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Google y Microsoft quieren que todas las empresas lo escudriñen con IA
Cuando algunos pacientes del Centro Médico Dartmouth-Hitchcock en New Hampshire pisan su báscula de baño en casa, las computadoras de Microsoft lo saben. Las máquinas de la corporación también toman lecturas de presión arterial en el hogar. E incluso pueden escuchar llamadas entre enfermeras y pacientes para medir el estado emocional de una persona. El software de inteligencia artificial de Microsoft analiza esos datos para tratar de advertir a los pacientes y al personal sobre los problemas de salud emergentes antes de que los humanos se den cuenta.
El hospital está anticipando tanto el futuro de la atención médica como el negocio de Microsoft. Está utilizando un conjunto de nuevos servicios cognitivos agregados recientemente al servicio de computación en la nube de Microsoft, llamado Azure. La compañía dice que alquilar su tecnología de aprendizaje automático desbloqueará nuevas ganancias y permitirá a las empresas de todo tipo someter sus datos y clientes a técnicas de inteligencia artificial que antes estaban limitadas a los gigantes informáticos.
Ilustración de Oscar Bolton Green
Los clientes van a madurar de los servicios en la nube clásicos a los servicios que usan elementos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, dice Herain Oberoi, director de administración de productos de Microsoft, quien supervisa los servicios de aprendizaje automático en la nube de la empresa. Cada empresa con la que hablo tiene a alguien de alto nivel encargado de pensar en cómo hacer que esta tecnología funcione para ellos.
Los competidores de Microsoft, Google, IBM y Amazon, están haciendo la misma apuesta. Google anunció en junio que había inventado un nuevo tipo de chip para acelerar el software de aprendizaje automático y hacer que sus servicios en la nube sean más competitivos. La compañía va a la zaga de Amazon y Microsoft en el mercado de la nube, y el director ejecutivo Sundar Pichai ha dicho que los servicios de aprendizaje automático proporcionan una forma para que Google se diferencie. La división en la nube de Amazon, Amazon Web Services, lanzó sus primeros servicios en la nube de aprendizaje automático el año pasado , y en junio el líder del grupo, Andy Jassy, se comprometió a expandirlos significativamente en los próximos meses.
Amazon y sus principales competidores aumentaron sus inversiones en tecnología de aprendizaje automático en los últimos años después de los avances en el software que se puede entrenar para realizar tareas como interpretar fotos o hablar (ver 10 Tecnologías innovadoras 2013: aprendizaje profundo).
Algunos de los primeros productos de consumo que aprovecharon esos avances fueron el asistente doméstico operado por voz Alexa de Amazon y el nuevo servicio Fotos de Google, que comprende el contenido de las imágenes y tiene más de 200 millones de usuarios. Agregar el aprendizaje automático a los servicios en la nube que las corporaciones ya utilizan para subcontratar tareas como el almacenamiento y el análisis de datos se considera otra forma de extraer dinero de la tecnología y mejorar el lucrativo mercado. IDC estima que las corporaciones gastaron casi $ 70 mil millones con proveedores de nube el año pasado y predice que se duplicará antes de que finalice la década.
Rob Craft, que dirige la gestión de productos para las ofertas de aprendizaje automático en la nube de Google, dice que la mayoría de las empresas están en condiciones de beneficiarse del aprendizaje automático de inmediato porque tienen una gran cantidad de datos disponibles sobre sus operaciones, negocios y clientes. Nuestro objetivo es ayudarlos a obtener un valor más directo de esos datos, dice.
El más sencillo de los nuevos servicios ofrecidos por Google y otros hace cosas como describir el contenido de imágenes, transcribir archivos de audio como llamadas telefónicas, extraer términos clave del texto o traducir texto entre idiomas. Aunque se considera que están rezagados con respecto a Google en tecnología de aprendizaje automático, Microsoft e IBM han lanzado hasta ahora la gama más amplia de dichos servicios, conocidos como API.
Microsoft tiene una API que intenta descifrar expresiones faciales , por ejemplo. IBM tiene uno que evalúa la personalidad del autor del texto, como publicaciones en redes sociales. Compañía de Marketing Influyente lo usa para ayudar a marcas como Corona y Red Bull a identificar a los usuarios de redes sociales más útiles para sus esfuerzos promocionales. Se pueden combinar diferentes API. Por ejemplo, una empresa podría configurar un sistema que muestre su logotipo en las imágenes de las redes sociales, observe la expresión facial de las personas en la foto y extraiga los términos clave de cualquier texto que lo acompañe.
Muchos componentes de software clave necesarios para construir el tipo de sistemas de aprendizaje automático que Google y otros esperan que sean tan valiosos son gratuitos (ver Facebook se une a la estampida de gigantes tecnológicos regalando tecnología de IA). Pero Jimoh Ovbiagele, cofundador y director de tecnología de la startup ROSS Inteligencia , que proporciona software que acelera la investigación legal para los principales bufetes de abogados, dice que el tiempo y los gastos de construir y operar un sistema de aprendizaje automático de primer nivel significa que muchas empresas están mejor alquilando la tecnología.
Tiene sentido subirse a hombros de gigantes, dice Ovbiagele. La capacidad de ROSS para comprender cuestiones legales se basa en la suite de tecnología de procesamiento de lenguaje de IBM, parte de la cual se originó con la computadora Watson que venció a dos ¡Peligro! campeones en 2011.
Sin embargo, Chris Curran, tecnólogo jefe de PwC, dice que la mayoría de las grandes corporaciones aún están lejos de estar listas para gastar significativamente en servicios de aprendizaje automático. Él estima que alrededor de las tres cuartas partes están en modo de observación y aprendizaje, esperando ver qué ofrecen estas nuevas capacidades.
Y aunque los nuevos servicios de Microsoft y otros facilitan el uso de sistemas de aprendizaje automático preprogramados para empresas que no son de tecnología, como Dartmouth-Hitchcock Medical Center, la tecnología es más valiosa cuando se personaliza para las necesidades específicas de una organización, dice Curran. Las API de imágenes de Google y Microsoft son buenas para evaluaciones generales, como si una foto contiene un gato o un rascacielos, por ejemplo. Pero un fabricante de alimentos obtendría más valor de un sistema de visión capaz de detectar defectos específicos en artículos en su línea de producción.
Todos los proveedores de la nube ya ofrecen o han prometido formas para que los clientes entrenen algoritmos en sus propios datos, para sus propios problemas. Pero la creación de software de inteligencia artificial personalizado solo puede ser tan fácil, dice Curran. Necesita tener las personas y la experiencia adecuadas, y esas son escasas, dice.