¿Qué cambia cuando la IA es tan accesible que todos pueden usarla?

Bernard Van Berg/EyeEM/Getty Images

Mazin Gilbert tiene un objetivo ambicioso. Como vicepresidente de tecnologías avanzadas de AT&T, Gilbert quiere que las tecnologías de IA estén ampliamente disponibles en toda la empresa, especialmente para aquellos que tal vez no tengan formación en informática y ni siquiera sepan programar. Llámalo «democratización de la IA». Para lograr ese objetivo, AT&T está creando una plataforma fácil de usar con herramientas sencillas que permitirán a los empleados (hasta una cuarta parte de la fuerza laboral de la empresa) crear sus propias aplicaciones de IA.

AT&T y muchas otras empresas están intentando abordar un tema crucial en los negocios: la grave escasez de talento de IA. Según algunas estimaciones, solo alrededor de 10 000 programadores en el mundo tienen la experiencia necesaria para desarrollar algoritmos de IA avanzados. Pero eso apenas es una gota en el desierto para lo que las empresas necesitarán en su futura fuerza laboral. Herramientas como la plataforma de AT&T ayudarán a difundir las tecnologías de la IA mucho más allá de un número limitado de «los que tienen» y a llegar a los «que no tienen», que pueden carecer de los conocimientos técnicos y la experiencia.

Esta democratización de la IA se producirá de dos maneras. En primer lugar, permitirá a los empleados de una gran organización, como AT&T, desarrollar sus propias aplicaciones de IA para que hagan mejor su trabajo. Pero también permitirá a las empresas más pequeñas desplegar algunas de las mismas capacidades de IA que hasta ahora se limitaban a las grandes empresas. Piense en cómo las hojas de cálculo como Lotus 1-2-3 y Excel ayudaron a democratizar el análisis de datos, ya que permitieron que incluso las tiendas familiares realizaran inestimables análisis de «qué pasaría si».

Requiere algo de montaje

La plataforma interna de AT&T contiene «widgets» de IA que se pueden ensamblar para crear aplicaciones que funcionen. Un vendedor de AT&T podría, por ejemplo, conectar un widget para el procesamiento del lenguaje natural con otros componentes para crear una aplicación que recopilara y analizara datos no estructurados de las redes sociales. En el futuro, AT&T afirma que podría empezar a ofrecer la plataforma de IA como producto a otras empresas.

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Ya hay herramientas algo similares en el mercado. Considere DataRobot Inc., una empresa emergente con sede en Boston que ha desarrollado una plataforma automatizada de aprendizaje automático que permite a los usuarios crear modelos predictivos que desplieguen diversas técnicas de IA. La firma tiene más de 100 clientes en los sectores de seguros, bancos y otros. El producto podría utilizarse, por ejemplo, para analizar un enorme conjunto de datos de clientes y predecir qué solicitantes de hipotecas tienen más probabilidades de caer en impago. Farmers Insurance, por ejemplo, utiliza la plataforma DataRobot para descubrir información sobre el comportamiento de los clientes y mejorar el diseño de los diferentes productos de la empresa. Otro vendedor similar es Petuo , que ofrece una plataforma de aprendizaje automático con una interfaz visual que permite a las personas crear aplicaciones de IA rápidamente sin necesidad de programar. La empresa está trabajando ahora en el despliegue de esa plataforma general en sectores específicos, como la fabricación y la atención médica. Y en nuestra empresa, Accenture, hemos invertido en el desarrollo de Accenture Insights Platform, que puede combinar y simplificar las herramientas de las principales plataformas de IA. Hemos visto, de primera mano, cómo la democratización aumenta las capacidades y la velocidad de nuestros profesionales que utilizan la IA en el desarrollo de soluciones empresariales.

La IA en la nube

Mientras tanto, los gigantes de la alta tecnología Google y Microsoft están ocupados añadiendo la IA a sus servicios en la nube. Al principio, las herramientas eran para tareas relativamente rudimentarias, como la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz, pero con el tiempo, es probable que la empresa aumente la sofisticación técnica de su oferta. En El proyecto AutoML de Google, la empresa está creando un sistema de aprendizaje automático que podrá desarrollar otras aplicaciones de aprendizaje automático. El objetivo, según Jeff Dean y Fei-Fei Li, los principales ingenieros de Google, es para abrir el uso de la IA de miles de empresas a millones. Por su parte, Microsoft ha publicado herramientas para ayudar a las personas a crear redes neuronales profundas, que pueden ser difíciles de desarrollar y entrenar. «Estamos eliminando gran parte del trabajo pesado», afirma Joseph Sirosh, vicepresidente de Microsoft. Salesforce, líder en automatización de ventas, tiene un objetivo similar. La empresa ofrece Mi Einstein, un conjunto de herramientas que permite a los clientes crear sus propios chatbots y modelos de marketing predictivo sin tener que programar.

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E incluso empresas ajenas a la industria tradicional de alta tecnología están entrando en acción. Uber, por ejemplo, ahora ofrece Miguel Ángel, una plataforma que ofrece el aprendizaje automático como servicio. La plataforma incluye las funciones de gestionar los datos, entrenar, evaluar e implementar modelos predictivos de la IA y hacer y supervisar predicciones basadas en esos modelos. Según la empresa, los empleados utilizan Michelangelo internamente desde hace más de un año, y docenas de equipos crean e implementan modelos en la plataforma. Uno de los primeros éxitos fue Uber Eats, una aplicación que predice el tiempo que tardará un pedido de comida para llevar, incluido el tiempo necesario para preparar la comida (teniendo en cuenta el tráfico actual de un restaurante y la complejidad del pedido) y el tiempo necesario para entregar la comida (teniendo en cuenta la ruta y el tráfico, entre otros factores). La empresa afirma que quiere que «escalar la IA para satisfacer las necesidades de las empresas sea tan fácil como solicitar un viaje».

A pesar del ambicioso objetivo de Uber, se necesitarán avances considerables en este campo antes de que la IA pueda ofrecerse a las empresas como un servicio, similar a las bases de datos y las plataformas de pruebas de software. Pero lo que está claro es que la democratización de la IA está en marcha y la ventaja competitiva podría pasar pronto de las empresas con experiencia interna avanzada en IA a las empresas con las ideas laborales más innovadoras para utilizar esa tecnología. En lugar de desplazar a los trabajadores, la IA está permitiendo a las personas sin conocimientos técnicos utilizar la IA para cubrir la creciente escasez actual de talento técnico.