Desmitificando la inteligencia artificial: “Dejémonos de predicciones descabelladas y demostremos su efectividad”

“Tenemos que pasar de la exageración a la realidad”, afirma rotundo Matt Calkins,frente a una amplia audiencia de partners y clientes. “Tenemos que sacar la inteligencia artificial del laboratorio y llevarla al lugar de trabajo. En lugar de hablar de ideas y proyecciones descabelladas, tenemos que hablar de resultados. Se habla mucho de cómo la IA puede llevarnos a ciertas metas, ahora hay que averiguar cómo llegar realmente allí”.

Matt Calkins es cofundador, CEO y presidente del Consejo de Appian, una compañía dedicada a la automatización de procesos empresariales, RPA, creada hace 24 años y que ahora se enfrenta a la inesperada revolución mundial provocada este año por la inteligencia artificial.

Advierte el CEO de Appian, en reunión posterior con un pequeño grupo de periodistas en la que participó D+I-EL ESPAÑOL, de que en realidad llevan “trabajando con la IA más de 20 años. Más tiempo que la mayoría”.

Anteriormente, ante los asistentes al evento Appian Europe, celebrado en Londres, había mencionado la cifra de “10 años”, en su referencia a la actividad de la empresa con sistemas de inteligencia artificial. Pero, a título personal, refiere que él “hace 30 años estaba escribiendo IA” por su cuenta, aunque “no tenía ningún valor”, porque no disponía de datos. Subraya que, en todo caso, “lo que es nuevo ahora son los modelos de lenguaje amplio [LLM]”.

La causa de la revolución actual es, por supuesto, la súbita revelación al público de la inteligencia artificial generativa, que la pone en boca de todos y la convirtió también en protagonista de la cita de Appian. Un millar de asistentes aguardaba sus palabras. Ansiosos de novedades rompedoras.

Pero Calkins no responde a la imagen de esos CEO-espectáculo de tantas multinacionales, sino que se presenta en el escenario como un hombre enjuto, discreto, con pantalón negro, chaqueta entallada gris y zapatos marrones. Además, aparece con corbata (y nada llamativa), permanece prácticamente inmóvil ante la audiencia, sin aspavientos, y se expresa con un habla sosegada, casi monocorde.

Pero eso no le exime de centrarse en el fenómeno altamente expansivo del que hace un año nadie hablaba. Y lo hace con autoridad y en un tono desmitificador, frente a la hiperexcitación y exageraciones.

“La IA ha de estar centrada en el ser humano, ser un socio para las personas”. dice. “Y los ganadores de esta revolución serán los inversores como ustedes, como nosotros, los clientes y los empleados, donde la IA añada valor a los datos…”.

Trabajo y sentido práctico

“Las big-tech están en auge y han aumentado enormemente su capitalización. Los pesimistas creen que ahora podrán usar la IA para obtener ventajas sobre el resto de nosotros”, prosigue sobre el escenario. “Creo que eso no va a suceder. La cuestión es saber qué es lo que tratamos de conseguir y dar cuidadosamente los pasos necesarios en esa dirección. Es trabajo, es practicidad. Vamos a apartarnos de predicciones descabelladas y, en cambio, demostremos la efectividad. Por ese camino, lo lograremos”.

El caballo de batalla para Calkins son los datos. “La inteligencia artificial es nada sin datos. Los datos, del pasado, los de su entrenamiento, y los del presente informan a la IA. Y los procesos coordinan el trabajo entre las personas y la inteligencia”, detalla, dibujando un triángulo equilátero dividido en tres partes iguales, para cada uno de esos elementos: la IA arriba, los datos a la izquierda y los procesos a la derecha.

Matt Calkins, cofundador, CEO y presidente del Consejo de Appian, durante el encuentro con D+I - EL ESPAÑOL. Julio Miravalls

Es en los datos en lo que se hace fuerte: “Nos especializamos en el tejido de datos”, la creación de un entramado en el que todos los datos del cliente están a su alcance de manera unificada, aunque estén repartidos entre diferentes nubes públicas y servidores propios. 

Pero a la vez confirma que Appian también está trabajando con OpenAI para tener su propio “Copiloto” de inteligencia artificial generativa, para facilitar la gestión de los datos, consulta y obtención de informes con lenguaje natural mediante su Data Fabric Analytics.

Calkins garantiza que, en materia de datos, su empresa sabe “manejar las reglamentaciones más complicadas y tiene experiencia en tratar con asuntos gubernamentales”. Incluso, moderando el tono, comenta que ya trabajan con muchas entidades del gobierno estadounidense, incluido el Pentágono. “La IA entiende las reglas humanas mejor que los humanos”, añade. Pero en este caso ya no está hablando de IA generativa.

Una novedad de la plataforma en la que Calkins pone gran énfasis es en la opción de crear una “IA privada” para cada cliente que así lo quiera. Una inteligencia entrenada nada más con sus propios “datos validados” y asegurando que esos datos no quedan al alcance de la inteligencia pública.

Se refiere a un tipo de entrenamiento básico. Y al hacerlo “con los datos y la IA en tu propia red es más seguro y más barato, no pagas por el acceso”. También se ahorra el riesgo de conflictos por usar información sujeta a derechos de terceros.

“La inteligencia artificial privada, que usa menos datos [para el entrenamiento], tiene menos riesgo de ser hackeada y de padecer sesgos”, heredados de paquetes de datos genéricos o de otros autores, especifica por su parte el vicepresidente de producto y estrategia, Malcolm Ross. Además, la arquitectura está abierta a relacionarse con inteligencias LLM de otras tecnológicas que los clientes pudieran preferir.

La IA no sabe olvidar

“Nuestro enfoque de inteligencia artificial privada es novedoso y muy divergente”, detalla Calkins. “Y es una forma de resolver el problema de que nuestros clientes quieran utilizarla, pero no quieren compartir su información. Es difícil encontrar una manera de lograr ambas cosas y esta es nuestra respuesta a ese problema”.

Sobre el uso exclusivo de datos propios, el CEO advierte de que “tus datos cambian, evolucionan, obtienes nuevos resultados y a veces, incluso los resultados antiguos se invalidan. Es muy difícil acudir a una IA que has entrenado y decirle: ‘por favor, olvídate de este punto y de ese otro punto y de aquel grupo de datos, porque nuestra estrategia cambió, nuestros clientes cambiaron, o la regulación cambió’”.

“Es difícil 'desenseñar' a una inteligencia artificial. Pero nuestro enfoque no tiene ese problema porque solo estás enviando la información necesaria junto con la pregunta, así que nunca tienes que desenseñar nada. No hay nada que pedirle que olvide. Tampoco hay un problema de regulaciones de seguridad que requieren que tengas diferentes niveles de permisos. Imagínate si le enseñaras a una IA todo lo que sabes, pero luego tuvieras que hacer una pregunta como si no lo supieras todo”, plantea.

“En ciertos campos, como la atención médica y el gobierno, no se permite acceder a toda la información todo el tiempo”, amplía la explicación con ejemplos. “Sólo puedes ver una parte y tienes que preguntar sabiendo nada más lo que puedes saber. Y por eso nuestro enfoque funciona muy bien. Filtramos la base de datos de acuerdo con lo que se permite saber y enviamos la información adecuada a la IA”.

“Si estuviéramos entrenándola de antemano con toda la información privada, habríamos filtrado información para preguntas no autorizadas. O, alternativamente, si la entrenamos sólo con información pública, que podría ser muy limitada, faltarían datos críticos, lo que haría la inferencia incorrecta”, aclara Calkins.

“Otra razón por la que la IA privada es mejor, es que es más auditable”, remarca el CEO. “Si haces una pregunta y recibes una respuesta que no te convence, te gustaría saber por qué la respuesta fue incorrecta. Puedes ver exactamente qué datos enviaste a la IA junto con la pregunta, mientras que, si la entrenaste previamente, se convierte en una caja negra inescrutable”.

Un mercado sin ganadores absolutos

Con las novedades presentadas este año en Appian Europe, el sistema multiplica capacidades de traducción, con todos los idiomas que maneja su sistema, y extracción de datos “de alta precisión”. En este caso, sí, con el apoyo del Copiloto de IA generativa que aporta herramientas a los usuarios para configurar navegaciones complejas y controles de estilo.

Uno de los puntos de referencia de la compañía es el low code, para la automatización personalizada de flujos de trabajo y procedimientos. Aunque en este caso, visto el atropello que sufren muchos negocios por la irrupción de la IA generativa, le plantea D+I - EL ESPAÑOL a Calkins, ¿no serán víctimas también de ello algunas áreas de su actividad de automatización, y en particular el uso de low code?

“Algunos negocios prosperarán y otros se quedarán fuera, por saber o no saber manejar estas nuevas tecnologías… Y de la IA me encanta eso, porque pone el listón alto y es importante que todos seamos buenos en lo que hacemos. En cuanto al low code, se trata de velocidad: te permite hacer cosas que resolverías despacio, haciéndolo mucho más rápido. Ahora precisamente ofrecemos ese atajo para circunstancias en las que es esencial para los clientes, los empleados y los ejecutivos demostrar que pueden generar valor con la IA”, responde Calkins.

“Es bueno para las empresas y para las carreras profesionales, frente a los rivales, cuando todo el mundo tiene prisa por sacarle valor a la IA. El low code encaja muy bien para que ayudemos a nuestros clientes y socios a ganar la carrera. Cuando lo demuestras consigues momento y puedes obtener más inversión y que haya menos escépticos, respecto al negocio”, remacha.

A Calkins le llama la atención, a punto de cumplirse un año de la inesperada aparición de ChatGPT, que será una “fecha significativa como aniversario de una sorpresa. Retrocediendo unos años, no se hubiera predicho que esa innovación procedería de una empresa sin ánimo de lucro, de tamaño medio. Imaginarías que sería Google, o tal vez Uber… Había empresas que estaban invirtiendo cantidades tremendas en IA y no son las vencedoras. Creo que es una señal de que este no es un mercado en el que un ganador se lo lleva todo”.

“Muchos proveedores diferentes sorprenderán situándose en la vanguardia y siendo los mejores en una dimensión específica de la IA”, prosigue. “Probablemente no habrá un proveedor dominante. En cambio, es un negocio para los más inteligentes que sepan aplicar la IA a situaciones específicas, problemas de nicho, y entrenar y desarrollar una inteligencia artificial que sea específicamente buena para eso. Y ese es un futuro mejor, por cierto. No me gusta la centralización”.