CONTEXTO Y GENESIS DE AMAZON WEB SERVICES

Albert Esplugas empezó su intervención recordando sus inicios profesionales y cómo la introducción de los ordenadores fue cambiando progresivamente los roles y las formas de trabajar en las personas, un proceso lento, que nos ha llevado a un mundo “el que ya nadie puede concebir un puesto de trabajo sin ordenador”. 

Más tarde, llegaría la gran disrupción de internet y Albert Esplugas señaló que, en aquel momento, él estaba al cargo de una empresa que daba servicio a 3000 colegiados del Colegio de médicos de Barcelona a la increíblemente baja velocidad de 64Kbits/segundo.

“TODAS ESTAS TECNOLOGÍAS QUE SUPONEN UNA TRANSFORMACIÓN RADICAL NORMALMENTE REALIZAN SU DESPLIEGUE EN UN CICLO DE 7 AÑOS”

Con estas referencias quiso subrayar que todas las novedades requieren su tiempo para ser aceptadas. Recordó, en este sentido, que cuando internet era incipiente un representante de una empresa de publicaciones de gran tirada le había expresado su escepticismo ante la nueva red diciendo que “solo funciona el papel”. 

“Todas las tecnologías que suponen una transformación radical suelen realizar su despliegue en un ciclo de 7 años”, apuntó. Esta transformación ha llevado al móvil a erigirse en el principal instrumento de acceso a internet por delante del PC y a otros cambios como la irrupción de la nube y del software como servicio. 

En este contexto nació la plataforma de cloud de Amazon que en este momento tiene una cuota del 40% del mercado: Amazon Web Services (AWS). Básicamente, ofrece servicios de computación en la nube y permite a empresas y desarrolladores acceder a recursos como servidores, bases de datos, y almacenamiento sin necesidad de disponer de infraestructura física propia.

EL FIN DE LOS PROGRAMADORES

Albert Esplugas también señaló que AWS incluye servicios de inteligencia artificial y machine learning. Respecto a la IA constató su enorme capacidad transformadora y el impacto que está teniendo en la sociedad pero remarcó que “seguirá el mismo patrón de progresividad que las otras tecnologías hasta llegar a toda la amplitud y fuerza que debe tener”. Insistió también en que, tanto el PC como la IA, comparten el hecho de ser tecnologías que cambian profundamente la forma de trabajar de las personas, con un impacto mucho mayor en el caso de la segunda. “Si el PC ha sido capaz de hacer lo que ha hecho en 25 ó 30 años, imaginemos lo que puede lograr la IA en el mismo periodo de tiempo” .

Tanto PC como Mac se programaron desde el principio con código, “pero en estos momentos yo no aconsejaría a nadie estudiar programación porque programar tiene los días contados, ya que hoy la inteligencia artificial se programa con los datos que se le proporcionan para que aprenda patrones”, apuntó.

“EN ESTOS MOMENTOS YO NO ACONSEJARÍA A NADIE ESTUDIAR PROGRAMACIÓN PORQUE PROGRAMAR TIENE LOS DÍAS CONTADOS YA QUE HOY LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SE PROGRAMA CON DATOS”

Las interficies de los años 80 (teclado y ratón) siguen vigentes, pero ahora también podemos hablar directamente con las máquinas “y nos entienden perfectamente”. Hoy la interficie es la voz.

“Esto hace -destacó-que el acceso a la IA se encuentre al alcance de cualquiera. Si sabes hablar sabes comunicarte con la máquina”. En la programación se trataba de “dar reglas”. Hoy a la IA se le piden objetivos y ella estructura los pasos necesarios para conseguirlos. “Antes para lograr un objetivo que hoy se consigue con una orden, se hubiese necesitado una semana de programación y muchas pruebas”, aseveró. 

Con la programación se obtenía un resultado totalmente previsible porque todo estaba codificado. En cambio, con la IA los modelos tienen un determinado nivel de acierto, pero nunca será total. Así, por ejemplo, en el caso del diagnóstico médico, la IA puede detectar un cáncer con alta precisión, nunca al cien por cien, aunque sí superando la capacidad humana. Por esta misma razón se espera que la conducción automática reduzca el número de accidentes.

DE LOS ASISTENTES A LOS AGENTES

Los asistentes de IA como ChatGPT tienen altas capacidades, pero no pueden hacer todo aquello de lo que un humano es capaz, a pesar de que su nivel de conocimiento es elevadísimo porque han sido entrenados con miles y miles de datos (ningún humano puede poseer tanto conocimiento) y aprenden de la experiencia. 

Según Albert Esplugas, “tras los asistentes este año oiremos hablar mucho de los agentes dentro de la IA generativa”. Los asistentes realizan tareas específicas a medida que se les va pidiendo, mientras que los agentes pueden realizar una tarea completa que requiere distintos pasos a partir de una orden inicial más o menos simple, como “búscame un billete de avión y un hotel para Nueva York para la semana que viene”. En este caso, el agente comparará los precios de distintas compañías y diversos tipos de alojamiento y procederá a realizar las gestiones necesarias para cumplir con el objetivo marcado.

“ LA COMBINACIÓN HUMANO-AGENTE, CONOCIDA COMO AUMENTACIÓN, TIENE UN POTENCIAL INCREÍBLE”

 “Este grado de autonomía que manifiesta el agente nos permite visualizar el futuro del trabajo”, indicó Albert Esplugas. En un puesto de trabajo determinado, que se subdivide en distintas tareas, habrá algunas de ellas que realizará una persona y el resto serán encargadas al agente. Habrá, por tanto, tareas compartidas entre la persona y la IA. Desde este punto de vista, “la IA nos hará más listos, más rápidos, y más creativos, en definitiva amplificará nuestro talento. La combinación humano-agente, conocida como aumentación, tiene un potencial increíble”.

Esta combinación sirve para mejorar aquellos puntos débiles a nivel individual y de la organización. Por ejemplo, a pesar de que alguien domine el inglés es difícil que logre escribir correos electrónicos con la misma soltura que un nativo. De ello se deduce que la integración de los agentes mejorará la calidad del trabajo de las personas. Esto escalado a grandes áreas de actividad como un call center (con el acceso de la IA a todo el conocimiento de la compañía)  tiene el potencial de mejorar  enormemente la performance de la empresa en atención al cliente. 

Albert Esplugas apuntó que “hasta ahora la automatización afectaba a los blue collars, pero estamos llegando a un momento en que la IA podrá realizar una memoria de la compañía, un plan de negocio, un plan estratégico o un informe completo sobre la competencia, si bien los resultados que ofrezca deberán ser supervisados”. El futuro será, en definitiva, una combinación de tareas completamente automatizadas y otras en que se aplicará la aumentación.

EJEMPLOS DE APLICACIÓN

Toda la tecnología tiene sus riesgos. En cuanto a la IA generativa, uno de ellos son las alucinaciones, que podrán reducirse aunque no serán eliminadas por completo. Pero hay otros riesgos que pueden llegar a plantear serias dificultades, como la difusión de desinformación o el sesgo de los modelos, que pueden dar resultados discutibles o incluso infringir derechos de propiedad intelectual. “Los peligros y riesgos son un obstáculo para la adopción y por esta razón las empresas tenderán a minimizarlos hasta que lleguen a un nivel tolerable”, señaló.

Actualmente la IA generativa se está utilizando en 3 ámbitos: mejorar la experiencia del cliente/usuario; incrementar la productividad y la creatividad; y automatizar procesos. 

Los ejemplos de aplicación son múltiples. En el caso de la experiencia del cliente la compañía Toyota ha vertido sus manuales en un modelo de IA, de modo que el cliente pueda formular cualquier pregunta y la IA le responde con la máxima precisión “como si estuviera hablando con un técnico especialista que quiere ayudar en todo”. Esta IA puede advertir al conductor de cualquier necesidad como la próxima fecha recomendada para la revisión técnica, “un servicio personalizado que no estaría al alcance de cualquier equipo”.

 “LOS PELIGROS Y RIESGOS SON UN OBSTÁCULO PARA LA ADOPCIÓN DE LA IA Y POR ESTA RAZÓN LAS EMPRESAS TENDERÁN A MINIMIZARLOS HASTA QUE LLEGUEN A UN NIVEL TOLERABLE”

El conocimiento de la IA se aplica ámbitos tan diferentes como las guías de viaje; el mantenimiento de edificios, o las declaraciones de renta. Amazon ha creado un asistente para la compra, denominado Rufus, alimentado con todos los datos de productos y sus reviews de manera que puede orientar con alta precisión al comprador. En el sector farmacéutico, Pfizer tiene un modelo para la generación de documentación médica. 

La IA generativa también domina el tratamiento de imágenes de manera que cualquiera que tenga un producto en un Marketplace puede utilizarla para mejorar las imágenes de sus productos y generar imágenes nuevas sin necesidad de realizar fotografías.

En cuanto a la automatización de procesos, una aplicación muy útil de la IA generativa es “ponerla a trabajar” en una base de datos desestructurados con el fin de que empiece a etiquetar, agrupar y obtener información significativa y bien estructurada que luego podrá ser empleada para distintas finalidades que aporten valor. 

HABLAR CON LAS MÁQUINAS Y DATOS SINTÉTICOS

El rendimiento de todos estos modelos depende de cómo “se habla” con ellos. Un mismo modelo puede dar resultados completamente diferentes en función de qué preguntas se le hayan  planteado y de qué manera. “Es muy importante que las personas aprendan a formular las preguntas de la mejor manera posible”, aseguró Albert Esplugas. “Usuarios y trabajadores con la visión clara de una cuestión y con buenas ideas  pueden contribuir a crear modelos que aporten grandes soluciones sin necesidad de ser programadores como ocurría antes”, añadió. 

En el futuro cobrará cada vez mayor importancia la capacidad de una persona para analizar y describir correctamente un problema, Lo cual servirá de base para que la IA pueda encontrar la mejor solución posible. Esto abre el abanico participativo a muchas personas en las compañías.

UN MISMO MODELO PUEDE DAR RESULTADOS COMPLETAMENTE DIFERENTES EN FUNCIÓN DE QUÉ PREGUNTAS SE LE HAYAN PLANTEADO

Otro aspecto destacado por Albert Esplugas fue la creación de datos sintéticos. Amazon One es un sistema de identificación biométrica basado en la palma de la mano que permite a los usuarios realizar pagos, acceder a lugares y verificar su identidad simplemente colocando su mano sobre un escáner. 

Como no es posible que la IA “acceda” todos los tipos de mano existentes, en este caso se generan imágenes sintéticas de manos (millones de ellas) en todas las variedades posibles que hace que la IA pueda reconocer después cualquier mano en particular. Este modelo de identificación supera el reconocimiento de iris, que hasta ahora se consideraba el método de más preciso.

¿EVERYDAY AI O GAME CHANGER?

Esta es la pregunta legítima que pueden plantearse muchas empresas: ¿utilizar la IA para los procesos cotidianos o como elemento para realizar un gran cambio? La respuesta es que hay que pensar en la mejora de los procesos cotidianos justamente porque la competencia puede hacerlo antes que nosotros, pero no se tiene que descartar una apuesta más estratégica. En este último caso hay que preguntarse qué nivel de riesgo se quiere asumir. 

Albert Esplugas recomendó “mapear” todos los posibles proyectos de aplicación para, a partir de aquí, poder realizar una priorización en función de la facilidad de desarrollo y del impacto que tengan en el negocio. 

El Business Lunch finalizó con una sesión de preguntas en las que Albert Esplugas abordó diversas temáticas. La primera fue la necesidad de redefinir por completo los puestos de trabajo y los cargos en las organizaciones en función de las tareas que se decidan asignar a la IA. La segunda se centró en el destino de los trabajos de tipo social y de atención a personas donde la empatía juega un papel fundamental, donde la simbiosis persona -máquina no quedará necesariamente excluida. La IA -tercera cuestión- no podrá ser ajena al debate sobre la educación y su mejora. 

EUROPA CON SU VOLUNTAD DE CONTROL Y REGULACIÓN DE LA IA QUEDA RELEGADA FRENTE A LA ACTITUD POCO RESTRINGIDA DE EE.UU. Y CHINA

También se le planteó el dilema de si desplegar un modelo de IA interno y cerrado en la empresa o utilizar los externos. Albert Esplugas abogó por la primera opción debido al riesgo que en el caso de IA externa la información sensible de la compañía quede expuesta. También abordó la cuestión de la computación cuántica de la que dijo que tendrá como consecuencia un consumo energético más razonable que el actual.

Finalmente se trató el tema del reto geopolítico ligado a la tecnología. Albert Esplugas reconoció que Europa con su voluntad de control y regulación de la IA queda relegada frente a la actitud poco restringida de EE.UU. y China, lo que la aboca también a una situación de vulnerabilidad. “Lo importante es que ante todos estos retos tecnológicos las sociedades puedan mantener el control”, concluyó.