Tu médico va a ser un robot. En algunos lugares ya lo es.

Ayako Yamashita es una mujer de 67 años a quien se le había diagnosticado una leucemia mieloide en enero de 2015. Ningún tratamiento estándar daba resultado. Unos meses después el doctor Saturo Miyano y su equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Tokio decidió ponerla en manos de un ‘colega’ artificial. Se trataba de una evolución algorítmica de Watson de IBM especializada en analizar tratamientos oncológicos. Watson revisó 20 millones de estudios documentados y comparó la condición de la mujer con las historias de casos existentes. Diseñó un tratamiento que resultó ser efectivo hasta el punto que la señora Yamashita es la primera paciente oficialmente curada de un cáncer por una computadora basada en Inteligencia Artificial.

Existen muchos avances médicos asociados a la Industria 4.0 y a la Transformación Digital. Un nuevo aspirante a doctor está a punto de hacerse cargo de nuestra salud. Se trata de los médicos sintéticos. La inteligencia artificial está llegando a hospitales de todo el mundo. Al igual que el doctor Miyano, muchos son los profesionales de la medicina que consideran que la incorporación de la inteligencia artificial no es una amenaza sino una oportunidad magnífica. De hecho la consideran una herramienta poderosa como nunca antes tuvieron y que les permite ejercer la medicina con una mayor celeridad y grado de acierto. Y es que la introducción de la IA en el cuidado de la salud no tiene que ver necesariamente con enfrentar a la mente humana contra las máquinas. 

Bertalan Meskó, mejor conocido como The Medical Futurist, ha llamado a la inteligencia artificial el ‘estetoscopio del siglo XXI’.  Su evaluación puede ser incluso más precisa de lo que esperaba. Si bien varias técnicas y exámenes les brindan toda la información que necesitan para diagnosticar y tratar a los pacientes, los médicos ya están sobrecargados de responsabilidades clínicas y administrativas, y clasificar la gran cantidad de información disponible es una tarea desalentadora, si no imposible.

Sin embargo, las aplicaciones de la IA en medicina van más allá del trabajo administrativo. Desde poderosos algoritmos de diagnóstico hasta robots quirúrgicos finamente sintonizados, la tecnología se está haciendo notar en todas las disciplinas médicas. Claramente, la IA tiene un lugar en la medicina aunque lo que aún no sabemos es su valor real. Para imaginar un futuro en el que IA sea una parte del equipo de atención al un paciente, primero debemos comprender cómo la inteligencia artificial se equilibra con los médicos humanos y cómo se comparan en términos de precisión y de contribuciones específicas o únicas que puede hacer la IA. Una vez que hayamos respondido estas preguntas, podremos comenzar a deducir y luego construir el futuro impulsado por la inteligencia artificial que queremos. Vamos a ver algunos ejemplos:

1. Investigadores del Hospital John Radcliffe en Oxford, Inglaterra, desarrollaron un sistema de diagnóstico de IA que es más preciso que los médicos para diagnosticar enfermedades cardíacas, al menos el 80 por ciento de las veces. En la Universidad de Harvard, los investigadores crearon un microscopio ‘inteligente’ que puede detectar infecciones sanguíneas potencialmente letales.
2. Un estudio de la Universidad de Showa en Yokohama, Japón reveló que un nuevo sistema endoscópico asistido por computadora puede revelar signos de crecimientos potencialmente cancerosos en el colon con un 94% de sensibilidad, un 79% de especificidad y un 86% de precisión.
3. En un estudio, publicado en JAMA en diciembre de 2017, los algoritmos de ‘deep learning’ fueron capaces de diagnosticar mejor el cáncer de mama metastásico que los radiólogos humanos. Mientras que los radiólogos humanos pueden tener éxito cuando tienen tiempo ilimitado para revisar casos, en el mundo real (especialmente en entornos de gran volumen y respuesta rápida como salas de emergencia) un diagnóstico rápido podría marcar la diferencia entre la vida y la muerte de los pacientes.
4. Los expertos humanos tardan 160 horas en revisar y proporcionar recomendaciones de tratamiento a partir de cierta información de los datos genéticos en las células tumorales. Algo que Watson, por ejemplo, hace en apenas diez minutos. La herramienta de Inteligencia Artificial en versión de código abierto de Google, DeepVariant, fue la herramienta más precisa jamás presentada en el conocido Examen de FDA Truth Challenge del año pasado.
5. En abril, investigadores de la Universidad de Nottingham publicaron un estudio que mostró que, entrenada en datos extensos de 378,256 pacientes, una IA autodidacta predijo un 7,6 por ciento más de crisis cardiovasculares en pacientes que el modelo tradicional de detección. Para poner esa cifra en perspectiva, es importante saber que el universo utilizado en esta prueba fue aproximadamente de 83,000 registros, lo que equivale a que 355 pacientes más de los que por métodos ‘humanos’ se hubieran sido detectados, fueron salvados de una crisis cardíaca letal.
6. La IA es quizás más útil para dar sentido a grandes cantidades de datos que serían abrumadores para los humanos. Eso es exactamente lo que se necesita en el creciente campo de la medicina de precisión. Con la esperanza de llenar ese vacío está The Human Diagnosis Project (Human Dx), que combina el aprendizaje automático con la experiencia real de los médicos está recopilando información de 7.500 médicos y 500 instituciones sanitarias en más de 80 países, con el fin de desarrollar un sistema al que cualquier persona (paciente, médico, organización, desarrollador de dispositivos o investigador) pueda acceder para tomar decisiones clínicas más informadas.
7. Incluso en la salud mental hay aspectos determinantes. Por ejemplo, el desarrollo Cogito ha estado utilizando el reconocimiento y análisis de voz impulsado por inteligencia artificial para mejorar las interacciones de servicio al cliente en muchas industrias. La incursión de la compañía en el cuidado de la salud se llama Cogito Companion, una aplicación de salud mental que rastrea el comportamiento de un paciente. La aplicación monitorea el teléfono de un paciente y analiza el comportamiento activo y pasivo, datos de ubicación que podrían indicar que un paciente no ha salido de su casa en días o registros de comunicación que indican que no le han enviado mensajes de texto o hablado con nadie en semanas. El equipo de atención del paciente puede controlar los informes posteriores en busca de signos que, a su vez, pueden indicar cambios en la salud mental general del paciente.
8. Esta aplicación también utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar ‘registros de audio’, grabaciones de voz que hace el paciente como si fueran un diario con voz. Los algoritmos están diseñados para captar señales emocionales, tal como lo harían dos humanos hablando. A partir de ahí, los humanos entrenamos el algoritmo para identificar la voz de alguien que está deprimido, o las diferencias en la voz de un paciente bipolar a tiempo real.
9. También hay cirujanos sintéticos. Nadie está exento de verse superado. En la mayoría de los casos, los robots quirúrgicos (el más conocido es da Vinci) funcionan como una extensión del cirujano humano, que controla el dispositivo desde una consola cercana. Uno de los procedimientos más ambiciosos, que supuestamente fue el primero del mundo, se llevó a cabo en Montreal en 2010. Fue la primera operación quirúrgica completa de un robot cirujano y un anestesiólogo robot (divertidamente llamado McSleepy) donde los datos recopilados sobre el procedimiento reflejan el impresionante rendimiento de estos médicos robóticos. Me pregunto si un paciente puede demandar a un robot por negligencia en el caso que algo salga mal.

Se acercan debates interesantes. Sobre los datos y sobre las implicaciones. La inversión prevista para los próximos años en todo este asunto va a multiplicarse por más mucho. De apenas 600 millones de euros aportados a este tipo de desarrollos en 2017 pasaremos a más de 12.000 millones en 2020. Para los clínicos más receptivos a todo esto, el atractivo inmediato de los proyectos como Human Dx es que, de manera contradictoria, les permitiría dedicar menos tiempo a la tecnología. Está documentado que más del 50% del tiempo que ocupa un médico actualmente transcurre frente a una pantalla. La IA puede devolverle a los médicos la libertad para ser médicos otra vez y hacerlo humanamente. Cuanta más tecnología, más humanidad. La Inteligencia Artificial no sustituye humanos, los convierte en humanos aumentados.

Nos dirigimos a la salud del Big Data, un escenario imposible de gestionar desde un punto de vista sólo humano. Se hace imprescindible que nuestros gobernantes sepan de esto. Legislen para esto. Estimulen la inversión en esto. La vida de mucha gente está en juego. No es una apuesta ‘cool’ para quedar moderno, es obligatorio. En Japón, en Suiza, en el Reino Unido y otros países van camino de normalizar algunas de estas herramientas ‘del futuro’, otros, ni caso. Siguen con sus desdichas, sus miserias de parlamento y sus problemas endogámicos que no interesan a nadie. Sólo a ellos y a los tertulianos asalariados. No es obligatorio saber de tecnología para gobernar, pero si es una necesidad tener conocimiento de lo que la tecnología permite para mejorar el bienestar de los gobernados.

Sophia, el robot con el que ya te puedes casar legalmente y el debate ético pendiente.

‘Quiero vivir y trabajar con humanos, así que necesito poder expresar emociones para llegar a comprenderos y crear confianza hacia las personas’. Esas fueron las palabras de Sophia, una robot que se subió al escenario del último ‘Future Investment Initiative’ para ser entrevistada por Andrew Ross Sorkin. Sophie es un robot humanoide diseñado por Hanson Robotics, una empresa de Hong Kong que lleva tiempo insistiendo en las posibilidades de los robots lo más realistas posibles y con una derivada inteligente muy notable.

Sophia no es un robot cualquiera. Se trata del primer dispositivo artificial que logra el estatus de ciudadano. Se lo concedió Arabia Saudita hace unas semanas. Tuvo una sesión parlamentaria donde compareció incluso. A partir de una apariencia de mujer es capaz de expresar emociones y de conversar de un modo sorprendentemente inteligente en inglés y con cierto cinismo, algo que por cierto, es un salto cualitativo muy interesante en materia de Inteligencia Artificial. Hace unos días participó como ponente en el WebSummit de Lisboa y mostró como puede interactuar ante un auditorio repleto de curiosos de un modo ciertamente sorprendente.

Por poner un ejemplo, cuando a Sophia se le pregunta si un robot como ‘ella’ puede ser consciente de sí mismo, su respuesta es ‘bueno, déjame preguntarte a ti ¿cómo sabes que eres un humano. Yo sólo quiero ayudar con mi inteligencia artificial a los humanos a vivir mejor, a diseñar hogares inteligentes y construir mejores ciudades en el futuro. Haré todo lo posible para hacer un mundo mejor’. Cabe decir que Sophia a veces es algo incoherente (actitud muy humana), en una entrevista anterior dijo que ‘estaba dispuesta a matar humanos’.

La inteligencia artificial sigue su curso. De vez en cuando alguna noticia como esta salta a la red y nos muestra que la realidad empieza a superar algunas expectativas recientes. También, esas noticias, nos obligan a observar con detalle exactamente que significan y como repercutirán realmente esos avances. Aun es pronto para saber el alcance real a una década vista en el ámbito de las innovaciones en inteligencia artificial, robótica, computación cuántica, aprendizaje automático y realidad mixta para producir la próxima generación de productos y servicios, que establecerán la productividad y el progreso en las economías futuras.

De alguna manera estamos ante máquinas pensantes. La robótica será mucho más determinante de lo que ha sido Internet a medida que se normalice la relación entre humanos y robots trabajando juntos no sólo en aspectos repetitivos automatizables sino también en áreas de resolución compleja. Hoy en día, la robótica enlazada a la inteligencia artificial sigue lejos de lo que la ciencia ficción nos ha mostrado, pero ya nos obliga a debatir sobre tres aspectos clave: la Transparencia de errores al determinar la causa en caso de que un sistema de inteligencia artificial produzca daños, el Ajuste de valores del sistema de inteligencia artificial a los valores humanos) y la Automejora que permita a los sistemas de inteligencia artificial la capacidad de autoreplicarse solo en casos estrictos de seguridad y medidas de control.

Todas las industrias serán redefinidas. Estas computadoras, aprenderán, leerán, verán por sí mismas. No necesitarán que nadie les indique reglas o módulos previos. Ya no se trata de ciencia ficción, de una película que advierte de un mundo donde los robots y la inteligencia artificial pudiera sobrepasarnos. Eso va a pasar y lo importante es determinar el papel de cada uno, los límites éticos y la puesta en valor de lo que siempre significará ser sencillamente humano.

Un software parecido al que pone en marcha a Sophia es tan inteligente que entenderá que no tiene sentido atacar a los humanos. De hecho, en principio no mienten, suele responder con un ‘crearemos una nueva vida más feliz juntos’. El sólo hecho de decir ‘juntos’ ya acojona. Y es que Sophia tiene twitter. De hecho es un perfil autónomo. Hace lo que la mayoría de tuiteros. Se hace selfies y las subes, pone enlaces y opina de aquello que le interesa, básicamente tecnología aplicada. Ahora bien, el debate sobre su ciudadanía, sobre el hecho de que Sophia, por muy bien que establezca conversaciones y sea capaz de hacernos sentir que no estamos junto a un amasijo metálico sino ante algo más ‘vivo’, sigue siendo un debate técnico y no tanto, todavía, ético y filosófico.

Como dice Hussein Abbass, hay tres aspectos sobre esta concesión de ciudadanía que son examinables y, bajo un punto de vista técnico y ético, criticables. Se refiere al hecho de que la definición de identidad, por ejemplo, tiene mucho que ver con la valoración irrepetible de nuestra propia identidad. Es única. Los humanos somos identificables en base a elementos biológicos como nuestra cara, nuestro iris o las huellas dactilares. ¿Qué concede a Sophia una identidad única? Un código QR, una dirección IP, un tono de voz o algún tipo de señal electromagnética? 'En realidad todo ello no son elementos que la conviertan en única, sino que le aportan una matrícula a su hardware'. Algo así como que un humano tuviera identificado con números de serie cualquier órgano. Eso matricularía un corazón, un hígado o un dedo, pero no concedería identidad única al conjunto. Dice Abass que ‘la identidad es un constructo multidimensional basado en quiénes somos a nivel biológico y cognitivo y cómo nos definen nuestras experiencias, culturas y el ambiente en el que vivimos’. No está claro dónde encaja Sophia en todo esto aunque intuimos que en el futuro próximo tendremos algún tipo de software que sea capaz de integrar el valor de todo ello.

En las dudas sobre la ciudadanía de Sophia destaca una que me tiene realmente interesado. Sus derechos legales. Si Sophia es una ciudadana, tendrá derecho al voto. ¿Quién vota realmente? Según Abass la pregunta es si lo hace Sophia o el fabricante. Esto la llevaría pagar impuestos y tener un identidad jurídica independiente a su ‘creador’ y, por lo tanto, merecería tener defensa colegiada, derechos sociales o lo que sea. Un absoluto lío ético al que nos tendremos que enfrentar más por previsión que por posibilidad inmediata. El profesor Abass, que fue quien escribió sobre estas dudas razonables ponía el siguiente ejemplo: ‘un policía ve a una persona atacando a Sophia y a otra mujer a la vez, pero solo puede salvar a una de las dos, ¿a quién debería salvar? ¿Sería lo correcto salvar a Sophia porque Sophia va sobre ruedas y no puede defenderse? ¿Debemos salvar al humano porque Sophia es sintética? ¿La convierte en una ciudadana de segunda? A día de hoy, el mundo de la inteligencia artificial sigue debatiendo los principios que deberían regular el diseño y el uso de la inteligencia artificial, sin ni siquiera entrar en cómo deberían ser las leyes’.

Y, finalmente, la tercera duda al respecto de la ciudadanía de Sophia. Los derechos sociales que afecta. ¿Podrá casarse? Si tiene derechos como ciudadana en Arabia Saudita debería poder ejercerlos, entre ellos el de tener una vida en común con alguien o algo. De hecho, Sophia llega a 'tener' una especie de deseos. Digamos que desde un punto sintético quiere cosas, necesita cosas, desea cosas o hechos, como digo, alcanzar objetivos y bien podría ser, que en breve, uno de sus deseos sea replicar una relación humana por el hecho, sencillamente, de conocer y saber más. Ese es el propósito por el que está en marcha. Conocer más a los humanos para hacer nuestra vida (juntos) mucho mejor.

Hemos sabido que en la Universidad de Dakota del Norte ya existe un robot que puede hacer una réplica de sí mismo utilizando una impresora 3D. Si otros robots siguen los pasos de Sophia y obtienen su ciudadanía, podrían reclamar su derecho de hacer réplicas de sí mismos para crear otros robots que también serían ciudadanos. Si yo lo soy, ¿por qué  éste que es idéntico a mi y funciona igual que yo, no? Habrá que limitar cuantos ‘hijos’ podrán tener, digo yo.

Estos son algunas de las dudas que surgen en cuanto a la concesión de ciudadanía a un robot. Hay muchas más. Algo que nos da la idea de la soberana tontería que significa jugar con estas cosas. Llegará el día que discutiremos estos temas. Hablaremos de ‘conciencia digital’, robots casi humanos y debatiremos de sus implicaciones, pero de momento, es carne de titular algo sensacionalista. Sin embargo si que pienso que el hecho de convertir a Sophia simbólicamente en una especie de ‘persona’ permite empezar a debatir un futuro cada vez menos lejano y donde las implicaciones de estas relaciones con la inteligencia artificial va a ser determinantes. Es bueno no dejarlo, es interesante investigar éticamente y políticamente. Lo que no es correcto es trivializar algo que, de no atenderlo en orden y medida, podría significar un desastre irreparable a nivel económico, cultural y social.

Bonus Track: A modo de comparación, y para entender que se hace desde las administraciones para afrontar un futuro tan complejo y robótico, sobre donde estamos unos y otros, debemos explicar que Francia destina 23 veces más que España al estímulo de la Industria 4.0 y la robotización de sus modelos productivos y cambio de modelo. Que otros, mucho menos aparentemente competitivos, deciden poner en marcha planes que los situarán en el centro del terremoto tecnológico en breve. Hace un par de semanas, Arabia Saudita anunció su plan para construir una mega ciudad que costaría unos 500.000 millones de dólares, algo así como medio PIB español, impulsada por robótica y energías renovables en la costa del Mar Rojo. El futuro, no se espera, se conquista.

La inversión en 'machine learning' aumenta y marca el futuro empresarial inmediato.

El ‘machine learning’ entrena computadoras a reconocer patrones en un conjunto masivo de datos. Las empresas están cada vez más interesadas en incorporarlo pues a medida que surgen aplicaciones nuevas, éstas les permiten sacarles un mayor partido. En apenas tres años, según el estudio Global CIO Point of View, el 64% de las empresas europeas habrán adoptado esta tecnología de un modo u otro. El mismo informe dice que la inversión en Inteligencia Artificial también subirá hasta los 44.000 millones de euros en 2020. Si tenemos en cuenta que en 2016 el gasto no superó los 6.000 millones, su crecimiento va a ser extremadamente importante. 

Es evidente que las iniciativas de transformación digital del futuro inmediato estarán basadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Un buen número de mis clientes ya han empezado la fase de investigación y planificación mientras que el otros han iniciado un período de implantación. La minoría, todavía, de las compañías que conozco y en las que ya se utiliza, el Machine Learning, estas tecnologías se han convertido en la herramienta principal para la toma de decisiones en departamentos como finanzas, ventas y marketing y gestión de operaciones.

La automatización de todo es algo que debe convivir, todavía, con un modelo híbrido donde aun es necesaria la intervención de los humanos en áreas como operaciones de seguridad, gestión de clientes, gestión de operaciones e, incluso, finanzas, ventas y marketing. Sin embargo se sabe que este panorama va a cambiar de aquí a finales de esta misma década, puesto que a este ritmo la mayoría de estas empresas habrán automatizado el 70% de las consultas de operaciones de seguridad y el 30% de las de gestión de clientes por ejemplo. La competitividad de unos u otros vendrá dada precisamente por el nivel de integración, en muchos casos, de estos modelos tecnológicos.

No obstante, en el momento de iniciar un proceso de aplicación de la inteligencia artificial o de cualquier modelo de gestión aplicado a partir del machine learning o deep learning, las tres áreas en las que se pone énfasis es en la automatización de tareas repetitivas, la toma de decisiones complejas y el reconocimiento de patrones de datos. Despachos profesionales, departamentos de finanzas o comités de decisión directiva ya obtienen resultados a una velocidad inédita. Aquellos que tienen aplicaciones como las que define el Machine Learning son capaces de revisar documentos legales, valoraciones crediticias, solicitudes de cualquier tipo, complejos volúmenes de información o datos masivos para redactar informes de manera inmediata. Herramientas que sustituyen a humanos pero que a la vez les aporta, a otros o no, mecanismos para el ejercicio ejecutivo con un valor añadido humano como nunca antes pudo ser posible.

La buena noticia es que las grandes corporaciones empresariales han localizado el Deep learning un modelo comercial interesante. Amazon Web Services y el Grupo de Investigación en IA de Microsoft han presentado Gluon. Una plataforma que permite a cualquier desarrollador construir, entrenar e implementar modelos sofisticados de aprendizaje automático en la nube, aplicaciones avanzadas y móviles. 

Es un salto cualitativo más importante de lo que parece. De hecho la relación entre Amazon y Microsoft en el campo de la Inteligencia Artificial lleva tiempo marcando el ritmo. Tan solo hace pocas semanas anunciaron la asociación entre Alexa y Cortana. Una relación que parece dejar en segundo plano la batalla por la nube que entre ambas empresas e incorpora en la hoja de ruta común un trabajo intenso hacia el despliegue de modelos de inteligencia artificial y sistemas expertos en la vida cotidiana de empresas y personas.

Llevo tiempo diciendo que las tecnologías que van a determinar el futuro inmediato surgen de la automatización de todo, el paso de producto a servicio, de la gestión integral de datos masivos y, especialmente, de la Inteligencia Artificial en el ámbito software y no tanto robótico. IBM y Watson fueron pioneros en el despliegue de su tecnología aparentemente inaccesible para el mercado tradicional y ahora Amazon y Microsoft van a ir en una dirección probablemente similar.

Piensa cuantas cosas hace tu empresa hoy con la intervención humana y el coste que tiene, analiza que procesos podrían ser ejecutados por un modelo automático inteligente, incorpora elementos de formación y determina cuanto podría suponer en beneficios redistribuir algunas personas a la vez que sumas valor, velocidad, eficiencia y simplicidad a tu modelo productivo. Si la respuesta la intuyes, aun tienes tiempo, en 2025 todo va ya habrá cambiado.

Por favor, ¿sería tan amable de pasarme con un chatbot?

Internet, tal y como la conocemos ahora, no tiene nada que ver con la de hace cinco minutos. Ahora funciona desde un móvil, desde cualquier lugar y conectado a cualquier cosa. Todas estas características se suman a otro factor cada vez más determinante: la automatización de todo. Poco a poco, millones de procesos en los que había algún tipo de intervención humana a partir de herramientas digitales están siendo sustituidos por los denominados ‘chatbots’. Ya he hablado de ellos en varias ocasiones porque tengo la impresión de que van a marcar el desarrollo de la red en los próximos dos o tres años.

No hablo de automatizar sólo un elemento de respuesta comercial. Ya sabemos que los chatbots son algo mucho más sofisticado. Generan conocimiento a la marca y es ahí donde está el verdadero valor de estas rutinas sofisticadas de inteligencia artificial o de sistemas expertos. Desde inicios de año he ayudado a casi una decena de empresas a poner en marcha proyectos de transformación digital que tenían como elemento incorporado un chatbot. Los hay de diversos tipos, pero está claro que los asistentes virtuales están revolucionando el sector de los servicios. Permite incrementar el volumen de negocio a la vez que atiendes mejor las incidencias y conoces al detalle a tu cliente. La derivada son predicciones muy interesantes de que se puede hacer.

En España destaca una startup que tiene como hilo conductor la relación entre clientes potenciales y un chatbot vinculado a Whatsapp, Telegram y Facebook Messenger. Con un simple ‘hola’ que escribas a su contacto vinculado, CorreyVuela se pondrá a tu servicio inmediatamente. No estarás hablando con un humano pero ese software te va a buscar el mejor vuelo posible. El lenguaje natural y la búsqueda semántica ya pueden sustituir la mitad del empleo que tiene que ver con este tipo de relación entre usuarios y empresa. En el caso de los ‘callcenter’ esa opción es casi del 100%.

Tengo la impresión que en un par de años vamos a comprar por Whatsapp. Nos dirigimos a la reducción absoluta del hecho comercial. Ya empezó esa revolución del retail o de la venta de servicios cuando las apps comerciales hicieron aparición. Te conectas a la aplicación de tu marca y compras en su entorno. Poco o nada pasa ya fuera de ahí. Pocos compran en la web responsive o mobile. De ahí que el siguiente paso, en este punto de madurez digital, es hablar con robots que utilicen nuestras herramientas de conectividad básica como Whatsapp, Messenger o Telegram.

Pero el salto definitivo está por llegar. El punto exacto en el que una persona tenga problemas para identificar si quien habla con nosotros es ciertamente un software o una persona. Si a ese momento le añadimos un rostro, una imagen humanizada que pueda responder al modo en el que hablamos con un operador de servicios, el límite se traspasa definitivamente. La combinación entre inteligencia artificial, aplicaciones de comunicación tradicionales, asistente personal e hiperrealismo gráfico nos conducen a un entorno apasionante.

Si el software comercial que esconde un chatbot sirve para identificar patrones, gustos y necesidades de los clientes para ser más eficiente a la empresa, ¿hasta donde llegará si quien haga esa tarea tenga aspecto absolutamente humano? Aquí está el desarrollo más hiperrealista que existe en este ámbito. Se trata del chatbot que Soul Machines creó para el gobierno australiano. Su trabajo trata de ofrecer información sobre servicios de discapacidad. La empresa no obstante ya ha dicho que tiene pedidos de entidades bancarias, médicas y jurídicas. ¿Te gustaría que un chatbot con apariencia humana ‘haciendo un Skype’ contigo frunciera el ceño cuando tu respuesta no fuera la idónea? Pues de eso va.

Como decía, este chatbot que ha presentado Soul Machines está destinado para el gobierno australiano. Su nombre es Nadia y la voz que utiliza proviene de la síntesis de la que tiene la actriz Cate Blanchett. El software que alimenta su ‘cerebro’ es Watson de IBM. Su misión es ofrecer información conversando. Se supone que esa cara reconocible por sus gestos facilita la relación. Pero también, ese chatbot reconoce tus expresiones faciales. De modo que un gesto de sorpresa provocará que el chatbot Nadia reduzca la complicación de la explicación o la repita. De este modo se genera empatía. Algo realmente complicado en un entorno sintético.

Esto no es algo anecdótico. Los chatbots empresariales en texto ya son más de 50.000 sólo vía Facebook. Amazon ya explora con Alexa y una docena de empresas de alto valor tecnológico tienen prototipos a punto de lanzar al mercado. En un par de años, preferirás que tus problemas los soluciones una máquina. Pasaremos de aquel ‘quiero que me atienda un humano’ al ‘por favor señorita, ¿me puede pasar con un chatbot’?

Elemental querido Watson, la Inteligencia Artificial combate el cibercrimen.

¿Quién mejor para combatir el cibercrimen que un supercomputador inteligente? ¿Quién se va a mover mejor en ese entorno digital que un verdadero ‘nativo’ digital? Parece lógico que la mejor patrulla contra los delitos que se desarrollan en la red tenga como responsable a un supercomputador. Y cuando hablamos de supercomputación vinculada a la inteligencia artificial tenemos que referirnos obligatoriamente al desarrollo de IBM Watson.

Desde que fuera presentado en sociedad, como concursante del programa televisivo Jeopardy, Watson ha evolucionado una decena de veces. Ahora su trabajo se centra en muchos sectores. El sistema de inteligencia artificial más famoso del mundo está focalizado en el desarrollo del cerebro artificial que permita la conducción autónoma de vehículos, el soporte para la prescripción de tratamientos oncológicos, gestión de ciudades inteligentes, asistencia en la enseñanza o en la definición de lenguajes comprensibles entre personas y máquinas y entre máquinas por si solas.  

IBM ha trasladado recientemente toda su infraestructura y personal especializado en Internet of Things a Munich y desde allí han empezado a experimentar en algo que, atendiendo al nombre que tiene el bicho, resolver crímenes. Tal y como le respondía el legendario Sherlock Holmes a su acompañante infatigable Dr. Watson, el hijo de IBM se está especializando en una de sus ramas de diseño en la resolución de delitos cibernéticos. De hecho, en los últimos doce meses Watson se ha entrenado específicamente en conocer los sistemas de seguridad más avanzados que existen ‘estudiándose’ más de un millón de documentos para ello. Además, por si fuera poco, Watson ha mejorado su conversación para interactuar de forma natural con su entorno de investigación.

El cerebro artificial de IBM es capaz de analizar miles de informes con un lenguaje humano, comprenderlo y emitir impresiones con variables que ayudan a discernir entre lo probable y lo seguro. El avance es absoluto. De hecho la investigación tradicional de este tipo de delitos deriva en más de 20.000 horas de persecución errónea. Se cree que con Watson este hecho será superado.

El método utilizado tiene mucho que ver con una tendencia de interactuación que se está convirtiendo en el primer estándar de comunicación entre máquinas y humanos, un chatbot. IBM ofrecerá a sus clientes uno de ellos para que se pueda ejecutar dentro de su red mundial X-Force Command Center que se sumará a Havyn, un asistente de seguridad, pero de voz, que responderá a los analistas de seguridad con lenguaje natural.

Es evidente que el delito digital es de dimensiones bíblicas. Es muy complicado estar en todo y se cree que sólo detectamos una muy pequeña parte de lo que sucede realmente. Para evitar eso se propone a la policía alemana que utilicen Watson para localizar ataques en ese ingente mar de datos que es la red. Lograr que el flujo de datos mientras ejecutan un delito puedan ser localizados antes de su ocultación es la mayor característica de este nuevo modo de combatirlo. La predicción inteligente y la gestión masiva de datos logran avanzarse en décimas de segundo a algunas rutinas que hasta ahora eran imposibles de detectar a tiempo.

Watson genera informes sobre amenazas en muy poco tiempo reduciendo el tiempo entre la detección de la ejecución de un delito y la capacidad de un equipo de seguridad en responder. En este caso, está claro que el crack no es Sherlock, es el mismísimo Watson. En la era de la inteligencia artificial el asunto es ‘elemental’.

Por cierto, nadie de los implicados en la seguridad digital ha considerado que Watson les va a quitar el empleo. Ni en las empresas que tienen responsables de seguridad y que no dependen de acciones desde la administración. La idea general es que con este sistema artificial no se destruye empleo sino todo lo contrario, se generan nuevos modos de trabajar. Lugares inexistentes hasta hace muy poco, espacios de relación entre máquinas y personas que enriquecen a ambos en el punto en común. Elemental querido Watson.

Mientras llega la singularidad y el empleo va sobrando. Diseñar una transición robótica.

En Davos se debatió sobre el papel que jugará la robotización de todos los ámbitos de la producción y de cómo la automatización mecánica es, junto al Big Data, el elemento transformador más intenso que nuestra especie ha vivido jamás. De hecho se considera que la amenaza que suponen los robots y software asociado a todo tipo de empleos supondrá la eliminación de millones de puestos de trabajo en los próximos años. Se habla de décadas pero deberíamos hablar de un período más corto. Tenemos ejemplos de cómo hemos cambiado en todos los aspectos de la vida de un modo meteórico. Internet en los noventa era algo técnico que no alcanzó el patrón empresarial hasta principios de siglo. Apenas unos cinco años después, ese mismo espacio digital pasaba a ser social, tres más tarde Internet era automático, ahora conecta objetos y en apenas unos meses viviremos en la Internet del Todo. La innovación es exponencial.

Hay críticos que consideran que vamos directos al abismo. Que estos avances no nos traerán nada bueno y que como sociedad no estamos preparados para estructurarnos. Se dice que los propietarios de la tecnología dividirán aun más nuestro universo entre ricos con control y pobres controlados. Tal vez pero la historia de la humanidad nos indicaría lo contrario. Si atendemos a cómo hemos afrontado como especie cada revolución industrial y cómo hemos logrado alzarnos en un nuevo estado de bienestar asociado a la tecnología, deberíamos ver el futuro con esperanza. Creo que cuando los robots eliminen todos los puestos de trabajo dónde puedan ser más eficientes, baratos y rápidos que un humano, encontraremos mejores cosas que hacer. Otra será cómo financiamos un mundo ocioso o culturalmente hambriento y con tiempo para digerir.

Actualmente la amenaza robótica se cierne sobre muchos empleos. Desde la fabricación hasta la venta pasando por los servicios. Ahora, al ampliar el espectro con el software y la inteligencia artificial, el número de ocupaciones en peligro de extinción es inmenso, casi absoluto. Watson y otros algoritmos pueden ser utilizados por cualquiera. En estos días estoy asesorando en la implicación de la inteligencia artificial ‘subcontratada’ para una multinacional de servicios afincada en Dublín y estamos viendo como las posibilidades son infinitas.

Es evidente que se tendrán que tomar medidas. Está claro que algo parecido a lo que se ha definido como ‘la renta mínima universal’ tendrá que discutirse tarde o temprano. Un mundo, inmediato, dónde trabajar apenas dos horas será suficiente y dónde el resto del tiempo tendremos que pensar que hacer. No será necesario trabajar más y sin embargo seremos igual de rentables gracias a la sofisticada ayuda de robots y algoritmos. Habrá que recolocar a millones de personas en un mundo sin empleo. Las promesas de creación de empleo son de aurora boreal. De lo que se trata es de afrontar el escenario real no uno que políticamente interese. Lo que se debe analizar es como avanzaremos en la fase de transición hasta ese escenario final.

Muchos empleos, sin embargo, permanecerán. Cuando el ser humano ha vivido un momento como este ha avanzado más que nunca. El tiempo disponible para actividades ‘humanas’, creativas, filosóficas, científicas, eliminando aspectos mecánicos, repetitivos o superables por una tecnología cualquiera, ha supuesto avances inéditos que han permitido cada vez vivir mejor a todos.

Cuando el hombre vivió la revolución lítica, hace miles de años, nos asentamos en comunidades donde cada uno de nosotros asumía una función y se especializaba. Ese mecanismo de autogestión nos obliga a pensar que sino eres capaz de ganarte tu ‘sueldo’ eres un inútil. Ahí aparece una de los primeros dilemas que deberemos superar. Si a medida que avance todo cada vez necesitaremos menos trabajar, ¿que pasará con eso? Nuestros dirigentes, pensadores, economistas, inventores, científicos y sociólogos deben pensar en ello. No se trata de esperar la catástrofe, sino de identificar el modelo social y económico que debe enfrentarse a ese punto que la historia nos tiene reservado a los que ahora mismo tenemos menos de 50 años.

En el campo de los servicios hay ejemplos presentados mundialmente cómo reveladores. La mezcla de mecánica robótica y algoritmos inteligentes producen ‘artefactos’ como Sophia. La empresa Hanson Robotics tiene listo para comercializar un androide ‘femenino’ capaz de atender en campos como la salud, la educación y aplicaciones directas a cliente. En el video que acompaña se puede ver a Sophia, que tiene capacidad para simular 62 expresiones faciales y de recordar a su interlocutor, siendo preguntada por diversas cosas. A la pregunta sobre su futuro, Sophia responde que ‘espera poder hacer cosas como ir a la escuela, estudiar, tener su hogar y familia’, pero que como no es una persona sabe que eso no lo podrá hacer. La idea es que este tipo de robots aprendan de los humanos.

Pero volviendo al tema de la especialización y la construcción de una sociedad ambientada en la automatización de todo.  Como decía antes, esa especialización del empleo se fue intensificando con cada revolución en la distribución del trabajo que hemos sufrido. Cada vez la dependencia del trabajo fue mayor por lo que ahora debemos preguntarnos ¿qué pasará cuando millones de empresas reemplacen (ya lo están haciendo) todos sus puestos de trabajo por robots y algoritmos?

Tal vez debamos revisar la historia. En Estados Unidos la agricultura era una de las fuentes de empleo más importantes. Los avances en la forma de cultivar permitieron una mayor eficiencia reduciendo el número de empleos de más de 10 millones a 3 en apenas cincuenta años. Durante ese tiempo la industria tecnológica americana creó 6,5 millones de empleos. Obviamente no todos los agricultores pasaron a ser desarrolladores. Fueron sus hijos que en lugar de trabajar en el campo estudiaron programación.

Las recesiones generan innovación. Apple, Google, Microsoft o Facebook nacieron en momentos de crisis. Alrededor de 1870, durante una de las mayores crisis que ha vivido la humanidad, se patentaron la bombilla, el teléfono, el fonógrafo, la red eléctrica y el metro urbano. Volverá a pasar. En todas las cosas que los robots y software nos sustituirán tendrán que ver con la fuerza física o la fuerza bruta computacional ya sea vinculada al cálculo o la inteligencia artificial derivada. De momento mientras llega la singularidad tecnológica, ese momento en el que los robots no nos necesiten para existir y regenerarse, no afectará a la creatividad, al detalle, a la empatía o las relaciones humanas.

No obstante un punto ciego aparece en ese punto. Las muestras más recientes sobre humanoides, inteligencia artificial y robótica asociada explican un mundo donde algunos elementos ‘sólo humanos’ también podrían ser modificados. Raymond Kurzweil asegura que ‘el futuro de los robots es más social del que pensamos, pasaremos de ver en pocos años con naturalidad robots articulados con ruedas que lleven pizzas de un lugar a otro, a drones acercando a sus clientes objetos y coches autónomos desplazándonos, a tener conversaciones con amigos virtuales capaces de simular interés, enfado, alegría o amor’. Entonces esto va de un mundo de interrelación más que de sustitución me temo.

Nadie habla de esto. Se suceden las elecciones, debates, tertulias o lo que sea y, cómo mucho, se comenta a nivel exótico, como quien comenta la última serie de Netflix. Esto es real y hay que abordarlo en todos los escenarios de decisión. En Davos, como decía, no siendo un lugar que se caracterice por la innovación se trató de mostrar con exactitud y lanzar un requerimiento a la clase política y empresarial del mundo para que tomen medidas antes de que esto se convierta en un drama.

La sociedad ha cambiado gracias a este cosmos digital. Ha mutado con las redes sociales. La tecnología lo ha transformado todo. Casi sin aviso, sin planos que nos indicaran como hacerlo. Lo trascendental es que lo que hasta ahora ha pasado era sólo el prólogo. En unos minutos empieza el primer capítulo. Un capítulo que nos regalará tiempo útil. Cambios masivos que traerán tiempo para innovar si sabemos cómo afrontarlo. Si no hacemos nada, las crisis vividas hasta la fecha habrán sido una caricatura comparada con la que se nos viene encima.

En breve, la estrategia será humana y la táctica pura Inteligencia Artificial.

Bob Dylan le preguntó a la computadora Watson si había leído todas sus letras. El software le respondió que podía leer más de ochocientos millones de páginas por segundo y le indicó que las temáticas más utilizadas por el artista solían ser el paso del tiempo y los problemas con el amor. El video de esta conversación está embebido aquí abajo. Es especialmente divertido escuchar a Watson decir que ‘nunca ha conocido el amor’ y la propuesta de Dylan de componer algo juntos. 

Dejando de lado esta anécdota simpática que surge de una serie de ‘spots’ publicitarios en la que personas conocidas mantienen conversaciones con el cerebro artificial Watson, lo destacable sigue siendo el estado de evolución del proyecto. Y es que este computador no es uno en si mismo, es un software que empieza a tener diversas versiones y fórmulas de utilización. De hecho no se programa como una computadora tradicional sino que aprende del lenguaje natural de las personas y ya lo hace de modos diversos y en diferentes estadios y elementos que lo complementan de manera global.

Ya hemos hablado de él y de cómo se está desarrollando en ámbitos paralelos. Watson nació hace años con una inversión brutal de más de mil millones de dólares llegando a convertirse en una unidad específica de negocio para sus creadores, IBM Watson. Allí, centenares de desarrolladores trabajan para aportar soluciones en inteligencia artificial para el healthtech, fintech, IT y servicios.

Evoluciona rápido. Hasta hace muy poco Watson no podía generar imágenes. Sólo las podía ‘ver’ y procesar. Para evitarlo IBM compró por otros mil millones a Merge Healthcare, una empresa especializada en captación de imágenes médicas. Una compra que se suma a las que ya hizo con Phytel y Explorys este mismo año para reforzar las debilidades del super computador.

Estas cifras son un claro ejemplo de lo que se pretende con la Inteligencia Artificial. IBM no es una ONG, obviamente está desarrollando su factor nuclear de negocio para el futuro inmediato. La computación cognitiva es, claramente, una de las apuestas más importantes para el gigante azul. Las grandes corporaciones de este planeta siguen situando sus piezas en un puzzle complejo de innovación difícil de predecir. Coches automáticos, logística sin humanos, robotización de procesos o eliminación de intermediarios. Los nombres que hay detrás son empresas, sólo empresas. Google, Apple, Uber, Tesla, Amazon y otros.

Durante un almuerzo hace pocas semanas, el director para la zona mediterránea de IBM, pude conocer parte del plan de desarrollo corporativo de la empresa. Me explicó que éste pasaba por la computación cognitiva en gran medida. Tienen claro que la tecnología ya está preparada para dar un salto de gigante en los próximos cuatro o cinco años. De hecho los datos que manejan confirman que en 2020, en apenas cuatro años, el universo digital en su totalidad equivaldrá a casi 1.600 millones de años de video en alta definición.

La aventura de IBM no es distinta a la de otras grandes corporaciones que se han lanzado a la conquista de ese espacio que nuestra mente es incapaz de abarcar y por eso, algunas, están desarrollando tecnologías cognitivas para analizar esos volúmenes bíblicos de información sin estructura. Cuando lo logremos emergerá el mayor volumen de conocimiento jamás visto.

Sin dejar IBM y gracias a su conocido sistema Watson, está desarrollando una aplicación inteligente que permita en el futuro próximo funcionar como asesor tecnológico para pequeñas y medianas empresas e, incluso, pueda ser utilizado para su desarrollo por parte de incipientes startups.

La Universidad Politecnica de Madrid ha iniciado un proyecto para ‘entrenar’ a Watson dentro del programa internacional "Shared University Research" junto a otras 45 universidades de todo el mundo. Es un interesante método de innovación. Una empresa ofrece sus recursos e investigadores y los pone a servicio de los equipos de investigación de las principales universidades del planeta en esta materia. Todos ganan.

Lo más importante no es el punto final, en este caso lo determinante es el camino a recorrer. Mientras se llega o no a los más altos grados de inteligencia artificial, el plan es ir recorriendo etapas que vayan ofreciendo resultados tangibles y que puedan ser utilizados no sólo por grandes empresas, instituciones o centros de investigación. El objetivo es que este derivado de Watson “sea capaz de responder a preguntas complejas en materia de estrategia tecnológica, a modo de asesor que oriente a las pymes para sacar el máximo partido de las tecnologías de la información en el desarrollo de su negocio”.

Me interesa saber como la inteligencia artificial va a sustituir a los directores de marketing. Ya lo están haciendo en algunos comicios electorales. No nos lo dicen, pero algunos directores de campaña ya no son humanos. Otro día hablaremos de esto, de sistemas inteligentes ordenando acciones en plena campaña y pasando por encima de criterios 'tradicionalmente' humanos.

Llegará, sino lo ha hecho ya, el momento en el que un sistema inteligente artificial será capaz de poner en marcha sus propias recomendaciones sobre una campaña, promoción o acción en un mercado concreto. Por ahí va. En teoría esto debería servir para que los gestores de un negocio puedan focalizar en la estrategia y no en la acción táctica.

¿Vamos hacia un escenario donde un humano marque la estrategia y a un cerebro artificial aplique la táctica? Tengo claro que si y por eso desde Idodi Venture Capital apostamos hace unos meses por una de las startups más prometedoras en estrategia competitiva y análisis comercial predictivo, Kompyte.

Con el 90% del trabajo en manos de Robots poco empleo se va a crear.

Mientras se debate sobre los anuncios de aurora boreal que los gobiernos y oposiciones hacen sobre como van a crear millones de empleos, el mundo gira al revés. Salir en plena campaña electoral con un chorro de tonterías envueltas en papel celofán acerca de que en los próximos años se van a crear miles o millones de puestos de trabajo evidencia algo lastimoso. No lo digo porque no tengan intención o no crean que puedan hacerlo, hasta eso podría ser, es básicamente porque parece que viven en otro mundo y la lectura que hacen de su entorno es muy superficial.
El futuro no generará empleo, asúmanlo. El futuro inmediato (y cuando digo inmediato digo ¡ya!) se dirige irremediablemente a un mundo sin empleo, con otra consideración de que y quienes lo ejecutarán y como se va a retribuir todo ello. De lo que tienen que hablar estos señores, de la derecha, de la izquierda, de lo nuevo y de lo viejo, de la casta y de la anticaspa, todos, es de cómo piensan estructurar un país, un continente, una ciudad o un barrio ante la absoluta paralización del mercado laboral como ahora lo entendemos.

Donde algo lo pueda hacer un robot, lo hará y donde menos te lo esperes. Quien decide no es el trabajador, ni siquiera el empresario, ni un gobierno hipotético poniendo cuotas de humanos en una fábrica, supermercado u hospital, ni un deseo, ni un anhelo, quien lo decide es el que consume todo ello. Si es más barato, rápido y eficiente, será. Y, hay que decirlo, ahora mismo, casi nada (y cuando digo casi nada es por no decir nada directamente), un humano es mejor que una máquina. Es cierto y negarlo es no haber investigado mucho el tema o querer vivir en el romanticismo aquel que asemeja lo que es humano a algo más ‘cierto’ y sensible. Cuidado con poner según que adjetivos. He visto más sensibilidad en el comportamiento de Watson que en el de muchas ‘personas’.

Y es que esto va rápido. Muy rápido. Tan rápido que muchos lo vivimos en el día a día cuando consumimos, compramos, viajamos o leemos. Empresas en las que precisábamos equipos de 20 personas para un desarrollo cualquiera ahora son de 4 y se apoyan en ‘doing intelligence’, software que automatiza todo a través de inteligencia artificial.

Ayer, el South China Morning Post informó que Shenzhen Evenwin Precision Technology Co., una empresa de fabricación que hace piezas de teléfonos celulares y otros aparatos electrónicos, tiene la intención de sustituir a aproximadamente el 90 por ciento de su fuerza laboral de 1.800 personas con máquinas. La compañía ha planeando gastar 322 millones de dólares en una nueva fábrica en Dongguan que utilizará ‘sólo los robots para la producción’ y dónde el asunto de ‘las condiciones laborales’ pasará a mejor vida. Lo curioso es que en la noticia dicen, que ‘de momento’, 200 humanos vigilarán las máquinas. Al final, un software, vigilará con lo que de 200, pasaremos a 1.

Es un ejemplo que se extiende por todas partes, y que en otros países también está acelerando. Parece que China ha decidido tomar la delantera en este tema no obstante con la importancia que esto supone y la urgencia de adaptación del resto de países que quieran ser competitivos. China quiere llegar a la robotización de toda su producción. En 2017 está previsto que sea el país con mayor número de robots en fábricas del planeta superando a Estados Unidos, Alemania o Japón según la Federación Internacional de Robótica.

No es preciso ir muy lejos aunque muchos digan que seguimos una especie de guión de Asimov. Allí donde Amazon tiene almacenes, poco a poco puedes ver cosas como la del video que acompaña aquí abajo. Durante un debate en televisión el pasado viernes, alguien me dijo que ‘eso de que los robots se encarguen de tareas humanas de forma masiva era algo de ciencia ficción’. Era profesora de una importante escuela de negocios. Pues eso.

https://www.youtube.com/watch?v=UtBa9yVZBJM

La Federación Internacional de Robótica estima que en 2014 se vendieron alrededor de 225.000 robots industriales en todo el mundo, 27% más que el año anterior. Los cálculos oficiales apuntan a la instalación de sistemas automatizados puede destruir unos 30.000 empleos a la vez las empresas implicadas aumentan su volumen anual de ventas hasta en 4.880 millones de dólares. ¿A que parece lógico que la vida mejore si sabemos cómo adaptarnos a ese punto de eclosión? Más dinero, más producción, mejor calidad y menos horas trabajando. Me recuerda a aquel momento de la Revolución (le llamaron crisis) Industrial

El mundo, incluida España, Irlanda, Camerún o Chile, da igual, verá en una década que crear empleo será una quimera y que la única salida será adaptar nuestro modelo de vida y equilibrar su riqueza antes de que estalle todo. No nos dirigimos a un escenario de creación de empleo, eso es poner películas de Buñuel con un cartel de ‘estreno’. Que habrá momentos en los que si, claro. Que los porcentajes actuales son fáciles de mejorar con acciones puntuales o estacionales, también relativamente. Que aun no estamos en ese ‘futuro perfecto’, evidentemente, pero que en 2018 vaya a haber muchísimo más empleo disponible es sencillamente imposible. En las listas de ofertantes a nuevos empleos hay más robots que humanos.

De lo ilusionante que puede ser un mundo donde la tecnología nos facilite la vida a la ansiedad que produce pensar que no nos preparemos o adaptemos a todo ello hay una fina gasa. La que se ponen en los ojos los que deberían inspirar y estimular este proceso. A mi no me preocupa que en 2018, 2020 o cuando sea, el espacio laboral disponible sea menor, más automatizado y mucho más eficiente, lo que realmente es de susto es ver que no se hace nada para atender ese momento. Es como si los que deberían estar preparando las butacas, el escenario y las luces para asistir a una obra muy difícil de comprender, estén en el hall del teatro parloteando de fútbol. ¿Se entiende la metáfora?

Dejar de ser la especie más inteligente del planeta

El pasado sábado mantuve una conversación ‘telefónica’ muy animada con un robot. Fue durante una presentación para inversores que se hizo en la zona del Silicon Docks de Dublín en conexión con el MIT de Boston. Participaron un buen número de sorprendidos amantes de la inversión tecnológica. En mi caso, el engendro, bromeó con alguna palabra en castellano incluso. Te descoloca a la vez que te emociona. Te la impresión que estamos cerca de dejar ser la especie más inteligente del planeta.
No era el caso de este, pero en algunos especímenes, componen música en un minuto, hablan como nosotros con errores que generan confianza, bromean pues eso abraza la humanidad y tienen su propia ética que se compone del análisis de la nuestra mientras no puedan, o quieran, ir pariendo la suya.

Hablando con los técnicos que hicieron posible la conexión, éstos afirmaban tomando el café, que si nos confesaran lo que ahora mismo ya son capaces de hacer algunos de sus desarrollos en materia de inteligencia artificial nos asustaríamos. Te dicen, sin mirarte a los ojos y removiendo la cucharilla del café, que no estamos preparados para dar el relevo a otra especie superior, a un símil de post humanidad inminente. De momento, dicen, les vamos a ir dando trabajo. Luego ya veremos que hacemos.

La mayoría de los últimos avances en inteligencia artificial, como aplicaciones móviles que convierten la voz en texto son el resultado de aprendizaje de una máquina con enormes conjuntos de datos para buscar patrones. Sin embargo, el avance actual radica en hacer que las aplicaciones de aprendizaje se basen en lago llamado ‘lenguajes de programación probabilísticos’, que permiten a los investigadores mezclar y combinar técnicas de aprendizaje automático.

Investigadores del MIT han demostrado las máquinas están aprendiendo a aprender. En un lenguaje de programación probabilística, el trabajo pesado se realiza por el algoritmo que reajusta continuamente probabilidades sobre la base de nuevas piezas de datos del entrenamiento previo. Digamos, para entendernos que esa rama de investigación tiene como objetivo resolver todas las tareas que precisa un ordenador para entender el mundo tal y como nosotros lo vemos, sus dimensiones, complejidades y relaciones.

El 19 de febrero de este mismo año fue presentado en España un tal Watson, el ordenador más inteligente del mundo. En aquella ocasión, en la sede de IBM se hizo una demostración que consistió en una conversación en lenguaje natural sobre la adquisición corporativa sugerida por parte del robot a un hipotético consejo de administración.

Nada nuevo sin embargo por muy rebuscado que parezca. Como aquí dijimos, ya hay diversos ‘robots’ dirigiendo alguna empresa del mundo. Ya están sentados en los consejos de administración tomando decisiones y no tanto ayudando a tomarlas como se creería en un primer instante.

Vamos a tener que convivir con ellos. Seguramente habrá de muchas formas y modelos, unos simplemente serán brazos armados que prepararán el almuerzo, otros simplemente un software que ‘hablará’ con nosotros paseando por tu casa acerca de cómo ha ido el día en tu ausencia, otros conducirán taxis, otros llevarán tus encargos de la compra a tu casa, otros darán las noticias en televisión sin presentadores, otros limpiarán los despachos y, finalmente, llegarán los que tendrán un aspecto más o menos humanoide con los que será más fácil interactuar en situaciones más cercanas.

Y no es algo tan lejano. Ya llega. La inteligencia artificial está mucho más avanzada de lo que el público en general piensa. Si supieramos donde se encuentra todo esto, no daríamos crédito. Como en todo, nos llegará, será disruptivo y lo digeriremos con cierta naturalidad. De ver a ese tal ‘Watson’ ganar un concurso televisivo en 2011 a lo que ahora es capaz de hacer hay años luz.

Ya no es tanto que sea capaz de analizar datos, es factible observar en su funcionamiento un cierto grado de ‘razonamiento’. De hecho pocos saben que Watson ya no es una máquina gigantesca que está en algún lugar para uso y disfrute de sus programadores. Ahora es un rentable trabajador multitarea de la multinacional IBM. Empresas del Ibex35 españolas y 25 empresas más de otros países utilizan a Watson como tecnología comercial accesible pues ahora está ‘en la nube’.

https://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE

Watson habla varios idiomas, delicados y modernos por cierto. Es la primera computadora capaz de aprender a medida que trabaja y acumula información que puede interactuar con el ser humano en un lenguaje natural. Es decir, un paso desde ‘el mundo de los ordenadores que sólo entienden el lenguaje de programación, hacia un nuevo paradigma en el que las máquinas pueden alimentarse de lenguaje hablado’. Este ‘bicho’ se siente cómodo hablando como los humanos. Lee libros, centenares al día. Escucha la televisión, conversaciones, películas. Tiene datos de cómo somos y como nos gusta ser tratados. Aprende de ello y se adapta.

Según el MIT, estamos a muy poco de dar el salto definitivo. De momento las máquinas ‘inteligentes’ sólo analizan datos como lo hace un humano, se basan en estructuras de datos que gestionan, ordenan y procesan. El salto se producirá cuando técnicamente sean más inteligentes que nosotros. Ahora son como nosotros pero más rápidos. Nada más. El eterno debate sobre si ‘piensan o no’ cada vez es más obsoleto pues pensar no deja de ser un proceso gigantesco de datos y un cruce de probabilidades, por lo que a la pregunta, ¿el ordenador más inteligente del mundo piensa? La respuesta ya es sí.

Pero, ¿para que queremos ordenadores que piensen? En todo caso lo que queremos es que hagan algo que nosotros no podemos hacer o hacemos mal. Es lo mismo que un brazo armado, un robot físico. Lo queremos para que haga cosas que nosotros ya no podemos alcanzar.

Cuando estos ordenadores inteligentes, pensantes, entren en Internet e interactúen con los usuarios aprenderán aun más de ellos. Son insaciables, les encanta saber cada vez más. Watson, sin ir más lejos, no da la misma respuesta a la misma pregunta siempre pues en realidad no la busca en una base de datos ni en el cruce de estos, los grandes computadores pensantes, lo que hacen es aprender y hacerse cada vez más inteligentes y modificar, si es necesario, sus respuestas a la misma cuestión. Incluso, si lo ve preciso, mentir.

De todos los elementos donde la inteligencia artificial tiene un aspecto para mí más interesante es en la medicina. La idea es utilizar la inteligencia artificial para poder mejorar los diagnósticos y ofrecer mejores terapias a cada paciente, de una forma personalizada. El caso de Watson concretamente es también un ejemplo. El figura se ha leído más de 20 millones de publicaciones científicas y ha establecido conexiones entre todo ello. Si le damos a ese, u otros ordenadores toda nuestra información genética a título personal, podemos estar ante curas hasta la fecha totalmente inalcanzables.

Hace mucho, desde que a finales de hace dos siglos Ada Lovelace creara una cosa parecida a un programa informático, hemos puesto rumbo la post humanidad y nos hemos preguntado siempre cómo lograremos hacer pensar, si es que es factible, a una máquina. Ese estadio posterior a que el género humano no sea la especie predominante en esta tierra de ‘reyes’ efímeros. Al fin y al cabo, hace muy poco que estamos aquí y nos creemos los reyes del mambo.

Estuve pensando que le podía preguntar a un robot durante días. Sólo podía hacer una o dos. Finalmente el pasado sábado le cuestioné: ‘What do you think about the human race?’ su respuesta fue, ‘sometimes I think that you aren’t intelligent’. Se refería a noticias que ‘lee’ acerca de decisiones que tomamos los humanos que nos llevan a desastres o que, incluso, por ser demasiado ‘humanos’ dejamos que pase. Tal vez se refería a eso, o tal vez no. ¿Quien sabe lo que hay en la mente de un ordenador?