Innovación y adopción de inteligencia artificial y 'cloud': una historia a dos velocidades

Innovación y adopción de inteligencia artificial  y 'cloud': una historia a dos velocidades Innovación y adopción de inteligencia artificial  y 'cloud': una historia a dos velocidades

EA

Esteve Almirall

Business Review (Núm. 316) · TIC

No pasa un mes sin que tengamos noticias de algún descubrimiento, a menudo trascendental, en el campo de la inteligencia artificial. De hecho, esta avalancha de novedades e innovación se ha convertido en rutina, hasta el punto de que lo encontramos “normal”, nos parece lo habitual y asumimos que el mundo, o al menos una significativa parte de él, cambiará de manera exponencial. ¿Qué hay de cierto en ello?

Una parte de esta percepción es gestionada intencionadamente. Al igual que el resto de la industria, los laboratorios y empresas de innovación compiten por nuestra atención. Una mayor atención redunda en mayores inversiones o fondos públicos, atracción y captación de talento; en definitiva, en una mayor repercusión. Es difícil poner una fecha al inicio de este proceso en el campo de la inteligencia artificial (IA), pero, sin duda, uno de los hitos que lo marcaron tuvo lugar el 11 de mayo de 1977, cuando el ordenador de IBM Deep Blue venció al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. A esta le siguieron un sinnúmero de “demos” donde cada una trataba de batir a la anterior no solo en el campo tecnológico, sino también en términos de audiencia y repercusión mediática.

En 2011 tuvimos de nuevo a IBM Watson batiendo a los dos campeones de Jeopardy!: Ken Jennings, que había ganado 74 competiciones consecutivas, y Brad Rutter, que era quien había conseguido los mayores premios hasta la fecha.

En 2015, Google DeepMind AlphaGo batió al campeón de Go europeo Fan Hui, y el siguiente año hizo lo propio con el que se consideraba el mejor jugador de la década, Lee Sedol.

En 2020, de nuevo, Google DeepMind nos sorprendió a todos con AlphaFold, un modelo de IA que resolvía uno de los grandes problemas de la biología en los últimos cincuenta años, conocido como “the protein folding problem”.

Junto a estos hitos, encontramos innumerables demostraciones de productos que utilizan la IA, como los coches autoconducidos de Tesla o el “Duplex”, que se presentó en el Google I/O de 2019 y que hace reservas en restaurantes y otros servicios, como peluquerías, de forma automática y en lenguaje natural.

 

La computación en la nube El mundo de la computación en la nube (cloud computing) no es en absoluto distinto. Cada año, en sus diversas presentaciones, Amazon AWS, Microsoft Azure o Google Cloud anuncian cerca de un centenar de productos o mejoras, de los cuales, siempre, más de una decena son de una gran trascendencia. Ejemplos de ello han sido los microservicios (como las funciones lambda), los diferentes tipos de bases de datos gestionadas en las que pagas por query y escalan solas, los servicios de streaming, los procesadores especializados para deep learning (como Inferentia o Trainium) o para gestión (gavitron), las herramientas de devops o la feature store, entre muchos otros. 

Esteve Almirall

Profesor del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences en Esade Business School ·