El sueño de masificar la inteligencia artificial

Microsoft busca democratizar el acceso a la IA y para ello mostró distintos casos de uso en el sector público -junto a la provincia de Salta-, así como otros en el privado y en el tercer sector, que no estuvieron exentos de polémicas.

En el  "Microsoft Data & AI Experience 2018", que tuvo lugar a finales del mes de marzo, la compañía creada por Bill Gates mostró como los datos y la Inteligencia Artificial (IA) están impulsando la "cuarta revolución industrial". En él, la empresa presentó nuevas propuestas en IA, se refirió a "su compromiso en democratizarla" y mostró casos inéditos de su uso en el sector público, el privado y en el tercer sector en la Argentina.

La frutilla del postre fue la presentación que llevaron a cabo el gobernador de Salta, Juan Manuel Urtubey, y Diego Bekerman, director general en la Argentina y Uruguay de Microsoft. Ellos se refirieron al acuerdo que firmaron la empresa y la provincia en junio del año pasado para aplicar "la inteligencia artificial en la prevención del embarazo adolescente y la deserción escolar", según especificaron oportunamente, un tema que la semana pasada saltó a los medios audiovisuales -polémica mediante- tras una aparición televisiva del gobernador salteño.  

Además fueron de la partida el director de Innovación Editorial de Chequeado.com, Pablo Martín Fernández, la cofundadora y CTO de Nubimetrics, Pamela Scheurer, y Daniel Alessi, director de Micracel. Todos ellos presentaron "casos inéditos de uso de datos e IA por parte de organizaciones del sector público, privado y del tercer sector".

En el marco del evento, Innovación mantuvo una entrevista en exclusiva con Bekerman y Martín Migoya, CEO de la software factory Globant, que hablaron de las iniciativas que involucra a ambas empresas -que están trabajando en conjunto desde hace tiempo-, la relación que se da entre ambas y qué papel juega la inteligencia artificial en su partnership.

- Desde afuera, podría parecer que los negocios de Microsoft y Globant se superponen. Ahora que están llevando adelante proyectos juntos, ¿hay una relación de complementariedad? ¿Cómo funciona el trabajo mancomunado? 

Martín Migoya (M.M.): Globant y Microsoft nunca competimos. Nosotros somos una compañía de servicios profesionales, nada más, enfocados con una cultura totalmente digital, en desarrollar todo tipo de soluciones. Somos una compañía muy chiquita al lado de Microsoft, pero lo suficientemente importante como para poder trabajar en conjunto y tener masa crítica para poder hacer proyectos de calibre global.

Diego Bekerman (D.B.): La oportunidad que encontramos nosotros no se da solo en la Argentina, sino que la llevamos al resto del mundo. Estuvimos hablando más temprano de proyectos y oportunidades conjuntas en los Estados Unidos, Colombia, Chile y también en la Argentina. Hoy las compañías tienen la visión, la aspiración o inclusive la necesidad de transformarse, lo que necesitan son socios que los acompañen en esta transformación, en algunos casos esas compañías eligen pequeños desarrolladores de aplicaciones, y en otros casos, en muchos, necesitan compañías como Globant que les den una mirada integral de ese proceso de transformación.

- ¿En qué proyectos están colaborando? 

M.M.: Estamos trabajando en conjunto en acelerar los procesos de relacionamiento con estudiantes y profesores de algunos sitios y portales de educación en línea, a través de la aplicación de IA para la conexión con los estudiantes de una forma más eficiente. Trabajamos también en el desarrollo de tecnología para poder mejorar la calidad de algunos servicios públicos, como la aduana de un país de América latina, allí buscamos entender cuándo se trata de un canal rojo, y cuando de un canal verde. Y estuvimos desarrollando tecnología con  supermercados acá para hacer check out sin roce, o sea, que uno pueda entrar, agarrar las cosas que necesite, guardarlas e irse directamente, y que en la App te las cobre al salir. 

- ¿Y cuando no se trata de inteligencia artificial? ¿Cuándo "se vende humo"? 

M.M.: Uno puede estar analizando datos, lo cual no quiere decir que esté aplicando inteligencia artificial. La palabra "inteligencia artificial" se aplica en el momento en el que uno tiene máquinas que están aprendiendo, máquinas que están siendo entrenadas por un supervisor o por ellas mismas, y que en función de eso son capaces de escribir algoritmos que después se usan al revés, para que teniendo esos datos, la máquina pueda sacar la conclusión sola; ese es el momento en el cual se puede decir que uno está usando inteligencia artificial de algún tipo. 

D.B.: Doy ejemplos por la positiva. Con el gobierno de Salta y la Fundación Conin, estamos trabajando hace ya dos años en usar un volumen de datos histórico de la fundación y el gobierno, procesados en la nube con algoritmos inteligentes que te pueden predecir con 88% de precisión, si un chico al año y medio va a tener deserción escolar, si una niña a los 12 años va a tener embarazo adolescente. Hoy ya hay, en Salta, identificados 377 casos de deserción escolar, 497 de embarazo adolescente, donde el Estado puede aplicar, en forma anticipada y predictiva, políticas sociales para esos chicos con nombre y apellido.

- La programación de los algoritmos puede ser sesgada, como demostró Cathy O'Neill en el libro "Weapons of Math Destruction" (publicado en 2016). ¿Cómo se evita eso? Es fuerte decir de alguien de menos de dos años que va a quedar embarazada a los 14.

D.B.: Hay que tener un approach basado en la confiabilidad, en la ética, en la transparencia, cómo gobernás, de alguna manera, la inteligencia artificial, porque el poder de la tecnología es ilimitado. La pregunta es para qué la utilizás. Acá la discusión es si vos podés asumir que tal o cual persona tiene un riesgo, porque no estás diciendo "va a abandonar el colegio", sino que decís "mirá, en estas condiciones, basados en estos patrones, a partir de lo que estuvimos aprendiendo y de los miles de datos que tengo, presumo que esto puede llegar a pasar", entonces el Estado puede volcar la carga sobre esas familias para que reciban una mejor alimentación, mejor educación, agua corriente, energía, y así.

Polémica detección

El proyecto que menciona Bekerman está orientado a obtener datos, analizarlos de manera inteligente, y proponer políticas basadas en información real que contribuyan a mejorar las condiciones de vida de la población, explicó Microsoft durante el evento Se realizaron miles de encuestas exhaustivas a sectores vulnerables y se obtuvo información de salud, educación, vivienda, familia, etcétera que procesada con la nube de Microsoft Azure permite identificar ciertos patrones, agregaron.

El data scientist Pablo Fernández critica a este programa que se utiliza para, por ejemplo, detectar posibles futuros embarazos adolescente. Consultado por Innovación, afirmó que "tienen un error bastante básico, no usar un test-set independiente para evaluar el modelo". Y agrega: "Su conclusión es que pueden predecir alrededor del 90% de las chicas que se van a embarazar. Suena a ciencia ficción, y con razón". 

Sin embargo, luego matizó, "la toma de decisiones no recae en ingenieros de software sino que se recurre a técnicas de software para poder obtener más información y que, luego, los miembros del poder ejecutivo lleven adelante las decisiones correspondientes".

Desde el gobierno salteño, el ministro de Primera Infancia, Carlos Abeleira (en una nota publicada por el El Tribuno de Salta), defendió el uso de la herramienta para desarrollar "políticas focalizadas" aunque admitió que usaron datos de familias vulnerables (otra de las críticas).

Ante las críticas, Microsoft indicó que "contribuyó proveyendo la tecnología y en el desarrollo inicial del modelo con un set de datos que no contiene información personal identificable; el avance y evolución iterativa del modelo, y su ejecución quedó a cargo del cliente".

 

 

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