Cómo un gigante tecnológico centenario está regresando con IA

sophie vandebroek justin saglio

Es posible que IBM no sea el gigante tecnológico más sexy, en comparación con Google o Apple o la última empresa emergente de vanguardia. Pero existe desde 1911, por lo que debe estar haciendo algo bien.

Su secreto es su división de investigación, con 3000 investigadores distribuidos en 12 ubicaciones, en la que la empresa confía para mantenerse al tanto de las tendencias en tecnología emergente. Desde hace décadas, la empresa se involucra en un proceso anual de creación y adaptación de unidades de negocio a la luz de lo que se avecina.

El proceso ciertamente no es perfecto. En su apogeo, IBM fue una potencia en la investigación de IA, responsable de hitos importantes como enseñar a una máquina a jugar a las damas y vencer al mejor jugador de ajedrez humano. Ahora esos titulares van a los recién llegados como OpenAI y DeepMind. Mientras tanto, IBM ha pagado un precio reputacional por sobrevalorando a watson .

Pero la compañía ha estado buscando un regreso, especialmente desde que se asoció con el MIT hace dos años para compartir investigadores e IP. En EmTech Next, el evento de MIT Technology Review sobre el futuro del trabajo, invitamos a Sophie Vandebroek, vicepresidenta de asociaciones de tecnología emergente, a compartir su estrategia para la innovación a largo plazo.

Lo siguiente es una combinación de extractos de las preguntas y respuestas que tuvimos en el escenario y una serie de preguntas de seguimiento que hicimos después del evento. Las respuestas han sido editadas por su extensión y claridad.

Cuando se unió a IBM, había perdido su punto de apoyo como centro neurálgico en la investigación de IA. Háganos saber cómo abordó ese desafío cuando lo pensó por primera vez.

Lo que IBM hace bien para ver lo que sigue es que hacemos una perspectiva tecnológica global [GTO] anualmente. Los investigadores nos ayudan a ver lo que se avecina en el horizonte y dicen: Oye, busca estas tendencias significativas que podrían sorprender a la empresa o realmente permitir que la empresa y nuestros clientes construyan el próximo negocio de mil millones de dólares. Así es como pensamos sobre eso.

Cuando me uní por primera vez, estaba liderando ese proceso del GTO. Rápidamente decidimos que la IA es una de estas tecnologías que se encuentra en una curva exponencial. La IA había sido un resultado de estas perspectivas tecnológicas globales varias veces en el pasado, como cuando se creó el negocio de salud de Watson y Watson para la seguridad, etc. que ha sucedido en los últimos años.

Entonces, ¿cómo ocurre el proceso GTO?

Es un proceso de un año que finaliza el día en que IBM Research hace recomendaciones sobre tecnologías emergentes que tienen la oportunidad de crear el próximo negocio de mil millones de dólares para IBM. Aprovechamos herramientas como Github, donde las personas pueden publicar sus ideas, para que sea un proceso muy transparente. Todas las personas en IBM Research pueden entrar y votar y dar consejos, y el equipo de liderazgo revisa regularmente lo que sale de esto.

Entonces, los primeros seis meses son una fase de recopilación de ideas, y luego, a principios del verano, comenzamos a reducirlo a los temas generales de alto nivel que son extremadamente importantes. Algunos años es solo un tema, como hace dos años cuando hicimos IA. A lo largo del verano, los temas se afinan y, a principios del otoño, comenzamos a analizar lo que dice la comunidad de VC y lo que hace la competencia. Realizamos estudios de mercado y de la competencia detallados adicionales para ayudar a fortalecer el mensaje. El negocio de la cadena de bloques surgió de este proceso; el nuevo negocio de Watson Security también.

IBM es una empresa que tiene más de un siglo de antigüedad. Es un barco grande con cientos de miles de empleados, por lo que debes asegurarte de que el barco siga avanzando en una dirección exitosa. Tener este tipo de procesos realmente une a toda la empresa y hace que se centren en lo que es importante.

Cuando se unió, rápidamente decidió proponer el MIT-IBM Watson AI Lab. ¿Por qué?

Tanto IBM como MIT son instituciones excepcionales en la Costa Este. La Costa Oeste tenía muchas empresas que están invirtiendo en IA y que están trabajando con universidades en la Costa Oeste. Algunas empresas básicamente se quedaron con todo el departamento, como sucedió en Carnegie Mellon y Uber [este último destruyó el laboratorio de robótica superior del primero], por supuesto que es un mal modelo. También formé parte del comité asesor del decano de ingeniería del MIT durante una década. Ambas instituciones podrían realmente, con muy poca inversión adicional, ir al siguiente nivel hacia la búsqueda de inteligencia, como comenzó a llamarlo el MIT después de que se estableciera el laboratorio.

Así que hicimos esta propuesta con mucho apoyo de todos mis colegas de IBM para establecer el MIT-IBM Watson AI Lab. En IBM, de los aproximadamente 5000 investigadores de nuestra comunidad (incluidos estudiantes y pasantes), 1500 trabajan en inteligencia artificial, ya sea en los algoritmos básicos de IA o en su aplicación a la industria. Entonces [el nuevo laboratorio] no iba a enfocarse en problemas en los que esta gran comunidad ya estaba enfocada. Realmente queríamos centrarnos en los problemas más difíciles donde solo necesitas a las mejores y más brillantes personas del mundo.

¿Y cuál es el impacto que has visto de esta colaboración? ¿Cómo ha mejorado la investigación de IA existente?

Esta colaboración ha vuelto a centrar la investigación de IBM en la resolución de importantes problemas de ciencia básica en IA. IBM no solo toma las decisiones sobre qué proyectos se seleccionan en el laboratorio. Lo realiza un comité directivo con tres miembros del MIT y tres miembros de IBM, codirigido por un director de cada organización. Una vez al año, presentamos una solicitud de propuestas sobre nuestros cuatro pilares de investigación: algoritmos básicos de IA, la física de la IA, la IA aplicada a las industrias y la prosperidad habilitada por la IA. Esos proyectos luego son revisados ​​y seleccionados por el comité directivo en conjunto. Tuvimos 186 propuestas la primera vez y financiamos 49. Este proceso nos obliga a mirar los problemas difíciles de la investigación científica que no solo se aplican.

Nuestros investigadores también forman parte de la comunidad de investigación de productos, que es muy buena para ejecutar hojas de ruta de productos. Ejecutamos una hoja de ruta de la Ley de Moore durante muchas décadas, donde queríamos hacer transistores cada vez más pequeños, por ejemplo. Tenemos una hoja de ruta similar para cuántica. Por lo tanto, la investigación fundamental se trata de estar a la vanguardia para saber lo que la IA puede hacer hoy y empujar constantemente los límites hacia afuera.

¿Qué te hizo elegir este modelo de colaboración?

La razón por la que es conjunto es porque, desde el principio, los empleados de IBM realmente saben lo que está pasando en el proyecto. Juntos, registramos patentes. Gran parte de la tecnología es de código abierto porque, obviamente, los estudiantes deben poder escribir artículos y obtener su tesis doctoral, etc. Pero estar allí desde el principio permitirá que esas tecnologías que tienen sentido se integren verdaderamente en el camino del producto. mapas

Hace unos meses, ampliamos el acuerdo con el MIT para incorporar otras corporaciones a este consorcio. Entonces, si su corporación está interesada, puede unirse al MIT-IBM Watson AI Lab como miembro. Las corporaciones no son parte de los proyectos de investigación, pero tienen acceso a los proyectos de investigación y tienen acceso a la propiedad intelectual de un subconjunto de los proyectos. Hasta ahora, cuatro se han registrado.

¿Qué otro tipo de colaboraciones quieres seguir construyendo?

Queremos colaborar con una diversidad de industrias. Todo lo que surja de estos programas de investigación será positivo y valioso para la mayoría de las industrias si funciona. Así que queremos conseguir una docena de empresas clave que realmente puedan aportar su experiencia, sus puntos débiles, sus sueños, sus datos al consorcio.

Cuando instalamos el laboratorio original con el MIT, tampoco establecimos limitaciones para que los profesores y estudiantes crearan nuevas empresas. Nuestra esperanza es que muchas nuevas empresas surjan de este laboratorio relacionadas con la IA y en la comunidad de Cambridge y Boston. Por supuesto, el laboratorio es nuevo, tenemos el segundo aniversario en septiembre, pero esperamos que pronto surjan nuevas empresas para crear un ecosistema completo.

¿Cuál es su visión a cinco y diez años para las asociaciones de tecnología emergente?

Creo que todo el ecosistema (empresas, universidades y nuevas empresas) se está volviendo cada vez más importante. Por ejemplo, en nuestro trabajo con la computación cuántica, hemos abierto el hardware, por lo que está disponible a través de la web. Han entrado 120.000 personas de todo el mundo, han realizado pequeños experimentos y se han escrito más de 160 artículos técnicos, por lo que algunos están haciendo una gran investigación. Estos 120.000 usuarios también son de todos los continentes, incluida la Antártida, y han realizado 10 millones de experimentos.

Lo que estoy tratando de decir es que no se trata solo de asociaciones con corporaciones o nuevas empresas. Son asociaciones con individuos: con investigadores individuales y con desarrolladores. Mi esperanza es que nuestras otras plataformas de código abierto, como el kit de herramientas AI Fairness 360 [que ofrece recursos para abordar el sesgo en el aprendizaje automático], también atraigan a muchos investigadores de todo el mundo para mejorarlo y luego usarlo. Lo mismo con la plataforma de cadena de bloques de código abierto: IBM contribuye, los académicos contribuyen y luego varias corporaciones pueden usar la plataforma y construir sobre ella. Las asociaciones son una nueva forma de hacer investigación.

Correcciones: Sophie Vandebroek ha servido en el comité asesor del decano del MIT durante una década, no décadas. El MIT-IBM Watson AI Lab celebra su segundo aniversario este septiembre, no el último.

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