IBM ha trabajado en inteligencia artificial, probablemente, más que ninguna otra firma en el planeta. Cuando habla sobre el tema, hay que prestar atención.
Es por eso que el anuncio, a comienzos de este año, de una evolución de su IA Watson pensada para el mundo empresarial ocupó los titulares. Conocida como WatsonX, la plataforma permite a las empresas diseñar y personalizar grandes modelos de lenguaje (LLM) según sus necesidades operativas y comerciales.
Watsonx integra tres pilares: Watsonx.ai ofrece un conjunto de herramientas para ajustar los LLM y crear nuevos modelos o conjuntos de datos; Watsonx.data es básicamente un almacén de datos basado en la arquitectura lakehouse; y Watsonx.governance es un kit de herramientas de gobernanza de IA, que monitorea los modelos de IA para asegurarse de que sean precisos y responsables, no estén llenos de información falsa u ofensiva.
Fabrizio Carbone lidera la estructura comercial de software de IBM para Colombia, Venezuela, Perú, Ecuador, Bolivia y los países de Centroamérica. Con su acento argentino, en el que no han hecho mella los casi dos años que lleva en Colombia, aceptó hablar con Xataka Colombia para explicar cómo prevé IBM usar esta plataforma para agilizar los flujos de trabajo empresariales, automatizar los procesos de TI y mejorar la seguridad de sus clientes empresariales.
-Todos recordamos a Watson, en aplicaciones que iban de la Salud a ganar en Jeopardy!. Pero comencemos esta charla por reconstruir el tránsito de Watson a Watson X…
2016 es cuando comenzamos a llevar la tecnología de Watson al mundo empresarial y empezamos a desarrollar un montón de soluciones y tecnologías alrededor de Watson y lo que anunciamos este año en Orlando, en nuestra conferencia que se llama Think es Watsonx, una plataforma empresarial de datos e inteligencia artificial que está basada sobre estándares abiertos y con la tecnología de Open Shift por debajo.
WatsonX tiene tres componentes. El primero, Watsonx.ai, es un canvas, un estudio que te permite traer tus modelos fundacionales, o sea los que generó tu propia empresa. Podés traer modelos fundacionales de terceros y, de hecho, hicimos una alianza con Hugging Face, una empresa líder en en creación de modelos fundacionales, y también IBM tiene ya modelo fundacionales pre-hechos. Entonces una empresa puede reutilizar los modelos fundacionales que creó IBM o incluso hacer un mix, o sea tomar lo mejor de de los mundos.
Esta plataforma está conectada con un segundo componente que es nuestro almacén o bodega de datos, que se llama watsonx.data, que está basada en un concepto de data lake house, y acá lo que tenemos son todos los datos relacionados al modelo fundacional y estos circunscritos a los datos de la empresa. No estamos tomando datos, eh, del mundo exterior, sino los datos que la empresa quiere utilizar para trabajar con el modelo fundacional. Y lo que hace este almacén es: los toma, los ordena, los limpia y hace que trabajen en, digamos, en sincronía o en sinergia con lo que es la plataforma de estudio.
Y después hay un tercer componente que es el de gobierno de todo esto, que es sumamente importante porque necesitamos que tanto el modelo como todos los datos que estamos utilizando sean confiables, que manejemos los sesgos. Este tercer componente nos puede dar la trazabilidad desde el origen del modelo fundacional, de quién lo creó, de qué datos están utilizando, y todo esto está gobernado, que eso es algo fundamental para las empresas.
-Ahí hay, se diría, una diferencia grande con el mundo de ChatGPT , ¿no?
Claro, ChatGPT lo que nos trajo, obviamente, a todos, es que puso el tema de la inteligencia artificial en primer plano. Hay un poco una analogía con Netscape en la época de la Internet, que a Netscape le correspodnió lo que ahora hace ChatGPT, o sea, pone en primera plana, en todos los diarios, en todas las revistas, en todas las radios, el tema de Inteligencia Artificial. Pero si hablamos de inteligencia artificial con usos más comerciales, hay que saber gobernarla, hay que saber de dónde provienen los datos, hay temas éticos y ahí es donde se mete IBM con su plataforma Watsonx.
-IBM lleva tanto tiempo en esto, prácticamente como que nos presentó el tema, que obviamente hay como una “marca de origen”. Desde esa perspectiva, ¿por qué esta es la fórmula, la receta de IBM para manejar la dimensión empresarial?
Para el manejo de Inteligencia Artificial siempre se contrapone un detalle clave, que es: dónde tenemos los datos. Es decir, los clientes los tienen en distintos lugares, lo que IBM propone es un único repositorio donde toma los datos que uno necesita y esos datos son los que están custodiados, gobernados. Entonces esa es la gran diferencia que propone IBM para para el uso de los datos en la inteligencia artificial. El almacén de datos está totalmente pensado y optimizado para cargas de trabajo de inteligencia artificial, o sea, fue diseñado desde cero para este tipo de cargas de trabajo y y lo que propone frente a otros almacenes, otras bodegas, es un costo hasta un 50% menor.
-¿Esto de lo que estamos hablando está al alcance de las empresas colombianas? Y, si es así, ¿qué clase de empresas?
Esto está pensado para pequeñas y grandes empresas, obviamente que estamos pensando en que lo adopten empresas colombianas. Lo que es el proceso de adopción de IA en los últimos cinco años creció 2,5 veces, entonces todo lo que tiene que ver con inteligencia artificial generativa, ya sabemos que está cursando un hype y según una encuesta, el 47% de las empresas en Colombia ya lo están analizando, y por lo que me han la mitad ya está viendo cómo adaptar e implementar todo lo que tiene que ver con inteligencia artificial generativa. Lo que propone IBM a través de su plataforma es es un es una interfaz muy intuitiva y muy fácil de usar, entonces lo que queremos lograr es democratizar el uso de la IA en la empresa, que no solo necesitemos expertos, gente que ya viene trabajando con inteligencia artificial de hace años, sino que se le puede poner al alcance de la mano de las distintas áreas y organizaciones.
Es decir, hay un área de compras, ¿eh? Con esta interfaz y este estudio puede hacer uso ya de la inteligencia artificial, o sea, es muy fácil de usar.
-Odio ser el escéptico, pero hay un costo de esta tecnología de tan fácil acceso, ¿no?, si no cae en manos de gente preparada. Entonces, la pregunta es: ¿qué capacidades de destrezas o habilidades debería tener la empresa en su en su gente para poder de verdad aprovechar esto que están poniendo al alcance de ellos?
Diría: son habilidades básicas de TI. No requiere de una complejidad, de una capacitación muy extensa. Lo que hacemos es disponer de varios equipos para poder ayudar a las empresas y cuando digo varios equipos hay todo un equipo que se dedica a lo que es la preventa, que ya tienen casos de uso armados y que pueden llevarlos a los clientes, mostrarlos y a partir de eso crear y crear un caso de uso específico para la empresa. Entonces más allá de que se requieran, si quieres, algunas habilidades básicas de de TI, IBM está poniendo a disposición muchos profesionales para ayudar a los clientes en esta aventura de la Inteligencia Artificial.
-¿Que tiene por ganar Colombia si sus empresas se suben a este barco?
Va a redundar en un beneficio, tanto para para las empresas como para los consumidores. En cuanto a las empresas, vamos a hacer uso mucho más eficiente de los datos, de los procesos, vamos a poder amplificar el uso de la tecnología a través de la inteligencia artificial con los colaboradores de la empresa, o sea que ya de por sí va a traer un beneficio para la empresa. Y, después, para la gente, en cuanto a agilidad de uso de los canales, agilidad en cuanto a respuesta. Mucha gente hoy usa canales que tienen inteligencia artificial detrás, pero esto es lo que va a hacer es amplificarla, aumentarla, y va a traer réditos para los consumidores.