IBM Argentina está por cumplir 100 años. Se trata de una de las subsidiarias mas antiguas del mundo, y la segunda en ser inaugurada detrás de la de Brasil. La Big Blue lo vivió todo y en los últimos 25 años protagonizó los momentos mas disrutivos de la industria. Crearon la idea de eBusiness en los 90, para el cambio de milenio la movida de Linux al ambiente corporativo, y sacudieron la Inteligencia Artificial con IBM Watson cuando en 2011 ganaron el concurso Jeopardy frente a los mejores jugadores del mundo. En esta entrevista el gerente General de IBM Argentina, Roberto Alexander detalla cómo lograr hacer una inteligencia artificial sustentable.
¿Qué es lo primero que se debe señalar sobre Inteligencia artificial?
Que no es una tecnología nueva. Esta tecnología viene desarrollándose hace décadas. IBM, por ejemplo, comenzó a hablar de aprendizaje automático hace 70 años . Por supuesto los avances recientes han sido muy fuertes a partir del gran reconocimiento público de ChatGPT.
“Para nosotros las aplicaciones de IA deben estar destinadas a resolver un problema específico en el que la IA puede tener un impacto profundo y una rápida generación de valor. Todos los años publicamos un índice de adopción en IA, aun no está el de este año pero el de 2022 ya mostraba que un 19% de las empresas en Argentina reportaron la están utilizando en sus operaciones comerciales. Además, 51% informó que está explorando el uso de la IA”.
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Se ven muchas críticas al ChatGPT en cuanto a que brinda información falsa o alucina, ¿Cómo lo ven desde IBM?
La IA es una tecnología que requiere de entrenamiento y se basa en grandes cantidades de información, por eso es fundamental que no haya sesgos, sino un manejo ético y transparente. Para todo el que la use, debe ser explicable el origen de la recomendación o el resultado. Esos parámetros éticos deben ser críticos para los requisitos regulatorios, al tiempo que mantienen la propiedad y la protección total de los datos y la información.
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¿Cuáles son los pilares que IBM diseñó para una inteligencia artificial confiable?
La experiencia nos ha indicado, recordemos que trabajamos con estas tecnologías desde su inicio, sobre cinco pilares. Ellos son:
Explicabilidad: La capacidad del sistema de IA para proporcionar una explicación interpretable por humanos para sus predicciones e ideas. Esto es romper con la idea de inteligencia artificial como caja negra. Nosotros no estamos desde ese lado de la oferta. Otros lo harán pero no vamos a entrar en ese juego.
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Equidad: Se trata de reconocernos como iguales en todo el mundo. Esto es un trato equitativo de individuos o grupos de individuos por un sistema de IA. La equidad de un sistema de IA depende del contexto en el que se utilice.
Robustez: Las soluciones de IA deben poder manejar condiciones excepcionales, como anormalidades, de manera efectiva.
Transparencia: La capacidad de la IA para incluir y compartir información sobre cómo se ha diseñado y desarrollado. Nosotros no hablamos de caja negra sino de copa de cristal. Queremos que las cosas se entiendan.
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Privacidad: Este creo que es otro tema importante. Por ejemplo, nosotros nos hemos retirado de las tecnologías de reconocimiento de rostros porque creemos que es una invasión sobre las personas. Los sistemas de IA deben priorizar y salvaguardar la privacidad y los derechos de datos de los consumidores.
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¿Cómo ven el tema de la innovación relacionado a estos temas?
La innovación no se hace sola. Se trabaja con el ecosistema sea tanto gobierno, academia, partners y clientes. Lo que ha cambiado es que ya no hay proyectos faraónicos. Se va construyendo sobre proyectos de corto plazo, mas chicos, pero que puedan ir creciendo. Agilidad es una de las palabras que deben ser parte del core de un proyecto de sistemas. Además la innovación siempre debe ser bidireccional.
Hubo una movida por parar los avances de inteligencia artificial y hasta se firmó un documento al respecto desde Elon Musk, Max Tegmark, Lex Friedman y otras personalidades. ¿Cómo ven ese tema?
Ya firmamos el documento del vaticano del 2020. Para nosotros no es nuevo, por eso estamos cambiando el diseño de cómo se piensa un sistema de IA. Que no sea una caja negra es parte de la solución. Por eso abandonamos el reconocimiento facial y pusimos a las personas en el centro. Miramos mucho el impacto sobre las personas. Para nosotros el norte es muy claro debemos dar herramientas para que tengamos una Inteligencia artificial aumentada.
¿Ven a la inteligencia artificial colaborando en temas de impacto social?
Tenemos un caso, de nuevo, centrado en las personas que me gustaría mencionar. No lo hizo IBM, lo hizo otra empresa que innovó sobre nuestra tecnología. Se trata de WatsomApp , una IA para apoyo en instituciones educativas que ahora esta en Argentina WatsomApp.
El objetivo de la App es utilizar la inteligencia artificial para detectar casos de niños o jóvenes entre 7 y 16 años que estén teniendo problemas de socialización en colegios o escuelas. WatsomApp consiste en un juego virtual con inteligencia artificial de IBM en el que los estudiantes crean su propio avatar y responden preguntas basadas en situaciones hipotéticas como "¿Con quién te sentarías si hubiera un viaje en autobús con tus compañeros de clase?" o "¿Cuál sería tu reacción si vieras una pelea?".
También hay preguntas más simples como identificar a los dos mejores amigos. Utilizando algoritmos, herramientas como IBM Watson Assistant y la información proporcionada por los estudiantes, WatsomApp detecta a aquellos que necesitan apoyo psicológico debido a problemas de convivencia o socialización. Esta herramienta es de gran utilidad para profesionales de la psicología y los docentes, ya que permite detectar en tiempo real los casos de niños que requieren apoyo, previniendo problemas futuros como el aislamiento o la deserción escolar. Esto es valor e impacto social. Nuestro camino está muy claro. Esa es la claridad que necesitan los desarrolladores y partners con los cuales co-crearemos la inteligencia aumentada.
