Victoria Martínez y Germán Soracco, ejecutivos de Red Hat
Entrevistados por Empresas & Negocios, Victoria Martínez, Business Development Manager Artificial Intelligence and Analytics de Red Hat para Latinoamérica y Germán Soracco, vicepresidente para Latinoamérica de Red Hat, se mostraron “convencidos” de que en 2030 el 50% de la Inteligencia Artificial “va a correr arriba” de su tecnología. Además, destacaron que en Uruguay hay “excelente” talento y que la calidez de las personas permite conectar, conversar y construir.
-¿De qué se trata el Summit Connect, un evento que llevan a cabo año a año?
Victoria Martinez (VM): Nosotros todos los años hacemos lo que se llama Summit, donde anunciamos lo que estamos haciendo a nivel tecnológico y las nuevas plataformas, los cambios y actualizaciones que hay dentro del año. Los Summits que se hacen -que es el Summit que se hace a nivel global, que se hace en Estados Unidos-, después los replicamos localmente en las diferentes regiones, y se llaman Summit Connect. Buscamos, con el Summit Connect, tener la bajada local en cada una de las regiones, y llevamos realizados seis dentro de Latinoamérica. La Inteligencia Artificial (IA), obviamente es la estrella de cada uno de estos Summit Connect, donde buscamos compartir estas novedades y contar también las experiencias de los clientes.
¿Cómo ha impactado la IA en el negocio y en los productos y servicios que ofrece la empresa?
VM: El primer producto que salió se llama OpenShift AI, es el add on que busca estar muy cerca del contenedor para ser lo más eficiente posible. No importa la herramienta con la que lo hayas construido, nosotros te brindamos herramientas del mundo open source que están conectadas para que puedas tener los ambientes necesarios y poder desarrollar aplicaciones que llamamos inteligentes o modelos, pero que eso consuma lo menos posible. Por otro lado, el anuncio que hicimos este año con Red Hat Enterprise Linx AI, que es la nueva comunidad con la que estamos trabajando muy de cerca y participativamente, que se llama InstruClub. Esta es una comunidad que busca compartir habilidades de los modelos, lo que trae una nueva forma de incorporar conocimiento a través de datos sintéticos con IA. Impulsados desde el mundo open source, con toda la otra familia de modelos que estamos trabajando, que se llama Granite, y que justamente pusimos sobre la mesa un concepto que es el del «modelo confiable».
¿Qué tipos de IA existen y cuáles utilizan ustedes?
VM: Hay diferentes técnicas. Una viene desde lo generativo, otro de lo clásico y lo predictivo. Dentro de lo generativo aparecen el prompt y fine tunning y nosotros pusimos sobre la mesa una nueva técnica híbrida, que es lab, una utilización de datos sintéticos para el uso generativo. Entonces, dentro de estas dos grandes ramas, nosotros buscamos facilitar ese acceso, tanto para lo predictivo como para lo generativo. Hoy está en boga todo lo generativo, pero realmente cuando uno desarrolla uno de estos casos, lo generativo es necesario combinarlo con lo predictivo también.
¿Todos esos modelos son adaptables a los negocios que, por ejemplo, tienen en Uruguay? ¿O hay algunos que pesan más que otros?
VM: Todos quieren lo generativo, porque desde que salió ChatGPT y se vio la potencia que tiene, todos empezaron a probarlo. Eso fue muy bueno porque permitió culturalmente convencernos del resultado. Pero después hay que tener en cuenta lo que se necesita para llevarlo a cabo en el mundo corporativo. Y ahí es donde hablábamos de la privacidad, del costo, del uso responsable de IA y cómo se tiene los talentos o no para que sea sostenible en el tiempo. Entonces, hay mucha demanda de lo generativo, pero nosotros buscamos cómo combinarlo.
En el caso de Uruguay ustedes trabajan con la Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y Comunicación (Agesic). ¿Lo hacen bajo el modelo de IA? ¿Lo han llevado a cabo?
VM: El caso que hicimos sí usó modelos de lenguaje, como uno que se llama BERT, que es un open source y que justamente buscaba generar un razonador para la asignación automática de tickets. Ahora lo que estamos trabajando es en cómo hacer la asignación a la persona, porque una cosa es asignarlo a un grupo, y otra cosa es que sepa quién está disponible y quién no. Entonces, ese es un salto más que es parte de lo que se está trabajando también, por ejemplo, con Agesic.
¿Trabajar con IA es más seguro o hay vulnerabilidades?
VM: Abre más vulnerabilidades de acuerdo al uso que se le dé. Se suelen diseñar arquitecturas con componentes que se llaman guardrails, que son guardianes. Entonces, hay que tener en cuenta no solo el modelo que se elige y la técnica, sino también la arquitectura que se genera para que los otros filtros sean totalmente controlados. Entonces, yo estoy llamando a la IA con todo el contexto que recabé con otros modelos para que esto sea realmente seguro. Hay un gran diferencial en hacerlo de esa manera y eso hace a que uno pueda usarlo de manera controlada y segura, a que pueda alucinar, ser tóxico y tener otro tipo de consecuencias.
¿Y cómo identificar, por ejemplo, la imparcialidad de la información que maneja o se recibe de parte de la IA?
VM: En ese sentido, hay dos aspectos. Al saber con qué fuentes fue entrenada una IA, después, cuando tenga que incorporarle mis datos particulares de mi negocio, sé cómo se va a comportar. Porque sé que tiene una habilidad innata para, por ejemplo, ser un copiloto de código y nada más. Entonces, después va a ser un muy buen caso de uso para ser copiloto, pero si tengo que incorporarle otras habilidades, voy a necesitar mucha más información. Después, se usa para InstructLab, por ejemplo, dos modelos: uno que se llama Teacher y un validador. Esto es importante, porque me va midiendo a medida cómo se va ajustando la información y cómo es el resultado de ese ajuste. Entonces, el primer aspecto es el diseño de los modelos que voy usando y después vienen otros componentes, como el Trusted AI, que forma parte de OpenShift AI, que es justamente para medir si ese modelo está teniendo resultados de acuerdo a la técnica o no. Y si se trabaja con generativos y tiene ciertas alucinaciones o toxicidad, las marca.
Ustedes trabajan con el sector bancario en el Uruguay. ¿Cómo beneficia la IA el negocio de esas instituciones financieras?
VM: En general hay una transformación de los bancos a nivel global, pero en Latinoamérica, respecto de lo que es la automatización de la parte de atención al usuario, poner la inteligencia artificial para atención del usuario es algo importante. Eso ayuda mucho en el proceso de automatización y hay estudios que respondan en el ahorro de costos que tienen en el call center, y en cómo se va midiendo.
¿Cómo definirías la aparición de la inteligencia artificial en este universo?
VM: A mi entender, es una bendición y una oportunidad. Están apareciendo muchas empresas nuevas en base a este modelo de negocios que antes uno no se imaginaba, lo que genera muchas oportunidades.
Por ejemplo ¿con qué momento o hito de la historia lo compararía?
VM: La electricidad. La aparición de la IA es comparable con el surgimiento de la electricidad. Cuando apareció la electricidad estaba el grupo detractor que decía que iba a matar a todos. Había publicidades de la época que decían «la electricidad va a matar a nuestros niños». Cada nueva ola de innovación trae detracción y trae promoción, lo que es natural.
Germán Soracco (GS): Cuando se mira la historia y la evolución humana no existe algo similar que tenga la capacidad de autoaprendizaje, sacando la especie humana o especies animales. Todo lo que conocemos son procesos que fueron evolutivos, pero siempre acompañados por el hombre. El gran desafío será cuando nosotros empecemos a entrenar a las máquinas, y las máquinas se vuelvan autosuficientes y puedan procesar lo que la mente humana nunca va a procesar, y certificar que la hemos entrenado con una orientación positiva y con valores positivos, para que las máquinas que entrenen a otras máquinas tengan esa tendencia. Entonces, yo no veo en la historia un hito que sea tan revolucionario como el surgimiento de la IA.
Cuando habla de entrenar, ¿habla de entrenar los valores morales y éticos?
GS: Sí, claro. No se aleja de cómo se educa y enseña a los hijos. Se entrenan modelos y se pueden entrenar en la dirección que se quiera. Nosotros estamos tan convencidos de esto que creemos que probablemente en el año 2030 más del 50% de la IA va a correr arriba de nuestra tecnología.
¿Y cómo ve a Uruguay respecto del uso de IA?
GS: En Uruguay hay excelente talento. Cuando uno llega al país se encuentra con mucha calidez, y no es menor porque ello permite conectar, conversar y construir, que es un aspecto muy representativo. También es importante la evolución que hay en Uruguay y las conversaciones que se están haciendo, que no se alejan de cómo se está manejando Latinoamérica. Hay muchas oportunidades y hay muchos proyectos que se están evaluando.
