El estado real de la IA y el momento marketing actual: la visión IBM

Como en todas las épocas de revuelo entorno a una nueva tecnología, ahora estamos en ese punto álgido de entusiasmo selectivo entorno a la IA (inteligencia artificial) con ChatGPT el bot de OpenAI

Hace unos días pensé que para entender donde realmente estamos, echaba de menos el análisis de IBM, la empresa-símbolo de la investigación en tecnología hace 112 años! y todavía la que tiene más patentes en computación e IA 

Pues bien, el FT debió pensar lo mismo que yo (pero con más medios!) y le hizo una entrevista al CEO de IBM Arvin Khrishna, donde a mi juicio se hace un análisis sensato, ponderado y esperanzador sobre esta nueva etapa 

Lo primero que hay comprender es que en IA , como en cualquier otro campo de investigación, no se llega de golpe a un estadio y se marcan cientos de goles comerciales (todo el mundo lo quiere y necesita!) sino que se va paso a paso, aprendiendo de pasos anteriores en ciclos mucho más largos que los que presupone las informaciones sobre la propia tecnología 

IBM desarrollo DeepBlue hace 26 años! el sistema dentro de una supercomputadora que derrotó al gran maestro Kasparov y en el 2010 volvió a dar otra campanada mediática cuando su sistema Watson gano el Jeopardy en los US

Sabiendo estos antecedentes parecía un poco extraño que IBM no tuviera nada que aportar o decir en esta etapa, Pues en efecto, para el CEO de IBM ChatGPT representa un momento marketing para la IA, pero al igual que Netscape popularizó la era web en Internet y luego se volvió (casi) irrelevante, es muy probable que con ChapGPT pase lo mismo en no demasiado tiempo

La IA en general y los sistemas LLM en particular han encontrado un nicho digamos prometedor en el mercado de consumo, pues a los usuarios corrientes NO les importa tanto que el sistema ofrezca repuestas poco útiles pues alguna vez de cada 10 si lo es, y sobre todo, nadie sabe con certeza que probabilidad hay de que una respuesta sea totalmente errónea

Pero en el sector empresarial, históricamente el mega-sector principal cliente de esta tecnología, los LLM como ChatGPT y Bard de Google NO son útiles o comercialmente atractivos para predecir la evolución de una empresa, o el resultado de una inversión o el tratamiento medico que necesitas....pero si pueden ser útiles para reducir drásticamente los costes fijos en áreas como la atención al cliente (de hecho hasta el 50% con la tecnología actual) pero también en la gestión de RRHH de una gran empresa, donde el 90% del trabajo es reunir información dispersa, aunque finalmente una persona tome la decisión  

 O sea, hay áreas concretas donde si vamos a ver un relativamente rápido despliegue de la IA, por que el coste principal de estos sistemas LLM esta en un entrenamiento inicial, peor una vez completado este podemos desarrollar 100 o 1000 sistemas sin demasiada dificultad, por eso ChatGPT es la puerta de entrada de todo lo que vamos a ver en breve 

Fundamentalmente donde vamos a sentir los cambios es que al aumentar la productividad con la implementación de estos nuevos sistemas de IA, se van a liberar muchos dólares que se van a invertir en otras áreas como el marketing o en I+D (R&D) o en adquisiciones 

Como veis, hay una trayectoria sostenida en la investigación de IA donde los grandes players siguen siendo los mismos, con repuntes puntuales de alguna aplicación que da con la tecla que activa un mercado como este del consumo. Lo más probable es que el futuro cercano sigamos viendo incrementos graduales pero que a larga si crean un escenario socioeconómico muy diferente (piensa que ahora solo empleamos 200 personas para diseñar un chip cuando hace menos de un decenio necesitábamos 600)

Veesion: sobre IA y robos en tiendas

Mi consumo de radio se limita a cuando voy en mi coche (sorry todavía es de combustión Interna) y gracias a esto conocí a Veesion una start up francesa que usa un sistema de IA para detectar y prevenir robos en establecimientos 

Como, a pesar de los pesares, sigo teniendo confianza en Europa y en el despertar socio-tecnologico de Francia me puse a leer más sobre Veesion ya que me pareció un nicho interesante 

La empresa fundada en Paris en el 2018 reproduce fielmente el concepto start up: crecimiento rápido (más de 1500 tiendas en 3 años) y escalabilidad del negocio debido a los reducidos costes de desarrollo, tal como señala el Country manager de la empresa en España Pablo Blanco 

Parece aventurado meterse en un mercado como el de la videovigilancia donde hace años ya que tanto grandes corporaciones como gobiernos emplean sistemas de reconocimiento de personas, lo que ha conducido a legislaciones cada vez más estrictas sobre su uso y finalidades

Lo que hace Veesion es complementar el sistema de videovigilancia que la practica totalidad de los negocios de venta minorista tienen instalados en sus locales, analizando las imágenes en tiempo real (que palabro dios mío!) para detectar gestos que estadísticamente se asocian a robar  

Aparentemente esto NO puede ser bueno para los vigilantes de seguridad de muchos comercios grandes que dedican gran parte de su jornada a eso, a mirar el video de las cámaras pero el sistema de IA de Veesion no detiene a nadie, sino que manda alertas a los encargados de la seguridad para que actúen si efectivamente alguien ha distraído algo, así que probablemente estos puestos de trabajo seguirán igual  

Hay algo que me gusto de Veesion : el análisis sin complejos y sin demasiadas vueltas de lo que se venia encima al sector del comercio: una crisis siempre lleva aparejado un aumento del número de robos y un sistema que redujera esas perdidas (estimadas en el 3% de los beneficios) sin demasiadas complicaciones de instalación que a su vez aprendiera de si mismo (Deep Learning) tendría cabida en el mercado

Por eso Veesion aterrizó en España, un mercado nada sencillo para las innovaciones y además en un sector que suele ser conservador (comercios de proximidad y grandes superficies) y aparentemente le esta yendo bien (500 establecimientos) 

El  caso de Veesion nos recuerda que hay muchos nichos inexplotados por los colosos tecnológicos que o bien no le ven rentabilidad o prefieren pescar pescados más grandes y que pueden ser ocupados por start ups que utilicen la tecnología disponible sin enormes inversiones en su desarrollo

Aseguradoras de coches: la Inteligencia Artificial amortiza el perito

Las compañías de seguros formaban parte de un venerable sector que aunque pionero en adoptar computadoras (¿recuerdas las mainframe? su modelo de gestión parecía inmune a este tsunami empresarial de empresas que son app o no tienen sedes físicas o sustituyen la mayor parte del trabajo humano por software y pulverizan costes y tiempo...

Al igual que le ocurrió a los bancos tradicionales con toda esa nueva constelación de neobancos que se aprovechan de la tecnología para competir (fintech), a las aseguradoras les está pasando lo mismo con las Insutech 

Como era previsible, el principal efecto de las Insurtech sobre las aseguradoras tradicionales es que las primeras están transformando a estas últimas, adoptando tecnología como IA y aprovechando la baza que supone la confianza en una aseguradora, un factor no menor en un negocio que se basa en la valoración de los daños que pueden sufrir sus asegurados

En este ciclo de adaptación y cambio han surgido a su vez empresas tecnológicas que proveen de servicios a las aseguradoras, sabiendo que o bien estas no tienen el saber hacer para desarrollar esta tecnología o les cuesta mucho más llevarla a cabo

Un de ellas es Tractable , una start up británica que aparece con regularidad en las rondas de financiación de capital riesgo, el último de los cuales situó su valoración en ese nivel que (algunos) llaman de unicornio (1000 millones US$)

Esta pyme tecnológica de apenas 140 empleados desarrolló un sistema de Machine Learning supervisado que lo que hace es analizar las fotos de los siniestros en coches que los asegurados suben a una web y partir de ahí el sistema establece la valoración de los daños y también cuando no merece la pena repararlo (o sea la variable dependiente) por que el coste supera el valor del vehículo y todo ello literalmente en 10 veces menos tiempo que los sistemas tradicionales según la propia Tractable  

Como os podéis imaginar esta labor la llevaban a cabo hasta ahora los peritos que evaluaban in situ eso mismo, daños y estimación de costes, por eso NO es extraño que el sistema de Tractable haya sido adoptado por las principales aseguradas del mundo, entre ellas Geico en los US y Admiral Seguros en España 

Cuando alguien sufre un siniestro el tiempo de respuesta de la aseguradora es un factor vital, teniendo en cuenta además que el asegurado se encuentra en ese momento en manos de la aseguradora para resolver el problema. 

Por eso, es imposible imaginar que algún sistema de IA no se introdujese en el proceso acelerando y disminuyendo el factor de incertidumbre haciendo algo que estos sistemas hacen cada vez mejor: analizando miles de imágenes (datos de entrada) y resultados deseados (output) para ofrecer una valoración 

FDA: luz verde a Inteligencia Artificial en triaje

La utilización de sistemas de AI en el (sensible) ámbito de la salud hace tiempo que es una realidad (IBM tiene un programa de salud para Watson), que se centra de momento en la asistencia al diagnostico del especialista humano

Es imposible pensar que estos desarrollos se detengan ya que cuando alguien esta en peligro de muerte, NO suele importarle si la mejor opinión viene de un licenciado en medicina o de un algoritmo de deep learning

En este sentido la FDA (el organismo que supervisa todo lo relacionado con la salud en los US) acaba de dar un paso NO se si historico pero si enormemente significativo

La FDA aprobó en febrero pasado la comercialización en los US de una app de detección temprana de infartos cerebrales desarollada por Viz.ai una empresa californiana de desarrollos en AI que lleva 12 años en el mercado (tambien en Europa con una oficina en Londres)

La app permite analizar tomografias cuando un paciente ingresa al triage (evulación previa de la urgencia en la atención), acelerando el proceso de diagnostico, ya que si detecta una obstrucción importante en un vaso sanguíneo, que en general conduce a ictus, se envía esta información directamente al smartphone del  medico especialista 

El algoritmo de Viz.ai no sustituye al medico o al radiologo PERO al eliminar pasos intermedios (el radiologo examina la tomografía (CT) y se la manda al medico) gana un tiempo vital/letal para los pacientes que sufren infartos cerebrales, y donde solo hay un principio: cuanto antes se detecte menos zonas corporales y funciones serán afectadas ..

Solo en los US cada 40 segundos una persona sufre un ictus y el 80% de estos puede ser prevenido con el tratamiento adecuado, lo que abre un campo de aplicación enorme para app´s de este tipo

La FDA y todas las autoridades sanitarias que se inspiran en ella, no ha hecho otra cosa que rendirse a la evidencia de que el humano aumentando por inteligencias artificiales es una las realidades siglo XXI, y la tarea por completar no radica tanto en convencer a los pacientes (que solo evalúan resultados NO métodos) sino en formar a médicos y personal sanitario en la nueva mormalidad de ser asistidos por maquinas que NO solo muetras resultados de pruebas sino que emiten diagnósticos  

Inteligencia Artificial: ya nos supera en comprensión lectora (hito)

Alibaba- el coloso chino del comercio electrónico- nos dice ahora que su programa de Inteligencia Artificial acaba de superar la puntuación humana en el SQUAD uno de los test más complejos de comprensión lectora a partir de texto, elaborado por la prestigiosa (y de culto) universidad de Stanford

En el evento donde se produjo este nuevo hito participaban muchos de los players habituales como Google, IBM, Samsung, la Universidad de Tel Aviv y Microsoft, este último incluso con un indice de respuestas exactas (EM) más alto que el de Alibaba pero relegado al segundo puesto del ranking por que Alibaba registró antes la prueba 

Pero esto de quien fue el primero es lo de menos ya que desde hoy sabemos que un programa AI es capaz de leer 500 artículos de la wikipedia y escoger entre 100.000 posibles respuestas mejor que una persona 

¿Como hemos llegado hasta aquí? 

bueno en realidad en IA ha habido avances significativos y populares al menos desde que Deep Blue derrotó a Kasparov, el maestro de los maestros del ajedrez hace ya 21 años

Un cambio bastante significativo no obstante es que las empresas de e-commerce como la propia Alibaba o Amazon demuestran ahora una capacidad de liderazgo en este campo antes exclusivo de empresas históricas del sector IT como IBM

Y la razón no es otra que estas empresas globales realizan millones de transacciones (complejas) al dia y por tanto, tienen una enorme capacidad de "entrenar" a sus sistemas de AI en situaciones reales con clientes, como el famoso Singles Day chino donde en un solo dia Alibaba llega a facturar +25.000 millones de dolares 

En este examen SQUAD los participantes (máquinas y humanos) tienen que encontrar la respuesta exacta entre las 100 mil respuestas tomadas literalmente de los artículos, lo que obliga a un nivel profundo de comprensión que va desde el párrafo a cada palabra, algo normal para una persona pero complejo para un programa que tiene que utilizar un sistema de red jerárquica de atención  

A partir de ahora es fácil de entender que cualquier sistema de atención/información que demande respuestas recogidas previamente en un texto (como un libro de instrucciones, una guia de museos o incluso dudas sobre enfermedades) podrán ser realizadas por un programa de IA, con menos errores, con menos esfuerzo  y coste que si contratamos a alguien para que se empolle el texto y responda

Woebot el bot psicólogo: antidepresivos online

la idea de crear un bot que funcione como un psicólogo o asistente virtual terapéutico puede parecer a  priori una de esas pruebas del potencial de la tecnologia, pero sin utilidad real

Pero cuando el bot lo desarrolla Andrew Ng una de las referencias mundiales en redes neuronales e AI, entonces si al menos le presto atención, por que es un indicador de que hay razones justificadas y un mercado potencial

El bot se llama Woebot y funciona sobre el Messenger (la plataforma más activa en este campo) ofreciendo terapia conversacional para modificar comportamientos lesivos o síntomas prematuros de depresión

Hasta que lei sobre la existencia de Woebot probablemente pensaba como tu, que una de las mayores virtudes de la terapia es la propia presencia del terapeuta, pero en el tratamiento de disfunciones de comportamiento los psicólogos etc siguen una serie de pasos e identifican pensamientos perjudiciales

A partir de ahi sabemos que todo proceso que se base en una serie de pasos puede ser emulado por algoritmos, a lo que se une las cada vez más precisas técnicas de reconocimiento que genera el Deep Learning

Woebot, y todos los bots terapeutas que le sigan , podrían ser útiles por que muchas personas padecen ansiedad o tienen depresión y primero no lo saben y segundo jamás pasarían por un psicólogo/psiquiatra por el estigma social que en algunos paises todavía tienen estas terapias (afortunadamente NO en Argentina y en la New York de Woody Allen)   

Como reconoce el propio equipo de Stanford que desarrolló Woebot, éste no pretende sustituir a un profesional (humano) pero si como en los tests se demuestra, los usuarios reducen el consumo de ansiolíticos y demás estimulantes entonces es beneficioso para todos

El reconocimiento cada vez más eficaz (con menos tasas de error) del lenguaje humano por medio de tecnicas de AI, necesariamente tiene que encontrar un camino de convergencia con los sistemas de salud públicos, en general presionados por la excesiva demanda no siempre justificada de personas que quieren ser escuchadas

Hace muchos años que estoy convencido de que la soledad es la enfermedad posmoderna y por tanto cualquier oferta tecnológica que estimule conexión y relación tiende a funcionar si se encuentra el nicho adecuado, y la ansiedad es top1 en nuestro mundo de coste de oportunidad