Puentes, que clasifican y procesan los datos con machine learning, para cubrir demandas puntuales de un cliente en Estados Unidos, que provee a los abogados norteamericanos de información bajada a documentos, con sus actualizaciones, extraída por tipo de actividad de los sitios web sobre los estatutos, normas, reglas, votos en reuniones, de empresas que, como son los casos de General Electric, Ford, Facebook, cotizan en Bolsa, lo mismo que códigos de ética, reglamento, archivo actualizado y publicidad por búsquedas en internet, según dice el socio fundador Luciano Ordóñez.
