Entrevista con el ingeniero José Décurnex, gerente general de IBM Latinoamérica.
EN PERSPECTIVA
Jueves 26.11.2015, hora 8.21
EMILIANO COTELO (EC) —Muchos deben de recordar cuando la computadora Deep Blue venció en una partida de ajedrez al maestro Gari Kaspárov en 1997.
(Audio de noticiero en inglés)
Ese fue, sin dudas, un hito en la historia de la informática. Pero… ¿cómo les suena ahora que otra máquina, Watson, participe en un ateneo médico y sugiera el tratamiento para un determinado paciente por ejemplo con cáncer? ¿Y si Watson analiza a cada alumno según su desempeño, sus aptitudes y su estilo de aprendizaje, combina todos esos datos con los materiales didácticos disponibles y desarrolla herramientas de educación personalizadas?
Esas son algunas de las actividades concretas que se desarrollan en lo que se denomina computación cognitiva, una tecnología capaz de interpretar el lenguaje humano, razonar sobre él y aprender de cada interacción.
¿De qué se trata exactamente la computación cognitiva? ¿Qué posibilidades plantea?
Vamos a conversar con José Décurnex, gerente general de IBM Latinoamérica, quien hoy va a disertar sobre este tema en una actividad organizada por la firma que encabeza.
Décurnex es un uruguayo que está de regreso en su país al menos por unos días. ¿Dónde tiene base este cargo de gerente general de IBM Latinoamérica?
JOSÉ DÉCURNEX (JD) —En San Pablo.
EC —Pero supongo que viene a menudo a Montevideo…
JD —Sí, la familia está radicada en Uruguay desde el 2010, así que los fines de semana intento estar aquí con ellos. Es un poquito un pie en Uruguay y el resto en Latinoamérica.
ROMINA ANDRIOLI (RA) —Para empezar a familiarizarnos con uno de los términos que seguramente aparecerá mucho a lo largo de la entrevista, ¿qué quiere decir y qué implica esto de la era de la computación cognitiva?
JD —Es una visión que IBM establece y que parte de la disrupción de las nuevas tecnologías. Creo que hay que hacer un poquitito de historia. Ustedes son un medio 100 % digital, y hoy sin Internet uno prácticamente no es nada. Y cuando uno analiza la tendencia de las tecnologías en los últimos dos o tres años, el mundo de la nube, el mundo de los dispositivos móviles, el mundo social realmente ha tenido una interrupción y disrupción en el mundo de las tecnologías y servicios de información.
Esa es básicamente la plataforma sobre la cual nace nuestra visión de era cognitiva o negocio cognitivo, que tiene básicamente tres pilares, que es importante aterrizar a la realidad para que la gente no piense que esto es algo del futuro, que no se puede implementar o que no es práctico en la vida real.
EC —Justamente, lo curioso es que esto es una realidad de hoy. Tal vez no la tengamos muy desarrollada en el Uruguay todavía, pero es hoy y ya desde hace algunos años.
JD —Ya desde hace algunos años. La primera interacción de Watson fue en el 2010, cuando se decide competir con los dos ganadores de Jeopardy!, que es un concurso de preguntas y respuestas en Estados Unidos, y Watson gana, y en ese momento Watson tenía una capacidad que era básicamente de preguntas y respuestas y de interactuar con muchísima información.
Volviendo al tema, el punto principal que uno tiene que entender es qué es lo que está pasando con los datos en el mundo hoy, con la información en el mundo hoy. El 90 % de la información generada en el mundo se ha generado en los últimos dos años, y desde el punto de vista computacional esa información no es hoy accesible para los sistemas tradicionales de información.
EC —Es lo que en la jerga se denomina datos no estructurados.
JD —Correctamente, datos no estructurados. Uno ahí está hablando de voz, de videos, de fotos, de datos que están en el mundo del social network y que no necesariamente son accesibles mediante los sistemas tradicionales de computación. Por eso cuando uno está, como estamos nosotros en IBM, del lado de las tecnologías tiene que empezar a pensar cómo accede a esos datos y cómo pone disponibles esos datos para beneficio de los negocios, de las sociedades, del individuo.
RA —Por ejemplo, los contenidos que sube un usuario a las redes sociales.
JD —Exactamente. Ustedes mismos en el negocio de la radio, o un banco, un supermercado, en su negocio tradicional jamás accederían a esa información, entonces tienen que pensar una forma distinta de programar los sistemas para poder acceder. Ese es el segundo gran tema que está pasando en el mundo de la tecnología hoy, que es que el código o la programación o la forma como se hacen los sistemas es totalmente distinta, porque está basada en la interconexión a través de la nube y el aprovechamiento de toda esa información de una manera abierta.
Hay un concepto en tecnología que se llama API [application program interface], que en la jerga tradicional sería el pegamento que hace que cuando uno programa toda esa información se vuelva disponible y abierta a cualquier usuario que quiera acceder a ella. Básicamente eso, la combinación de esas dos cosas, hace nacer un nuevo mundo desde un punto de vista tecnológico, que en IBM personalizamos en Watson. Siempre decimos que en cada gran cambio, en cada gran historia, en cada gran novela hay un héroe, y para nosotros el héroe es Watson. Lo personalizamos en Watson porque es una tecnología real, es una plataforma real, abierta al mercado para que todos los usuarios puedan acceder, programar en ella, incorporar estos nuevos conceptos de tecnología y hacer realidad la era cognitiva o el negocio cognitivo.
EC —¿Qué diferencia hay entre computación cognitiva e inteligencia artificial?
JD —Inteligencia artificial es un concepto que viene de hace muchísimos años, varias décadas. Es una capacidad de procesar inteligentemente en sistemas tradicionales el mundo de la información. La diferencia con la computación cognitiva, con el negocio cognitivo es la capacidad de entender, razonar y aprender, que es un modelo computacional o de negocios completamente distinto, basado en la capacidad de procesar información estructurada y no estructurada. El mundo cognitivo permite aprender de esa información, entenderla, razonarla, iterativamente ser mejor a la hora de analizar un problema y tener la capacidad de dar un resultado con cierto grado de probabilidad.
EC —Cuando uno ingresa en su suscripción a Netflix el sistema le ofrece opciones, le recomienda películas basado en lo que ya vio. El sistema tiene una especie de modelo que dice “a este señor le gusta, le interesa tal tipo de película”. Podríamos mencionar mil ejemplos parecidos en otros rubros. ¿Qué es eso?
JD —Eso es una capacidad, es una parte o uno de los pilares del conocimiento de un individuo o de un usuario, que básicamente parte de un análisis profundo, analítico de la información que ese individuo tiene en ese sistema en particular. Diría que es una partecita de lo que significa un mundo cognitivo.
Cuando hablamos de mundo cognitivo vamos bastante más allá, hacia un modelo de entendimiento, razonamiento y aprendizaje muchísimo más profundo. Nosotros tenemos hoy 28 servicios distintos disponibles para su uso desde un punto de vista tecnológico, desde el inicial, preguntas y respuestas, hasta análisis de personalidad, de individuos, el mundo de salud, particularmente oncología, y muchos servicios más que permiten tener una capacidad mucho más abierta de análisis y de entendimiento.
EC —Buscando definiciones, encontramos esta: “La computación cognitiva se basa en la comprensión del lenguaje natural y de los gestos e imágenes”. Este es un punto importante, la computación cognitiva entiende una conversación, entiende gestos…
JD —Es capaz de leer radiografías, es capaz de leer imágenes y no solamente es capaz de leer, sino de aprender y concluir.
EC —“Se trata de una plataforma de aprendizaje que puede calcular, inferir, sugerir y recomendar, tras hacer un cóctel que surge de todos los datos obtenidos de múltiples fuentes, como comentarios publicados en redes sociales, fotos almacenadas en los celulares y cómo un usuario navega en determinados sitios, por mencionar solo algunos ejemplos.”
JD —Correcto. Creo que ese es el gran salto cuántico de pasar de un mundo tradicional de sistemas y análisis de información al mundo cognitivo. Me gusta mucho poner el ejemplo de Watson en oncología, porque finalmente el resultado de ese producto es tener dentro de una junta médica un médico adicional, Watson, con algunas capacidades que para el ser humano serían, por un tema de tiempo y de posibilidades, prácticamente inabarcables.
Esas capacidades son, primero, la de analizar todo tipo de información que se le ingrese, estructurada y no estructurada, en forma escrita, oral, de imagen. Segundo, a partir de esa cantidad de información y de diagnósticos que se incluyen dentro del análisis de Watson, la capacidad de analizar cuál sería el tratamiento óptimo para un determinado diagnóstico. Como el análisis de información es prácticamente infinito, muchas veces los patrones de comportamiento y las conclusiones no son los naturales o inmediatos que el ser humano habría tenido basado en el contexto que el médico en particular tiene de su conocimiento del paciente o del tema en cuestión, en este caso la oncología.
EC —Ese ejemplo es quizás de los más sorprendentes, desafiantes. Si Watson se suma al equipo de médicos que está tratado a un paciente, es un médico más, es un consultor más, pero ¿qué hay que entender?, ¿que es como un supermédico? Porque por la forma de trabajo, por estas posibilidades que tiene, resulta que accede a mucha más información que los médicos que están alrededor del paciente en ese momento. Para empezar, está dedicado a eso, es muy veloz y ha podido leer todo lo que se ha publicado en revistas especializadas en los últimos tiempos, incluso hasta ayer, llega a ese extremo. Y a la hora de examinar la historia de ese paciente, ¿por qué puede ir más a fondo que los médicos comunes y corrientes?
JD —Por tener más información, por poder descubrir patrones de comportamiento que no necesariamente son los naturales o los que uno tiene en la mente humana basado en su aprendizaje y en su experiencia. El hecho de tener infinita información lo hace prácticamente único con esa capacidad de procesamiento. Pero es importante tener claro que no es un médico.
EC —A eso iba, pero es impresionante eso de que está hiperactualizado en lo que la academia ha avanzado en esa especialidad concreta. Seguramente los médicos, por razones físicas nomás, porque el tiempo humano es finito, no tienen esa capacidad. La máquina sí la tiene. Entonces, en diálogo con los médicos, examina al paciente y termina proponiendo una determinada terapéutica.
JD —Termina proponiendo un tratamiento que muchas veces será el mismo que dictamine el médico, pero muchas veces, a partir del análisis de esa información, determinará tratamientos que no son convencionales. La implicancia de eso es enorme, porque en muchos negocios, particularmente en medicina, cada vez que un paciente entra en un tratamiento de este tipo el gasto es enorme para un hospital o para una institución. Entonces el tener una certeza mayor de que el tratamiento puede tener un efecto tiene una implicancia enorme desde un punto de vista tanto médico como económico.
Watson hoy tiene la capacidad de análisis de cuatro tipos de cánceres: mama, pulmón, recto y colon. El año pasado compramos una empresa en Estados Unidos, que se llama Merge, que tiene 75.000 millones de imágenes, es la empresa de imagenología de cáncer más grande en el mundo. Eso le dio a Watson la capacidad de leer, de interpretar imágenes. Entonces el otro concepto, que es muy importante, es que Watson es un sistema evolutivo, que tiene la capacidad de aprender en el tiempo.
EC —¿Cómo es eso de que el sistema aprende cada vez que da un paso?
JD —Por dos razones. Primero, porque se le incorpora toda la información disponible hasta el minuto anterior, y Watson tiene la capacidad de procesarla. Y segundo, porque cada interacción retroalimenta el sistema. En el caso del mundo oncológico, una vez que el paciente es tratado, el efecto obtenido vuelve a Watson como una información más y eso hace que en su razonamiento futuro tenga un tratamiento adicional con su resultado para hacer un análisis posterior.
EC —Las preguntas se disparan. Por ejemplo, ¿qué pasa con los médicos en este contexto?, ¿tienen su futuro comprometido? ¿Quién va a ser el que trate al paciente de ahora en adelante?
JD —El médico, sin ninguna duda. Para el médico, como para el educador, para la banca, para todas las industrias, Watson es una fuente de información, es una fuente de análisis y es una fuente de diagnóstico que permite tener acceso a un mundo de información impensado. En el ejemplo médico es muy claro, en una junta médica Watson es un consultor más dentro, pero sigue siendo un sistema, no es un médico, no es un ser humano y nunca va a sustituir las capacidades del ser humano.
EC —Pero es un médico no humano muy potente que va a hacer pensar a los médicos en si esa solución que propone es la más adecuada. Además, Watson fundamenta por qué propone algo, no es que simplemente tira un tratamiento y chau.
JD —En ese modelo de aprendizaje, lo que Watson hace es explicar por qué está recomendando lo que está recomendando, basado en la industria que sea, y da las razones. Entonces hay una fundamentación, que obviamente es discutida en el entorno de la junta médica o del negocio que en cuestión.
***
EC —Los oyentes ya están planteando preguntas.
Pablo del Cerrito: “¿Cómo se aseguran de que los datos ingresados son los correctos?”.
Ruth: “¿Watson utiliza más la intuición?”.
Marrón del Estadio: “Estamos en el horno, nos investigan nuestros perfiles y diagnostican nuestro accionar. ¡Socorro!”.
***
EC —Un elemento importante es que estos sistemas cognitivos son capaces de entender el lenguaje natural del ser humano. Por ejemplo, si están mirando en este momento el video de esta entrevista, pueden aprender de los gestos de Décurnex, de sus énfasis, de su actitud, el sistema toma todo eso y lo carga.
JD —Lo toma, lo carga, lo capta, lo analiza y después acciona sobre eso.
EC —Recibe la información de lo que Décurnex está diciendo, el texto, y lo complementa con su gestualidad, con su actitud, con su comportamiento. ¡Es una maravilla y al mismo tiempo estremece un poco! [Risas]
JD —Estremece un poquito y da un poquito de miedo. Hay un ejemplo muy sencillo y muy simpático. Una empresa de juguetes en Estados Unidos que se llama CogniToys tiene un dinosaurio chiquitito que tiene una aplicación de Watson dentro. Ese dinosaurio interactúa con el niño, capta lo que el niño está diciendo, cómo lo dice, la tonalidad en que lo dice, va creciendo y aprendiendo con el niño. Entonces a medida que el niño crece, aprende, entiende más, se hace más inteligente, el dinosaurio hace lo propio. Es muy interesante, porque es una aplicación muy trivial, pero uno puede pensar que ese juguete le puede servir a un niño desde que nace hasta que tiene 15 años. Es una cosa sorprendente, porque en ese entender, entiende también lenguaje coloquial.
EC —Ojo, ese dinosaurio no termina siendo una réplica del niño, es un juguete que intercambia con el niño, pero sobre la base de lo que ese niño es, sus intereses, sus gustos.
JD —Se personaliza, realmente es un juguete hecho para ese niño.
RA —Usted mencionaba que Watson se está aplicando en el área de las finanzas. ¿Qué tareas realiza en esa área?
JD —Básicamente en tres áreas muy específicas, que son manejo de crédito, manejo de cartera y manejo de fraude. Hace un manejo de información casi ilimitada –con algoritmos matemáticos que tienen la capacidad, por un corazón desarrollado como cognitivo–, que analiza para poder recomendar. En el área de finanzas esos tres pilares son muy importantes para un banco: detectar fraude, entender qué está pasando con la cartera de clientes y poder recomendar a los clientes.
RA —¿Puede recomendar inversiones, dónde hacerlas en función de la aversión de la persona a tomar determinado riesgo?
JD —En función del conocimiento del individuo como su cliente, en función de la disponibilidad de alternativas que hay en el mercado. Hace una conexión de esas dos cosas para ofrecerle al cliente lo que piensa que podría ser más adecuado para su realidad.
EC —¿Y lo que preguntaba esta oyente, Ruth, si Watson utiliza más la intuición?
JD —No, no utiliza la intuición para nada, utiliza el análisis de los datos y aprende del análisis de esos datos basado en la retroalimentación de más datos.
EC —¿Y con respecto a la pregunta de cómo se aseguran que los datos ingresados son los correctos?
JD —Los datos ingresados, lo que llamamos no estructurados, son lo que está disponible en el mundo hoy en una red social, en Facebook, en Twitter. Los datos son los que son, en la medida en que uno como usuario ponga datos correctos o incorrectos. De todos modos, un sistema como Watson tiene la capacidad, en el análisis y en los algoritmos que realizamos con esos datos, de determinar qué datos son correctos y hacen sentido y cuáles no.
EC —“¿Esto, Watson, no lo vimos ya en la película 2001, Odisea del espacio?”, pregunta otro oyente.
JD —Era un Watson imaginado hacia el futuro, sí.
EC —Los oyentes tienen presente esa película, que en la historia de IBM además es toda una marca, porque la computadora se llama HAL, que era la sigla IBM corrida una letra hacia atrás. Es esa máquina que termina dominando a la estación aeroespacial.
JD —Espero que no pase eso.
RA —Se está utilizando también en la enseñanza. ¿En qué se puede bajar a tierra allí?
JD —Antes de ir a eso, me gustaría conectar esto con lo que es el propósito de una empresa como IBM en tener una inversión y una apuesta tan fuerte al mundo de sistemas cognitivos, más allá del área comercial. Es tener un efecto real en las sociedades y en los individuos. Por eso nuestra primera inversión ha sido en el mundo de la salud y nuestra segunda gran apuesta es en el mundo de la educación.
Básicamente en el mundo de la educación apunta a tener individualizada la realidad de cada uno de los alumnos, a tener un manejo del currículo y del aprendizaje basado en la realidad de los alumnos que haga que los porcentajes de aprendizaje, de pasaje de año, sean muchísimo mayores. Al final implica conocer al individuo, en cualquiera de los rubros, ya sea en la banca, en la educación, en la oncología. Conocer a ese individuo de la mejor manera posible, con la mayor información que podamos captar, para poder actuar y cambiar su ecosistema para que la persona sea mejor.
EC —También hay preocupaciones entre los oyentes. Una quedaba de manifiesto en uno de los mensajes que leía más temprano: “Estamos en el horno, nos investigan nuestros perfiles y diagnostican nuestro accionar de manera permanente”.
JD —Es la gran discusión que hay con respecto al tema privacidad. Las redes sociales han roto mucho las barreras de la privacidad de las personas y de las empresas, pero al final uno como individuo participa en la red social en la medida que le parece adecuada. Yo no tengo Facebook, uso muy poquito Twitter, pero tengo otra información a la que estoy dispuesto a que estos sistemas accedan.
EC —Ese es el punto, que la gente razone y entienda qué pasos está dando cuando ingresa en una red social como Twitter o como Facebook, por ejemplo. Determinada información que está poniendo allí queda disponible.
JD —Es pública totalmente. La red social por definición es una red pública. Por eso digo que al final la privacidad la define uno, uno define hasta cuándo está dispuesto a participar y cuál es la información que está dispuesto a dar para que después sea utilizada públicamente.
EC —¿Cómo se ponen los límites entonces? ¿Quién es el culpable de la invasión de la privacidad?
JD —Creo que no hay un culpable, yo lo definiría como un ecosistema que al final, como todo ecosistema, tiene sus luchas internas. En ese caso en particular creo que es responsabilidad de cada uno poner a disposición de la red social la información que quiere esté disponible, saber que va a ser disponible. A la hora de publicar algo, uno tiene que ser consciente de que esa información puede ser usada por otros medios.
EC —El hecho de que una máquina ya interprete el lenguaje como un humano, que interactúe en función de eso, ¿no nos hace quedar superados definitivamente por la tecnología? ¿Qué viene después?
JD —Creo que no, creo que hay que ver a la tecnología como una ayuda, como un medio que nos sirve para llegar a otras cosas que tal vez el ser humano por sí solo no podría hacer. Estoy convencido de que esa es la gran apuesta que IBM tiene con este mundo cognitivo de Watson. Es hacer en las distintas industrias, en los distintos ámbitos de una sociedad, una sociedad mejor.
EC —Puede plantearse que lo único que falta es que las máquinas se autoinventen.
JD —Sí… no sé, de repente llegamos a ese punto. Hoy no lo veo así de dramático.
RA —Y con respecto a los recursos humanos, ¿en qué medida la era cognitiva puede destruir puestos de trabajo?
JD —Del estudio que tenemos de la aplicación de este mundo cognitivo se desprende lo contrario. Cuando una empresa comienza a usar esta tecnología rápidamente surgen dos factores. El primero es un mayor conocimiento de la persona y una mejor interacción entre los individuos dentro de la empresa y de la empresa con sus clientes. Y el segundo, justamente, es que el individuo o la persona tienen muchísimo mayor capacidad.
Voy a poner el ejemplo de los call centers. El call center es algo relativamente procesual y bastante sencillo a la hora de tener preguntas predeterminadas que el usuario va a hacer –pongamos el call center de un banco, de una telefónica, de lo que fuera– y se puede definir como una tarea relativamente rutinaria. Watson obviamente eso lo hace muy bien, en la medida en que tú le cargas toda la información, y tiene además la capacidad de entender el lenguaje natural, con lo cual uno como usuario llama y rápidamente Watson puede contestar.
Por ejemplo, en IBM en Latinoamérica usamos Watson en uno de nuestros servicios, y al cabo de seis meses las llamadas de los usuarios bajaron el 40 %, porque por algoritmos, por análisis, Watson hace dos cosas, llama al usuario proactivamente, porque sabe que va a tener un problema, y cuando el usuario llama le contesta muy rápidamente de una forma estructurada, lo que hace que al final tengamos también un patrón de respuesta para cada una de las preguntas que vienen que son similares.
Lo que nos pasó fue que esa gente que estaba en el call center subió, porque tú la tienes que desarrollar más para que tenga una respuesta de segundo nivel. No es que se eliminen puestos de trabajo, lo que se hace es capacitar a la gente para ir un paso hacia arriba. Y obviamente las tareas más rutinarias quedan en manos de un sistema de computación.
EC —Otra pregunta que llega de la audiencia, de María Luisa: “¿En Uruguay cómo estamos? ¿Cuánto falta para que Watson aterrice acá?”. ¿Ya se está utilizando en Uruguay?
JD —No se está utilizando en forma productiva. Tenemos algunos proyectos y estamos conversando tanto en el sector público como en el sector privado en algunos proyectos que consideramos de mucho interés para el Uruguay. Es una tecnología que está disponible, no falta nada para que la podamos utilizar acá, no hay nada que haya que hacer más que ponerse a trabajar e implementarla.
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EC —Marcelo pregunta: “Me imagino a Watson analizando la probabilidad de un arquero en los penales, para dónde se va a mover”.
JD —Yo que fui arquero toda mi vida… [Se ríe] Está muy difícil esa, pero sí, con un microfonito en la oreja de repente el arquero va a tener más probabilidad de atajar un penal.
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IBM Outthink
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Transcripción: María Lila Ltaif
