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Hay una diferencia sutil entre lo que conocemos como inteligencia artificial (máquinas que aprenden a hacer tareas, digamos) y la inteligencia artificial generativa. Esta última es una rama de la primera en la que las máquinas no solo hacen tareas, sino que son capaces de producir contenidos originales. Y quien oye eso se siente cada vez más cerca de Skynet, de la fantasía apocalíptica en la que máquinas pensantes son capaces de destruir a la humanidad. El Comercio aprovechó su estancia en AWS re:Invent de Las Vegas para conversar con Stephen Baker, director de IA Generativa en Amazon Web Services, con el fin de entender que no siempre el final va a ser un apocalipsis, sino que podemos acabar siendo los grandes beneficiados.
Stephen Baker, director de inteligencia artificial generativa en Amazon Web Services
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—¿Cuáles son los desafíos actuales que enfrenta AWS en el campo de la inteligencia artificial y cómo la empresa está trabajando para superarlos?
Nuestra filosofía es trabajar a partir de nuestros clientes. Nos enfocamos completamente en comprender cómo nuestros clientes desean utilizar la inteligencia artificial generativa, dónde ven las aplicaciones comerciales más críticas o innovadoras que pueden aprovechar con la inteligencia artificial generativa; y construimos y proporcionamos los servicios para eso. No diría que hay desafíos en sí. Creo que es un momento increíblemente emocionante en el campo de la tecnología. Creo que la inteligencia artificial generativa es tan disruptiva, revolucionaria e innovadora como lo fue Internet cuando se conectó por primera vez, y realmente tiene a cada cliente reflexionando sobre las oportunidades potenciales. Están reimaginando literalmente todos los aspectos de sus negocios y tratando de entender cómo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa pueden ayudar a automatizar y aportar nuevas formas de innovación y productividad a sus organizaciones.
—Si la era de la IA está recién empezando, ¿cómo cree que cambiará al mundo? ¿Que pasará con nosotros en 20, 40 o 100 años?
Tenemos más de mil clientes que están creando prototipos y utilizando la tecnología, varios cientos la están utilizando en producción en sus organizaciones existentes. La promesa de la inteligencia artificial generativa realmente se trata de mejorar la productividad de los empleados, crear nuevas y agradables experiencias para el cliente y utilizar la inteligencia artificial generativa para innovar en el desarrollo de nuevos productos y servicios. Cosas que no se podían hacer antes o que se pueden llevar al mercado más rápidamente gracias a que la inteligencia artificial generativa te ayuda a obtener esas ideas más rápidamente. Funcionalmente, estamos viendo que la mayoría de la innovación ocurre en las operaciones del cliente, las ventas y el marketing. También en desarrollo de ofertas e I+D de productos, innovación de productos. Hay además algunos ejemplos en el soporte al cliente: típicamente estamos viendo que los clientes mejoran la productividad de sus equipos de soporte al cliente en un 20 al 30 por ciento. Hay mejoras muy significativas en la productividad laboral.
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—¿Y eso se nota en qué otros campos?
Otro ejemplo de eso sería en el espacio de medios y entretenimiento. Lonely Planet es un cliente de AWS y están empezando a utilizar la inteligencia artificial generativa en un ámbito editorial para generar nuevos artículos de viaje que se incluirán en sus guías de viaje. Creen que pueden reducir los gastos editoriales en un 70% en los próximos años utilizando la inteligencia artificial generativa como una herramienta de asistencia para sus equipos editoriales. Lo mismo ocurre con empresas como booking.com que están utilizando la inteligencia artificial generativa para desarrollar recomendaciones personalizadas de viajes e ideas de vacaciones para sus clientes. Sus equipos de marketing y publicidad están utilizando la inteligencia artificial generativa para crear nuevas formas de contenido publicitario y, ya sabes, publicaciones de blog y cosas por el estilo. Así que creo que tienes razón, va a impactar, literalmente, a todos los clientes con los que trabajamos y lo hará, principalmente, ayudando a que los empleados y las fuerzas laborales sean más productivos y a crear experiencias más agradables para los clientes. Hasta ahora, eso es lo que estamos viendo.
—Cosas nuevas como la inteligencia artificial generativa siguen dando miedo. Usted habla de cosas maravillosas que mejoran la productividad pero también puede existir el temor de que nuevas tecnologías dejen a varios sin trabajo. ¿Cuál es el futuro de los trabajadores? ¿Qué rol deben asumir?
La historia nos dice que, obviamente, la innovación crea más oportunidades, crea más necesidad de personas que estén familiarizadas con cómo funcionan las tecnologías de inteligencia artificial generativa y pueden desarrollar aplicaciones en ella. Pero, en general, creo que es difícil saber exactamente cómo se va a transformar el trabajo, excepto que nuestra perspectiva es que con cada ola de nueva tecnología que ha tenido un impacto en la empresa, a menudo ha llevado a la creación de nuevos empleos, nuevos empleos que requieren nuevas habilidades especializadas, y creo que veremos lo mismo con la inteligencia artificial generativa también.
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—Las noticias hablaban mucho de Open IA y ChatGPT; de Google y Bard; de Meta y Llama, mientras que pareciera que Amazon estuvo tomándose esto con calma. ¿Qué estuvo haciendo Amazon? ¿Es Bedrock más potente que sus competidores?
Déjame decirte cómo pensamos en este aspecto. Hay varias cosas que nuestros clientes necesitan para tener éxito con la inteligencia artificial generativa. Comenzaré desde la base y subiré hasta la cima. Lo primero que todos necesitan es acceso a una infraestructura que pueda ofrecer estas experiencias a un costo que sea rentable para todos nuestros clientes. Así que tenemos inversiones profundas en nuestros propios chips personalizados, llamados Trainium e Inference, diseñados para que el consumo de modelos IA Generativa sea rentable y lo más económico posible para todos nuestros clientes. Esa es la primera cosa, deben ser económicamente viables para ejecutarse, y eso realmente se refiere a la capa de infraestructura.
—¿Y después?
Por encima de la capa de infraestructura, tienes los servicios, diferentes formas de interactuar y acceder a los modelos de inteligencia artificial generativa, y allí tenemos dos servicios. El primero es SageMaker. SageMaker es nuestra plataforma de ciencia de datos. Es donde las personas que desean construir sus propios modelos de aprendizaje automático o nuestros propios modelos de inteligencia artificial generativa, o personalizar modelos de código abierto, usarán SageMaker para crear esas cargas de trabajo. Luego tenemos Bedrock, del que hemos estado hablando mucho en los últimos meses. Acabamos de lanzar Bedrock en septiembre. Bedrock es, con mucho, el lugar más fácil para que cualquiera de nuestros clientes acceda a modelos de última generación y comience a construir sus propias aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
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—¿Qué hace a Bedrock tan buena alternativa?
Hay tres cosas clave en Bedrock: en primer lugar, la elección de modelos, no creemos que haya un modelo para abordar todos los casos de uso. Es por eso que tenemos nuestros propios modelos en Bedrock, que llamamos los modelos Titan. Trabajamos con proveedores de modelos de terceros de última generación como Anthropics, Coherent, Stability.ai, AI21; todos esos modelos están disponibles con Bedrock, y también tenemos algunos modelos de código abierto en Bedrock, como los modelos Llama 2, de Meta. Creemos que la elección también es crítica, y eso es lo que estamos haciendo con Bedrock al ofrecer todos estos modelos diferentes. La segunda parte de Bedrock es que estamos facilitando a los desarrolladores comenzar a desarrollar aplicaciones contra ellos, desde hacer que las API sean fáciles de trabajar hasta desarrollar todas las herramientas de orquestación que un desarrollador necesitaría para integrar diferentes formas de datos y conectarse con sus propias API corporativas de una manera que haga que estas experiencias de aplicación sean perfectas dentro de sus propios entornos.
—Entonces: infraestructura, servicios. ¿Qué más?
El tercer componente es que todo se realiza en un entorno altamente seguro. Lo último que queremos que suceda es que los datos de cualquiera de nuestros clientes se utilicen de manera inapropiada, por ejemplo, para entrenar un nuevo modelo o para que la actividad del usuario final se utilice de alguna manera con la que nuestros clientes no se sientan cómodos. Todo está respaldado por la seguridad y la atención a la privacidad a las que todos nuestros clientes se han acostumbrado a lo largo de los años.
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—En re:Invent 2024 ustedes han presentado Q, un asistente personal que usa IA Generativa para, por ejemplo, generar reportes a medida.
Estamos muy emocionados con las diferentes versiones o ediciones de Q. Hay Q for Business, que son esas herramientas de productividad que ponemos a disposición de cualquier empleado de nuestros clientes. También tenemos una versión de Q que hemos integrado en QuickSight, que es nuestra plataforma de inteligencia empresarial y facilita que los usuarios no técnicos exploren datos, visualicen, creen narrativas sobre lo que está sucediendo en esos datos. También anunciamos hoy que hemos integrado una versión de Q con Connect, que es nuestro centro de contacto, y realiza funciones como resumen de centros de llamadas, traducción automática de voz a texto y resumen de llamadas. Facilita que el representante de soporte al cliente encuentre las respuestas que los clientes están buscando para resolver sus desafíos. Así que, al dar un paso atrás, realmente estamos innovando en toda la pila, proporcionando aplicaciones de productividad, servicios que ayudan a nuestros clientes a construir modelos y aplicaciones de inteligencia artificial generativa, y luego, en la capa de infraestructura, realizando inversiones para hacer que esto sea lo más rentable posible.
—Más allá de la rentabilidad y las innovaciones, hay también un reto ético: ¿Cuáles son las medidas que AWS está tomando para garantizar que sus soluciones de IA sean éticas y equitativas, y cómo aborda la compañía posibles sesgos en los algoritmos?
A nivel más alto, formamos parte del grupo de trabajo de la Casa Blanca y de las diversas iniciativas de la Unión Europea que se centran en asegurar que la tecnología se desarrolle y se consuma de manera responsable. Estamos muy alineados con la forma en que los gobiernos están pensando en establecer límites y medidas de protección para asegurarse de que todo se haga de manera ética y responsable. Ciertamente, en nuestro lado, al construir nuestros propios modelos, nos enfocamos en crear modelos libres de datos perjudiciales, cualquier dato que pueda ser objetable o sesgado en su naturaleza. Así que creo que, tanto a nivel tecnológico como en cómo estamos desarrollando nuestra propia tecnología, lo estamos haciendo con ética y responsabilidad en mente, y luego estamos alineados con los diferentes movimientos e iniciativas gubernamentales para asegurarnos de que se desarrolle de manera ética también.
