Cuando la IA se convierte en una tecnología cotidiana
Por Andrew Moore
Tecnología
Harvard Business Review
La evolución de la IA ha sido un rico relato de exploración desde sus orígenes en la década de 1950, y la última década proporcionó un capítulo especialmente dramático de innovaciones innovadoras. Pero creo que la verdadera historia es lo que viene después, cuando la interrupción se estabiliza y el aprendizaje automático pasa de ser uno de los titulares de Silicon Valley a una tecnología cotidiana. Será un capítulo mucho más largo, quizás décadas, en el que los desarrolladores de todo el mundo utilizan un conjunto maduro de herramientas para transformar sus industrias.
En 2019, nos encontramos al comienzo de este nuevo capítulo. AI ha experimentado un notable refinamiento en los últimos años, ya que las barreras de entrada han caído y ha surgido una amplia gama de productos, servicios, recursos y mejores prácticas. A medida que nuestro enfoque cambia, finalmente, de la IA al impacto que la IA puede tener en su negocio, la pregunta ya no es cómo funciona esta tecnología, sino qué puede hacer por usted.
En otras palabras, estamos entrando en la era de la IA desplegada. La IA desplegada es más que ingeniería, se trata de una visión compartida. La experiencia en ingeniería siempre jugará un papel en la IA. Pero en la era de la IA desplegada, nuestro activo más importante será la visión que guía esa experiencia. ¿Qué problemas puede resolver la IA y qué tipo de datos puede requerir la solución? ¿Con qué métricas se medirá el éxito? ¿Y cómo puede integrarse el resultado de manera más efectiva con las personas y los procesos existentes en una empresa determinada? Estas son preguntas amplias y organizativas, y sus respuestas no provendrán de un solo actor. Cada voz puede contribuir a la IA desplegada, tanto técnica como no técnica, y es vital que las empresas establezcan flujos de trabajo que permitan a todos desempeñar un papel.
Uno de mis ejemplos recientes favoritos de este cambio en las posibilidades proviene de la Universidad Carnegie Mellon (CMU), donde anteriormente trabajé como decano del departamento de informática. Mientras estaba allí, una estudiante estaba considerando sus opciones para un próximo proyecto de inteligencia artificial, y pensó en su hermana, que resulta ser sorda. Quería facilitarles a sus amigos el aprendizaje de los conceptos básicos del lenguaje de señas estadounidense, por lo que desarrolló una herramienta de inteligencia artificial que rastreaba sus movimientos y proporcionaba retroalimentación automática a medida que aprendían nuevos signos. Y aquí está la mejor parte: ella no era una posdoctorada en ciencias de la computación ni siquiera una estudiante de posgrado, sino que se especializó en historia y tomó una clase introductoria por diversión.
Es difícil imaginar un mejor ejemplo de lo accesible y potente que puede ser la IA implementada, o una mejor indicación de que esta tecnología está lista para resolver problemas para cada negocio, en cada industria, hoy.
¿Cómo funciona realmente la IA desplegada? La característica principal es un impacto medible y práctico. En pocas palabras, un proyecto de IA desplegado brinda una automatización espectacular a una parte importante de su negocio, resolviendo problemas reales para clientes o empleados, a veces ambos, de nuevas maneras. A lo largo de mi carrera, he visto innumerables proyectos de inteligencia artificial que comienzan buscando algo inteligente para hacer con los datos o algoritmos que se encuentran por ahí, con la esperanza de justificar su existencia en el proceso. En contraste, una solución de IA desplegada funciona al revés de las necesidades existentes de las personas que lo usarán.
Entonces, ¿cómo debería su propia empresa comenzar a identificar proyectos que podrían beneficiarse de la IA desplegada? Hágase estas preguntas:
¿Cómo puedo atraer o desarrollar la experiencia necesaria para construir la solución?
Es vital que los miembros de un equipo de implementación de AI compartan el respeto por una variedad de habilidades diferentes. Por ejemplo, imagina que estás construyendo un asistente de voz basado en la inteligencia artificial. El proyecto incluirá investigadores, diseñadores de diálogos y modeladores acústicos del habla, entre muchos otros grupos, todos los cuales deben confiar el uno en el otro para resolver distintos desafíos de manera inteligente. Si algún grupo se siente excluido, los resultados variarán de inconsistente a francamente inhumano.
¿Cómo puedo evitar terminar con una prueba de concepto varada?
Es fácil perderse en la prisa por innovar, especialmente en un espacio que se mueve tan rápido como la IA, pero es vital centrarse en la gestión del cambio al mismo tiempo. Esto significa utilizar todas las prácticas tradicionales que beneficiarían a un proyecto que no sea AI: una clara estrella del norte, métricas consistentes, alta calidad, conjuntos de datos confiables y agilidad. Espere revisiones semanales, como mínimo, con un énfasis continuo en la experiencia del usuario final.
¿Quién es el responsable final de las decisiones que toma la IA?
En su esencia, AI se trata de automatizar juicios que previamente han sido dominios exclusivos de los humanos. Este es un desafío significativo en sí mismo, por supuesto, pero también conlleva un riesgo significativo. Se requiere un esfuerzo cada vez mayor, por ejemplo, para que las decisiones de los sistemas de inteligencia artificial sean más transparentes y comprensibles en términos humanos. Además, están surgiendo las mejores prácticas sobre cómo utilizar conjuntos de datos y pruebas para garantizar que cada subpoblación de usuarios sea tratada con imparcialidad y coherencia. También hay ejemplos contradictorios: información errónea deliberadamente engañosa con la intención de hacer que un sistema de inteligencia artificial se comporte mal, así como errores profundos, videos modificados de manera realista, entre muchos otros desafíos emergentes. Como líderes en inteligencia artificial, es nuestra responsabilidad enfrentar todas estas complejidades y brindar la experiencia que nuestros clientes y sus usuarios necesitan para dirigir esta tecnología en la dirección correcta.
La IA desplegada en acción
Es emocionante pensar en dónde podría llevarnos la IA implementada a medida que más empresas incorporan la IA en sus productos y servicios. Considere algunos de estos ejemplos de clientes de Google Cloud AI que se están volviendo creativos con AI:
Tarde o temprano, cada tecnología pasa de un nicho de élite a una herramienta principal. AI ahora está experimentando una transformación similar. Después de años de exageraciones en torno a redes neuronales misteriosas y los investigadores de doctorado que los diseñan, estamos entrando en una era en la que casi cualquier persona puede aprovechar el poder de los algoritmos inteligentes para resolver los problemas que les interesan. Irónicamente, si bien los avances consiguen los titulares, es la accesibilidad lo que realmente cambia el mundo. Por eso, después de una década tan ajetreada, la falta de exageración en torno al aprendizaje automático puede ser el desarrollo más emocionante hasta ahora.
Andrew Moore es el jefe de Google Cloud AI.
Tecnología
Harvard Business Review
La evolución de la IA ha sido un rico relato de exploración desde sus orígenes en la década de 1950, y la última década proporcionó un capítulo especialmente dramático de innovaciones innovadoras. Pero creo que la verdadera historia es lo que viene después, cuando la interrupción se estabiliza y el aprendizaje automático pasa de ser uno de los titulares de Silicon Valley a una tecnología cotidiana. Será un capítulo mucho más largo, quizás décadas, en el que los desarrolladores de todo el mundo utilizan un conjunto maduro de herramientas para transformar sus industrias.
En 2019, nos encontramos al comienzo de este nuevo capítulo. AI ha experimentado un notable refinamiento en los últimos años, ya que las barreras de entrada han caído y ha surgido una amplia gama de productos, servicios, recursos y mejores prácticas. A medida que nuestro enfoque cambia, finalmente, de la IA al impacto que la IA puede tener en su negocio, la pregunta ya no es cómo funciona esta tecnología, sino qué puede hacer por usted.
En otras palabras, estamos entrando en la era de la IA desplegada. La IA desplegada es más que ingeniería, se trata de una visión compartida. La experiencia en ingeniería siempre jugará un papel en la IA. Pero en la era de la IA desplegada, nuestro activo más importante será la visión que guía esa experiencia. ¿Qué problemas puede resolver la IA y qué tipo de datos puede requerir la solución? ¿Con qué métricas se medirá el éxito? ¿Y cómo puede integrarse el resultado de manera más efectiva con las personas y los procesos existentes en una empresa determinada? Estas son preguntas amplias y organizativas, y sus respuestas no provendrán de un solo actor. Cada voz puede contribuir a la IA desplegada, tanto técnica como no técnica, y es vital que las empresas establezcan flujos de trabajo que permitan a todos desempeñar un papel.
Uno de mis ejemplos recientes favoritos de este cambio en las posibilidades proviene de la Universidad Carnegie Mellon (CMU), donde anteriormente trabajé como decano del departamento de informática. Mientras estaba allí, una estudiante estaba considerando sus opciones para un próximo proyecto de inteligencia artificial, y pensó en su hermana, que resulta ser sorda. Quería facilitarles a sus amigos el aprendizaje de los conceptos básicos del lenguaje de señas estadounidense, por lo que desarrolló una herramienta de inteligencia artificial que rastreaba sus movimientos y proporcionaba retroalimentación automática a medida que aprendían nuevos signos. Y aquí está la mejor parte: ella no era una posdoctorada en ciencias de la computación ni siquiera una estudiante de posgrado, sino que se especializó en historia y tomó una clase introductoria por diversión.
Es difícil imaginar un mejor ejemplo de lo accesible y potente que puede ser la IA implementada, o una mejor indicación de que esta tecnología está lista para resolver problemas para cada negocio, en cada industria, hoy.
¿Cómo funciona realmente la IA desplegada? La característica principal es un impacto medible y práctico. En pocas palabras, un proyecto de IA desplegado brinda una automatización espectacular a una parte importante de su negocio, resolviendo problemas reales para clientes o empleados, a veces ambos, de nuevas maneras. A lo largo de mi carrera, he visto innumerables proyectos de inteligencia artificial que comienzan buscando algo inteligente para hacer con los datos o algoritmos que se encuentran por ahí, con la esperanza de justificar su existencia en el proceso. En contraste, una solución de IA desplegada funciona al revés de las necesidades existentes de las personas que lo usarán.
Entonces, ¿cómo debería su propia empresa comenzar a identificar proyectos que podrían beneficiarse de la IA desplegada? Hágase estas preguntas:
¿Cómo puedo atraer o desarrollar la experiencia necesaria para construir la solución?
Es vital que los miembros de un equipo de implementación de AI compartan el respeto por una variedad de habilidades diferentes. Por ejemplo, imagina que estás construyendo un asistente de voz basado en la inteligencia artificial. El proyecto incluirá investigadores, diseñadores de diálogos y modeladores acústicos del habla, entre muchos otros grupos, todos los cuales deben confiar el uno en el otro para resolver distintos desafíos de manera inteligente. Si algún grupo se siente excluido, los resultados variarán de inconsistente a francamente inhumano.
¿Cómo puedo evitar terminar con una prueba de concepto varada?
Es fácil perderse en la prisa por innovar, especialmente en un espacio que se mueve tan rápido como la IA, pero es vital centrarse en la gestión del cambio al mismo tiempo. Esto significa utilizar todas las prácticas tradicionales que beneficiarían a un proyecto que no sea AI: una clara estrella del norte, métricas consistentes, alta calidad, conjuntos de datos confiables y agilidad. Espere revisiones semanales, como mínimo, con un énfasis continuo en la experiencia del usuario final.
¿Quién es el responsable final de las decisiones que toma la IA?
En su esencia, AI se trata de automatizar juicios que previamente han sido dominios exclusivos de los humanos. Este es un desafío significativo en sí mismo, por supuesto, pero también conlleva un riesgo significativo. Se requiere un esfuerzo cada vez mayor, por ejemplo, para que las decisiones de los sistemas de inteligencia artificial sean más transparentes y comprensibles en términos humanos. Además, están surgiendo las mejores prácticas sobre cómo utilizar conjuntos de datos y pruebas para garantizar que cada subpoblación de usuarios sea tratada con imparcialidad y coherencia. También hay ejemplos contradictorios: información errónea deliberadamente engañosa con la intención de hacer que un sistema de inteligencia artificial se comporte mal, así como errores profundos, videos modificados de manera realista, entre muchos otros desafíos emergentes. Como líderes en inteligencia artificial, es nuestra responsabilidad enfrentar todas estas complejidades y brindar la experiencia que nuestros clientes y sus usuarios necesitan para dirigir esta tecnología en la dirección correcta.
La IA desplegada en acción
Es emocionante pensar en dónde podría llevarnos la IA implementada a medida que más empresas incorporan la IA en sus productos y servicios. Considere algunos de estos ejemplos de clientes de Google Cloud AI que se están volviendo creativos con AI:
- La compañía global de energía AES está utilizando drones y AutoML Vision para inspeccionar miles de aerogeneradores de manera más segura y eficiente.
- La firma de bienes raíces Keller Williams está facultando a los agentes de bienes raíces individuales para que trabajen de manera más eficiente y efectiva por sí mismos, al permitir que los compradores de viviendas realicen búsquedas en las listas de fotos para características específicas como "encimeras de granito".
- The New York Times conserva un archivo invaluable de millones de fotos que cubren más de 100 años de su historia. La publicación de medios está utilizando AI para escanear y analizar imágenes y palabras en miles de fotos archivadas.
- La firma de servicios financieros HSBC está utilizando AI para detectar el fraude a la velocidad y la escala del comercio global al analizar grandes cantidades de datos de clientes con datos disponibles públicamente en la búsqueda de actividades sospechosas.
Tarde o temprano, cada tecnología pasa de un nicho de élite a una herramienta principal. AI ahora está experimentando una transformación similar. Después de años de exageraciones en torno a redes neuronales misteriosas y los investigadores de doctorado que los diseñan, estamos entrando en una era en la que casi cualquier persona puede aprovechar el poder de los algoritmos inteligentes para resolver los problemas que les interesan. Irónicamente, si bien los avances consiguen los titulares, es la accesibilidad lo que realmente cambia el mundo. Por eso, después de una década tan ajetreada, la falta de exageración en torno al aprendizaje automático puede ser el desarrollo más emocionante hasta ahora.
Andrew Moore es el jefe de Google Cloud AI.
No hay comentarios:
Publicar un comentario