Francisco José Martín Cervera | Ingeniero y empresario "La noción de un sistema de inteligencia artificial no existe"

"La noción de un sistema de inteligencia artificial no existe" "La noción de un sistema de inteligencia artificial no existe"

"La noción de un sistema de inteligencia artificial no existe" / Juan Carlos Vázquez

Francisco José Martín Cervera (Las Navas de la Concepción, Sevilla, 1970) apenas vivió cuatro años en la Sierra Norte. Sus padres emigraron: rumbo a Cataluña, recalaron en Valencia. Allí estudió Ingeniería Informática, que terminó con un 9,3 de media. Influyó que en COU, paradojas de la nomenclatura, se desorientó. Su padre lo puso a trabajar de camarero: reaccionó y retornó al estudio: no pisó una fiesta. Creó la primera spin off del CSIC, que lo becó. Acabó vendida a la sevillana Clever. Emigró a EEUU donde se especializó en machine learning y fundó Bigml.

-El machine learning no es precisamente nuevo, ¿no?

-No. En 1980 un grupo de pioneros crearon la primera comunidad sobre machine learning en Pittsburgh. Entre ellos, Tom Dietterich, cofundador de Bigml. Lo que es nuevo es el paso de lo académico a la industria. En 1980 no había datos. A partir de 1995, sí, y el dato alimenta el machine learning.

"Hablan de que los algoritmos puedan tomar decisiones con ética cuando falta mucho para eso"

-¿Esta tecnología asusta un poco sin conocerla?

-Cada vez que se ve un proceso en el que la tecnología llega al mercado, los europeos sólo ven amenazas, mientras que los americanos sólo ven oportunidades. Y eso es lo que ha creado la gran asimetría entre EEUU y la UE, España en concreto, donde no hay ninguna empresa fuerte de software. Cualquiera de las cinco tecnológicas grandes vale más que las 35 compañías del Íbex. El machine learning sólo es software, otra forma de programar ordenadores. Verla como una amenaza es porque la gente lo asocia a su privacidad, porque va a requerir sus datos.

-¿Temen a un Big Brother que les va a vigilar?

-Sí, pero es una campaña de desinformación para que realmente no se vea la gran utilidad que tienen este tipo de herramientas. Pongo un ejemplo: Delta, la aerolínea americana, es capaz de predecir las turbulencias utilizando machine learning y, por tanto, alterar las rutas de forma dinámica. ¿Y qué consigue? 100 millones de dólares en ahorro de combustible y, además, la satisfacción del cliente, que no va dando saltos en el avión. Y eso no necesita ningún dato personal. Google ha anunciado una aplicación para el ahorro energético en los molinos de viento. Tampoco necesita datos personales. La industria y los sensores generan muchos más datos que los humanos, por muchas fotos que subas en Facebook. A veces se malentiende la tecnología y se intentan regular cosas que impiden luego, por una parte, que empresas pequeñas se arriesguen a hacer este tipo de cosas y, por otra parte, que las empresas españolas, que es una de mis grandes quejas, en lugar de hacer sus inversiones en empresas locales, startups de dos o tres personas, siguen comprando tecnologías a EEUU.

-¿El machine learning es presente, aunque tenga un gran futuro por delante?

-Es presente y para todo tipo de empresas. En los últimos años se ha creado un gran revuelo sobre la inteligencia artificial, pero lo único que funciona es el machine learning. Porque es un proceso de extracción de patrones de un conjunto de datos. El concepto es básico, aunque haya una algorítmica avanzada para hacer ese proceso. Una máquina encuentra patrones donde a un humano le resulta imposible, de forma muy eficiente y con la calidad de un humano experto.

-¿Y en menor tiempo?

-En mucho menos tiempo. Uno de estos sistemas de machine learning se usa, por ejemplo, para decir si un contrato es correcto. En segundos, analiza cientos de contratos, cuando un abogado necesita días. Lo que no existe para nada es la noción de un sistema general de inteligencia artificial, capaz de resolver cualquier tipo de problema.

-¿Es una herramienta?

-Exacto. Igual que nadie hace raíces cuadradas a mano, para encontrar patrones en los datos se usa machine learning.

-¿Y es muy caro?

-No. Se ha democratizado. Una de las misiones que tenemos en Bigml es democratizar la facilidad de uso con un coste accesible para todo el mundo. Hay incluso una versión gratuita de nuestra herramienta.

-¿En realidad, es lo que ha hecho el hombre a lo largo de la Historia, valerse de la tecnología para mejorar?

-Claro, como la imprenta o el coche. Los humanos somos muy negativos al cambio. Ese exceso de reticencia lo que hace es limitar su uso a quien de verdad puede aprovechar esa oportunidad. Se habla mucho de que los algoritmos puedan tomar decisiones con ética, cuando la realidad es que quien defiende eso no sabe cuánto proceso manual todavía hay para que un algoritmo pueda tomar una decisión por sí solo. El momento de preocuparse por la ética será quizás en 20, 50 o 100 años.

-Al principio señaló la diferente reticencia entre EEUU y Europa, ¿es un problema de mentalidad?

-Sí, sí. Estoy totalmente convencido. Hay una agilidad distinta para actuar. En EEUU se lo piensan, pero al día siguiente lo están haciendo. En Europa pasan años sin arriesgarse.

-Y en cambio China, tan tradicional, ha roto todas esas barreras, ¿no?

-China ha sido capaz de sacar 800 millones de personas de la pobreza. Tiene una ventaja fantástica que Europa no ha sabido hacer: crear un mercado de miles millones de personas. Como en EEUU, estandariza cualquier invención para un mercado gigante.

-¿Europa es consciente de que perder ese tren la sacará del primer mundo?

-No. Se está intimidando al ciudadano de una forma, con esas barreras, en un mercado que de por sí está muy fragmentado.

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