Son pocas las empresas que tienen los recursos para contratar talento y el presupuesto necesario para realmente aprovechar los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA). Hoy esta tecnología está en manos de unos cuantos.

Es una situación que parece no satisfacer a los grandes nombres del mundo tecnológico. Fei-Fei Li, líder de Google Cloud, aseveró que "necesitamos que la inteligencia artificial llegue a más personas”. Hizo esta afirmación durante la presentación de la plataforma Cloud AutoML.

Esta es una herramienta que facilita el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial (IA), ya que le adelanta a los desarrolladores procesos como tener una profunda comprensión de las matemáticas y los códigos, así como ajustar los parámetros de los algoritmos.

El nuevo servicio de Google le permite a los clientes arrastrar imágenes y entrenar sus sistemas para que las reconozcan en la nube de Google.

Otra de las ventajas que tiene Cloud AutoML es que ofrece el desarrollo de herramientas para el reconocimiento de voz y traducción de idiomas de manera más fácil como ya lo hacen Amazon y Microsoft.

La clave del servicio de Google es que usa modelos que ya están entrenados por defecto y esto facilita la tarea del programador.

El punto débil de la plataforma es que por el momento es limitada en cantidad de usuarios y algoritmos entrenados.

Los programadores solo podrán usar las herramientas para reconocer un rango limitado de objetos o escenas. Por esta razón es que la participación de más personas y alimentar la plataforma hará que exista más información que trabaje con IA.

Google reconoce sus puntos flacos, pero ve a esta plataforma como una posibilidad para hacer crecer la IA.

Otros gigantes como IBM Watson y Amazon también están desarrollando aplicaciones y programas con empresas para aprovechar la inteligencia de las máquinas.

Un estudio dirigido por investigadores de la Universidad de Cornell y que fue publicado en setiembre del 2017 evaluó el coeficiente intelectual (IQ) de todas las inteligencias artificiales convencionales del mercado y que son utilizadas de forma activa por clientes finales.

En el primer lugar de la lista se posicionó Google con un puntaje de 47,28, pero no hay que perder de vista que esta calificación es inferior al promedio del IQ de un niño de seis años.

Muy por debajo de Google se ubicó el asistente de Apple,Siri, que obtuvo una nota de 23,9.

Al ser comparada la inteligencia de estos sistemas con la de un niño, se infiere que todavía queda mucho trabajo por hacer.

Por ejemplo, si usted le muestra a un infante un perro y le dice que es un perro, él podrá ver otras razas u otros animales y seguirá entendiendo que es un perro; pero para que un sistema de inteligencia artificial entienda qué es un perro y lo diferencie de un gato, se necesita de un robusto archivo de fotografías y a modo de prueba y error la computadora irá aprendiendo. Un proceso más lento de aprendizaje.

Por esta razón es que todavía hay sistemas de IA que están limitados y se necesita de más información y más desarrolladores para llevar esta tecnología a niveles más avanzados.

En el lanzamiento de Cloud AutoML, los responsables de Google afirmaron que solo hay un par de miles de personas en todo el mundo con la experiencia necesaria para construir buenos modelos de aprendizaje profundo de los más de 21 millones de desarrolladores, por lo que "queremos conectar con todos y hacer que la inteligencia artificial les resulte accesible”, enfatizó la firma.

Kenneth Calderón, creador de la empresa costarricense de inteligencia artificial, Edna, señaló que la mejor manera de maximizar el impacto de cualquier tecnología es hacer que sea lo más accesible posible para que llegue a lugares comunes como un centro de trabajo convencional.

El panorama ideal para que la inteligencia artificial llegue a más personas es que exista un balance entre lo que ofrecen los sistemas y fomentar que más programadores se metan de lleno a experimentar con esta tecnología.

Calderón explicó que herramientas como Cloud AutoML y DataRobot de Amazon Web Services permiten automatizar pasos del proceso de aprendizaje de máquinas, pero no hay que pasar por alto a los expertos en ciencia de datos.

"Los esfuerzos de Google definitivamente vienen a bajar la barra en temas de adopción masiva, pero aun queda un camino importante en el estado de madurez de las empresas que lo quieran adoptar, principalmente en Latinoamérica", enfatizó Calderón.

Watson de IBM es otro sistema de computación cognitiva que está entrando en las industrias con el fin de automatizar procesos y que las gerencias tomen decisiones basadas en datos confiables.

Roberto Picado, director comercial para Centroamérica y el Caribe de Cognitiva (empresa que distribuye a Watson), comentó que en la compañía desarrollan un programa de socios que brinda de forma gratuita apoyo técnico, capacitación y asesoría en mercadeo a desarrolladores de software que deseen incorporar inteligencia artificial en sus desarrollos.

El programa pretende generar una relación ganar-ganar entre las partes. Los desarrolladores ganan al recibir capacitación y asesoría para robustecer sus productos con la incorporación de la tecnología Watson, al tiempo que Cognitiva les ayuda a colocar sus productos en otros países de Latinoamérica. Mientras que Cognitiva gana al incorporar en su portafolio de servicios los productos más innovadores de otras empresas.

Es una relación que pretende fortalecer el ecosistema en el que grandes marcas ponen a disposición de la gente su tecnología, y emprendedores la aprovechan para generar nuevos productos y servicios.

Las firmas deben tomar en cuenta que para hacer caminar su estrategia basada en inteligencia artificial es necesario tener claridad en cuáles tareas la tecnología le dará valor agregado al negocio.

Luego la organización debe salir a la caza del talento, es decir, desarrolladores que tengan la creatividad para crear productos diferenciadores.

Para tener una visión más integral, las firmas tienen que considerar que no todo depende de la parte técnica, sino que las consultorías de negocios también son provechosas para definir cómo la IA puede ayudar a resolver un problema.

Lo más importante es arrancar lo antes posible para obtener las mayores ventajas de la inteligencia artificial.