¡Ya estamos aquí con otra edición del juevinnshow!. Fuera un calor sofocante y en la sala un fresquito agradable aliñado con cervecitas y refrescos y muchos amigos charlando y deseando oír a la ponente estrella: Elisa Martín Garijo directora de tecnologías e innovación de IBM. Tanto charlar sobre Watson, ¡había que ir a la fuente!.
Como en todo evento que se precie, no podían faltar los teloneros, en este caso la puesta de largo de una nueva iniciativa NODO 4.0 
que trata de dar respuesta a la pregunta que se hacen muchas empresas ¿Y a mí qué el 4.0? Robots, realidad aumentada, digitalización, impresión 3D, Big data, IOT, BIM, nuevos modelos de negocio… ¡Argh! ¡Qué estrés! ¿Qué son exactamente? ¿En qué me pueden ayudar? ¿Cómo las abordo?… ¡No se inquieten! NODO 4.0 viene al rescate: varios especialistas en diferentes campos hemos decidido unir nuestra experiencia empresarial y conocimientos para ofrecer una solución conjunta adaptada a cada caso. Es fácil, llámenos, le visitaremos, le expondremos las posibilidades de la economía conectada y, a la vista de su realidad, podremos proponerle y ejecutar con usted un plan global que incluirá los cambios estratégicos que la adopción de aquellas tecnologías que cuadren a su caso pueda implicar. No hay problemas ¡hay soluciones!
Y después de este lanzamiento en primicia para amigos innovadores, comenzó la exposición de Elisa.
De entrada nos anunció que ella, puesta a hablar de Watson podía tirarse horas y que seguro que se iba a alargar… ¡mejor!, pensé yo. ¡Con la de cosas interesantes que tendrá para contar! A estas alturas todos sabemos ya que cada día se generan más datos, cantidades inmensas, un universo de datos que además cada vez son más desestructurados y que generamos nosotros mismos con los aparatos que llevamos y las actividades que realizamos. Pero lo importante no son los datos sino la información que sacamos de ellos y para eso nacieron los sistemas cognitivos (SC). El de IBM, el que nació para el gran público cuando ganó el famoso concurso Jeopardy se llama Watson, como el fundador de IBM. La inteligencia artificial lleva estudiándose mucho tiempo (estadística, algoritmos de optimización…) pero los SC han dado un paso más: entienden información estructurada y no estructurada (gestos, entonación, imágenes…) y son capaces de razonar y aprender.
Un ejemplo, aquí tenéis a Watson hablando con el laureado Bob Dylan; un ordenador normal después de leer todas las letras de sus canciones podría habernos dicho cuántas veces se repetía una determinada palabra, Watson fue capaz de entender que sus letras van del tiempo que pasa y el amor que se desvanece.
En la creación de Watson, IBM tuvo claro que sería un SC para extender a las personas: el sistema observa, interpreta, evalúa y da alternativas y el riesgo/probabilidad de cada una pero no decide, quien lo hace es la persona en base a esa información. A estas alturas te preguntarás que tiene Watson de especial; pues sobre todo, que ha sido capaz de industrializar la concatenación de distintos algoritmos a través de la semántica. Para poder responder en un tiempo mínimo en Jeopardy, Watson tenía que procesar gran cantidad de datos, hacer hipótesis y pasarlas por diferentes algoritmos para “cualificarlas” y obtener aquella con mayor probabilidad que sería la respuesta a dar en el concurso y esto podía hacerlo porque todos esos algoritmos pueden ejecutarse en paralelo.
Otra cosa que tuvo clara IBM es que el sistema era complejo y que tenía que poder ser utilizado por cualquier desarrollador, por eso crearon diferentes servicios en abierto. No hay un Watson, hay multitud de “watsitos” que sirven de soporte a diferentes empresas para multitud de cosas: para responder a los turistas o a los clientes, para proponer diferentes tratamientos…
¿Cómo funciona?
Aquí os dejamos un vídeo para que podáis profundizar pero en pocas palabras: se le da a Watson toda la información que sea necesaria, Watson la ordena, se entrena a Watson en base a preguntas y respuestas y finalmente, Watson ha aprendido y es capaz de encontrar las mejores alternativas. Conocíamos el caso del cáncer del que ya habíamos hablado hace varios juevinnshows. Elisa nos trajo otro ejemplo para ilustrar el uso de Watson; el de Alex da Kid. Confieso que no había oído antes ese nombre, pero mirando en “San Google” he visto que es el productor de muchas de las canciones que cantan mis hijas.
El caso es que Alex, preocupado porque su música reflejara los sentimientos de la gente, puso a Watson a escuchar la música del momento y a leer redes y opiniones y con la información que obtuvo, creó la canción “is not easy”, Watson actuó como un apoyo creativo para encontrar las tendencias que pudieran inspirar el trabajo de Da Kid. Yo en este momento no pude por menos que pensar en Eurovisión… ¡ahí lo dejo!
¿Cómo sé si «acierta»?
Una de las cosas estupendas de Watson es que da evidencias, te dice por qué te da la repuesta que recibes, no es una caja negra y eso te permite elegir mejor entre las opciones posibles. Otra gran cosa es que ¡sabe que no sabe! Si no tiene evidencias suficientes para dar una respuesta con suficiente probabilidad, es capaz de derivarte a quien pueda dártelas, por ejemplo a un call centre. Una avezada oyente le preguntó si además Watson era capaz de saber qué le faltaba por saber… ¡todavía no! También elimina los “sesgos” que todos llevamos con nosotros y afectan a nuestras decisiones, Watson en un comité de dirección puede dar la información sin esos condicionantes. Otra preocupación de los asistentes: la privacidad. Toda esa información, esos datos de partida que se le dan a Watson ¿qué hace IBM con ellos? ¡Nada! Los datos son de la empresa que utiliza Watson y ella los maneja como considere. Y ¡cómo no! preguntamos a Elisa si creía que las máquinas sustituirían a los hombres y nos hizo un resumen de las cosas que los humanos podemos hacer y las máquinas no pero sobre todo nos remitió a un estudio de Caixabank research que lo detalla mejor. En su opinión hay cosas que las máquinas harán mejor pero, la manipulación en entornos desordenados, la inteligencia creativa y la emocional son humanas. En el futuro va a hacer falta gente que controle más o menos la tecnología pero que desarrolle sus capacidades personales (sentido común, moral, imaginación, abstracción, dilemas, sueños, generalizaciones…) y sobre todo, ¡entrenadores de esos SCs!
Y la pregunta del millón… Esto será muy caro, ¿no? Imposible de saber a priori. Cada empresa hace un desarrollo sobre Watson que utilizará distintos servicios con distinto volumen de datos en cada uno, en función de esto se determina el precio. No hay licencia ni mantenimiento y hay un umbral de datos gratuitos.
¿Se está usando en muchos negocios?
Elisa nos mostró los que a ella más le gustan pero hay muchos más en el ámbito industrial. Cada uno tendremos que hacer un ejercicio de “outhinking” porque tiene grandes posibilidades…
Puede hacer “trailers” de forma muy barata. Por ejemplo en una peli de suspense-terror, le enseñas a Watson qué es miedo e intriga y él ve la película y elige las escenas. Eso permite personalizar los trailers para distintas audiencias a muy bajo coste. Así se hizo en “Morgan”
Más ejemplos: en un desfile de moda cognitivo se iluminó uno de los vestidos con los colores de las emociones que estaba generando ese desfile en redes ¡modelo vestida con los sentimientos de la audiencia!, la firma Marchesa utilizó Watson para el diseño de sus nuevos vestidos; se puede utilizar para saber si un producto cumple con las legislaciones de diferentes países, en seguros para atender a los clientes o detectar fraudes por el tono de voz. También como personal shopper assitant (como hace por ejemplo Northface) que no solo te ayuda para saber lo que te sienta bien sino que puede beber de numerosas fuentes para conectarlo con las tendencias de moda, precios…; una escultura “pensante” que representa a Barcelona y Gaudi; una audio guía que te permite preguntar y obtener respuestas acerca de los cuadros en un museo; una fiesta montada a partir de los gustos de los asistentes, un entrenador personal como el de Technogym. También el trabajador del gas lleva una aplicación que recoge lo que se ha hecho en anteriores ocasiones ante una avería concreta, KPMG lo utiliza para las due dilligences. Interesante el «abogado Ross”; una aplicación que nació de un hackaton y que permite encontrar sentencias respecto a un determinado tema. Y si tienes pocas cosas en tu nevera y no sabes qué hacer de cena, ¡pregúntale al chef Watson!
Fuente: Telegraph
¿Podría Watson elegir a un presidente de Gobierno mejor que la mayoría? Curiosa pregunta ¿qué información le daríamos a Watson para que lo hiciera? Watson ha comparado los discursos de investidura de Obama y Trump y no se observan grandes diferencias desde el punto de vista de personalidad… claro que tampoco los han escrito ellos…
Permítanme que comparta una inquietud con ustedes: en temas médicos o legales… ¿querrán los que tienen la experiencia y conocimiento ponerlo en Watson y entrenarlo? Eso supondría hacer accesible su conocimiento a muchos otros profesionales…
A estas alturas, la cabeza de todos los asistentes estaba ya bullendo de posibilidades de aplicar Watson a sus negocios y realidades… y Watson ¡encantado de generar nuevos watsitos! Ya sabes, si tienes muchos datos no estructurados, quieres obtener distintas opciones de acción y las evidencias que han llevado a las mismas, si quieres “extenderte” ¡tienes dónde explorar! Ya sabes que #ainnovarseaprendeinnovando 🙂
Y sin más levantamos sesión y nos quedamos charlando y pergeñando posibilidades y nuevas aplicaciones a pié de barra. ¡Gracias compis del Nodo40 y gracias Elisa!
