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Del laboratorio al producto diario con IA: Eric Boyd de Microsoft

MIT SMR México 29 Mar 2023
Del laboratorio al producto diario con IA: Eric Boyd de Microsoft

El ejecutivo de Microsoft, Eric Boyd, comparte lo que más le entusiasma de la integración de la IA en los nuevos productos.


Como socio de OpenAI, Eric Boyd, la empresa que desarrolló el generador de imágenes DALL-E y ChatGPT, Microsoft ayudó a hacer posibles herramientas de IA generativa.

Pero Microsoft lleva mucho tiempo invirtiendo en el desarrollo de sus propias tecnologías de inteligencia artificial. E incluso cuando la IA no es la pieza central de un programa de software específico, a menudo impulsa el funcionamiento de esa herramienta, como el motor de búsqueda Bing de la empresa.

Como vicepresidente corporativo de la plataforma de IA de Microsoft, Eric Boyd supervisa los equipos de productos y tecnología que crean soluciones de inteligencia artificial. Además de las máquinas para la plataforma Azure de la empresa y su cartera de servicios de IA.

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Eric se une a Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh en este episodio del podcast Me, Myself, and AI para hablar sobre cómo Microsoft crea herramientas de IA. También sobre el potencial de la IA para ayudar a expandir la creatividad de las personas y su democratización.

Obtén más información sobre nuestro programa y sigue la serie en https://sloanreview.mit.edu/aipodcast.

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Transcripción: Hablando de la IA

Sam Ransbotham: ¿Qué nuevas y emocionantes herramientas basadas en IA se vislumbran en el horizonte? Descúbrelo en el episodio de hoy.

Eric Boyd: Soy Eric Boyd de Microsoft, y estás escuchando Me, Myself, and AI.

Sam Ransbotham: Bienvenido a Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios. En cada episodio les presentamos a alguien que está innovando con la IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de analítica en el Boston College. También soy editor invitado de IA y estrategia empresarial en MIT Sloan Management Review.

Shervin Khodabandeh: Y yo soy Shervin Khodabandeh, socio sénior de BCG y uno de los líderes de nuestro negocio de IA. Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando y publicando sobre IA desde 2017. Hemos entrevistado a cientos de profesionales sobre lo que se necesita para construir y desplegar y escalar las capacidades de IA. Eso para transformar la forma en que operan las organizaciones.

Sam Ransbotham: Hoy, Shervin y yo estamos encantados de estar acompañados por Eric Boyd, vicepresidente corporativo de la plataforma de IA en Microsoft. Eric, gracias por dedicarnos tu tiempo. Bienvenido.

Eric Boyd: Encantado de estar con ustedes.

¿Qué implica ser vicepresidente corporativo de la plataforma IA?

Sam Ransbotham: Empecemos con “vicepresidente corporativo, plataforma de IA”. ¿Puedes decirnos qué implica ese cargo y cuál es su alcance? ¿A qué se dedica?

Eric Boyd: Sí, claro. La IA, obviamente, es una palabra de moda estos días. Dirijo el equipo de la plataforma de IA en Microsoft.

El equipo de la plataforma de IA se centra en un par de cosas diferentes. Una de las cosas que hacemos es proporcionar las herramientas para las personas que están tratando de construir sus modelos Machine Learning. Esto a través de un conjunto de herramientas que ponemos a disposición del público. Pero también usamos esas mismas herramientas internamente, de modo que equipos como Bing, Office, Azure. En todo Microsoft, usamos esas herramientas para construir realmente todos los modelos que usamos en todas las cosas que hace Microsoft.

Otra cosa que hacemos es construir algunos de nuestros propios modelos. Los llamamos Servicios Cognitivos. Así que si quieres los últimos y mejores modelos en habla, visión y lenguaje. Tenemos un modelo de servicio cognitivo que lo hace al que puedes llamar directamente como un servicio web.

Con eso, realmente estamos trabajando con los departamentos de investigación que tenemos en Microsoft Research y empujando esta investigación de vanguardia que tenemos. Así que… mi trabajo consiste en crear todos esos productos y averiguar cómo podemos satisfacer mejor las necesidades de todos nuestros clientes en el campo de la IA.

Sam Ransbotham: Lo que realmente me gusta de esto es la idea de que si todos los que utilizan estas herramientas tuvieran que inventarlas desde cero, obviamente les llevaría una eternidad. Y la mayoría de las empresas – su objetivo no es la síntesis del habla o la generación del habla.

Eric Boyd: Así es.

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¿Cómo es que Microsoft, la IA y el equipo de Boyd qué contruir?

Sam Ransbotham: Y eso parece exactamente lo correcto: construir estos pequeños componentes y entregarlos. ¿Cómo sabes qué construir? ¿Cómo le dices a la gente cómo usarlos? ¿Cómo funciona? ¿Cómo empieza a funcionar esta infraestructura y este ecosistema?

Eric Boyd: En Microsoft tenemos el privilegio de contar con un montón de negocios diferentes en los que hemos estado durante un tiempo. Por lo que llegamos a trabajar y aprender con todos ellos a lo largo del tiempo. Y así, básicamente, todo lo que hemos hecho en nuestro campo de IA ha surgido de algo que hemos necesitado internamente en Microsoft.

Experimentar con uno mismo para ofrecerle lo mejor a los clientes

Cuando pensamos en las cosas que necesitan los clientes, ya hemos probado estos servicios. Si se trata de una herramienta para entrenar modelos, tenemos miles de desarrolladores e investigadores en Bing y Office. Y cuando pensamos en el reconocimiento de voz, ya sabes, trabajamos con Microsoft Teams. Por ello podemos obtener una transcripción de cada llamada utilizando reconocimiento de voz que ya construimos.

Y luego tomamos esas mismas cosas y las ponemos a disposición de nuestros clientes. Porque sabemos que donde nosotros encontramos valor en ellas, nuestros clientes también van a encontrar valor en ellas. Ese ha sido uno de nuestros principales motores de innovación.

A medida que el campo sigue creciendo nos reunimos con clientes de todo el mundo y hablamos con ellos, y eso abre un montón de ideas sobre las cosas por las que luchan las compañías.

Pero, ya sabes, similar a lo que describiste, muchas empresas son como:

“El reconocimiento de voz no es fundamental, pero necesito esto en mi producto. Y así podría perder mucho tiempo y energía entrenando un modelo de reconocimiento de voz, que es realmente difícil de hacer con eficacia. Pero es mucho mejor para mi negocio si sólo puedo consumir algo de vanguardia que ya has construido para nosotros “.

Y así acaba siendo el proceso de pensamiento por el que acaban pasando muchos de nuestros clientes.

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Sam Ransbotham: Me encanta porque una de las analogías que utilizo en clase es que nadie dice:

“Oye, sabes, tengo una gran librería, pero realmente deberías comprar mis libros porque tenemos un gran sistema de nóminas”.

Rápidamente nos dimos cuenta de que ese era el tipo de cosas que las empresas individuales pueden hacer bien, y bien podríamos hacer que esas compañías lo hicieran bien. Eso es porque tu ventaja competitiva no viene de tener un departamento de nóminas impresionante.

Eric Boyd: Y eso también lo vemos. Trabajamos con muchas empresas de nueva creación, y ellas deben que tener esta fijación en lo que es su diferenciador competitivo, y todo lo que no lo es.

Las organizaciones de nueva creación acuden a nosotros sabiendo que tenemos lo último que pueden utilizar. Y hacer que sus productos sean excelentes, al tiempo que se centran en las cosas que realmente van a ser importantes para su negocio.

La IA es una campo en constante evolución

Sam Ransbotham: Y la otra parte de eso, también, es que cuando la gente utiliza estos servicios, vas a mejorar constantemente esos servicios. No tienes que construirlos desde el principio. Estas cosas cambian tan deprisa, que la idea de que luego inviertas lo suficiente para mantener el ritmo es desalentadora.

Eric Boyd: Sí, tan rápidamente. Es una locura lo rápido que avanza este campo. La calidad del habla que ofrecemos a través de nuestra API de voz mejora literalmente cada mes. Lo medimos y tenemos datos que lo respaldan. La calidad de nuestros modelos de visión se ha disparado recientemente y hemos visto un montón de locuras.

Y luego nos dicen que el lenguaje no es importante, ¿verdad?. Los grandes modelos lingüísticos son increíblemente potentes hoy en día, así que se está produciendo una explosión masiva.

Sam Ransbotham: Es estupendo que menciones los modelos lingüísticos. Estoy hablando literalmente de los productos de OpenAI mañana en clase, y los avances son impresionantes.

Bueno, en primer lugar, estoy enfadado con ustedes porque tengo que rehacer mis diapositivas y demás cada semestre. Pero el progreso que veo cada vez que enseño, es simplemente asombroso. Ni siquiera puedo usar mi “Oh sí, ja ja, aquí es donde falla la IA“. Es cada vez más difícil encontrarlos. Siguen ahí, pero cada vez es más difícil encontrarlos.

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Eric Boyd: La frontera se mueve rápidamente cuando observas un crecimiento exponencial con un muro frente a ti [que] es literalmente vertical. Por eso parece que estamos empezando a ver ese tipo de progreso.

Ha hecho referencia a OpenAI. Obviamente, trabajamos mucho con ellos y les proporcionamos toda la infraestructura necesaria para sacar sus productos al mercado. Todo el mundo está entusiasmado con ChatGPT y todos los increíbles progresos que parece haber hecho.

Estoy muy contento de que la gente empiece a verlo, porque llevamos tiempo estudiando cosas así. Empezar a ver todas las aplicaciones que vamos a ser capaces de iluminar como resultado de esto es realmente poderoso y realmente emocionante. Va a cambiarlo todo. Va a cambiar todas las formas en que interactuamos con los ordenadores, y eso es realmente emocionante de ver.

La otra cara de Microsoft, de la IA y de Eric Boyd

Shervin Khodabandeh: Eric, parece que gran parte de tu trabajo se centra en tu producto Azure.

Pero también vamos a volver. Has ha mencionado una gran otra parte, que son los otros productos que Microsoft desarrolla para los usuarios finales. ¿Cuál es el proceso de conseguir avances tecnológicos en estos productos que la gente utiliza todos los días?

Eric Boyd: Tenemos en cuenta un par de cosas. En primer lugar, es difícil poner en pie estos modelos y hacerlos a escala. Todas las empresas se enfrentan al problema tipo:

“Muy bien, acabo de conseguir un nuevo avance, ¿y cómo lo despliego a gran escala?”.

Y ahí es donde creamos las herramientas que realmente lo facilitan. Azure Machine Learning es la forma en que desplegamos modelos en todo Microsoft.

El proceso de diseñar nuevas herramientas

Si usas algo en Office o en Teams o algo parecido, estás llamando a modelos que están alojados en Azure Machine Learning. Y así, cualquier otra empresa que quiera hacerlo, puede seguir adelante, y saben que funciona a escala. Saben que Microsoft ha construido y confiado en su negocio con él, por lo que pueden apostar su negocio en él.

Y eso es algo realmente difícil de trabajar. Todo, desde los casos de fallo a las conmutaciones por error, pasando por el escalado de carga. Todo eso, lo incorporamos y no es algo que la gente tenga que averiguar cómo hacer.

Pero luego el otro lado, también, es que tenemos alguna idea loca de:

Tal vez podríamos construir un modelo que entiende a la gente cuando hablan con él. Pero, ¿cómo podemos conseguir que realmente se muestran en los productos?”.

Y ese proceso de sacar la investigación del laboratorio y convertirla en un producto de nivel empresarial que funcione a la escala adecuada es un montón de trabajo. Es mucho trabajo el que realizamos, trabajando literalmente modelo a modelo para averiguar cómo podemos conseguir que estas cosas sean tan eficientes como sea posible,. Y luego averiguar cómo las incorporamos a los productos de la mejor manera posible.

Usar el 100% de la IA, una meta para Microsoft y sus desarrolladores

Sam Ransbotham: Shervin y yo dimos a conocer la investigación que estamos haciendo. Llegamos a la conclusión de que el 66% de las personas afirmaban no utilizar la inteligencia artificial o hacer un uso mínimo de ella.

Y entonces, con invitarlos a que recordaran, el 43% de esas personas luego volvió y cambiaron de opinión. Pero ese porcentaje no cuenta, ¿verdad?

Eric Boyd: Para mí sí cuenta.

Sam Ransbotham: Para mí también cuenta.

Eric Boyd: Es una de las cosas que presiono un poco a mi equipo: Quiero que pensemos en escenarios y productos en los que la proporción de personas que los utilizan IA, sea del 100%. Puedes pensar en algo como, sí, en esta llamada de Teams, tenemos transcripción y podríamos activar las transcripciones, pero no todo el mundo lo usa. Podrías pasarte el día entero sin usar la transcripción.

¿Cuáles son los productos en los que no se puede evitar la IA porque es intrínseca al producto? La búsqueda, por supuesto. No se puede evitar el uso de la IA en las búsquedas. Cuando hablas con tu teléfono para redactar un mensaje de texto con voz, estás utilizando IA el 100% de las veces que lo haces. Y cada vez más, a medida que vemos estos escenarios, hay tantas cosas que no son posibles, ¿verdad?

Si voy a empezar ahora con mis tres viñetas y tener que ampliar en un párrafo para mí, como, bueno, no se puede hacer eso sin AI. Así que cada vez que usas esa funcionalidad, estás usando IA. Es bastante omnipresente, pero eso es algo que realmente hay muchos más escenarios que vienen en eso.

Hay todo un campo de aplicaciones impulsadas por IA que está a punto de florecer, donde la aplicación no existe sin la IA que la impulsa. Y eso va a ser muy emocionante.

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Sam Ransbotham: No existe, pero al mismo tiempo tampoco tiene por qué ser el escaparate. Creo que cuando preguntamos a la gente por la IA, piensan: “Bueno, ¿hoy he hablado con un robot humanoide?”. Y tú estás hablando de casos incrustados que forman parte de otro proceso pero que son parte integral de ese proceso, quizás.

Eric Boyd: Y esa es una de las cosas en las que nos centramos mucho, es cómo hacer IA que ayude a la gente. La IA no tiene por qué ser la pieza central. La persona es la pieza central.

Hemos incorporado DALL-E en distintas tareas ya que es un sistema en el que puedes decir algunas palabras y te devolverá una imagen describiendo exactamente lo que le has dicho que haga. Por ejemplo: Quiero un elefante rosa corriendo por la luna y jugando con un unicornio. Y obtendrás una bonita imagen de exactamente eso.

La persona sigue siendo el centro de atención. La IA es una herramienta muy poderosa, pero en última instancia, te estamos ayudando a ser creativo para ir y construir algo y hacer algo que no podrías haber hecho de otra manera.

Y eso es, creo, mucho de lo que es emocionante acerca de este nuevo espacio de IA generativa. Por ejemplo, cuando alguien dice: Soy un artista terrible. No dibujo nada. Pero ahora él o ella con ayuda de la IA pueden decir: “Quiero crear este tipo de imagen o tener este tipo de sentimiento o estilo“, es emocionante.

La diversión también es importante, y eso lo saben OpenAI y Microsoft

Sam Ransbotham: Eso es emocionante. Yo también he empezado a utilizarlo. Hago diapositivas para clase. Es muy fácil para mí ir a DALL-E, poner una frase clave de un punto que quiero hacer, y luego tengo cinco imágenes para elegir. Y me lleva segundos. En realidad, tardo mucho más que eso, porque me entusiasma mucho trastear con él y se convierte en una herramienta de procrastinación.

Eric Boyd: El factor diversión. Sí, te atrae. Yo solía hacer lo mismo. Y por supuesto, como solías hacerlo, ibas a un buscador de imágenes y buscabas algo. Y nunca encontrabas lo que querías, y no podías ajustarlo de la manera correcta. Y para mí, por lo general estoy buscando algo divertido. Si estoy haciendo una presentación y no estoy haciendo reír a la gente.

Entonces necesitas un escenario inusual. Y probablemente no exista. No vas a encontrar una imagen buscándola. Ser capaz de tener esta herramienta creativa que realmente puede ayudarte a hacer lo que quieres. No es la pieza central, pero está potenciando absolutamente la aplicación de las cosas que puedes hacer con ella.

Marginación en la IA

Sam Ransbotham: Y algunas de estas cosas son marginales. Por ejemplo, en mi caso, para la clase de mañana les voy a dar a mis alumnos un montón de códigos de aprendizaje automático. Esos códigos tendrán errores y su reto es corregir todos ellos.

No hay una foto de archivo para eso, pero DALL-E vino a mí con un montón de opciones diferentes allí. Es interesante. Sin embargo, si esa imagen no hubiera estado allí, yo habría conseguido el punto a través de la clase.

Así que algunos de estos ejemplos generativos ahora mismo me parecen bonitos pero marginales. Llévanos por el camino en el que sean más integrales y más, digamos, creadores de valor que mi, como has dicho, divertida ilustración. Llévame un paso más allá.

Eric Boyd y su antipunto

Eric Boyd: Tal vez voy a hacer el anti-punto primero. Alguien bromeaba el otro día diciendo:

“No estamos muy lejos de los días en los que un director general tendrá cuatro viñetas y pedirá a una IA que cree un memorándum de dos páginas para su personal. Así que el personal utilizará una IA para reducir este memorándum de dos páginas a cuatro viñetas y luego ir a leerlas”.

Sam Ransbotham: Oh, me encanta eso.

Eric Boyd: Pensé que era muy divertido. Pero ese tipo de proceso, sin embargo, ya he utilizado la IA para decir:

“Tengo que escribir un correo difícil; quiero asegurarme de que el tono es el correcto. Así es como lo he escrito. ¿Puedes hacerlo más educado o sugerirme cómo cambiarlo?”.

El mero hecho de poder recibir opiniones y comentarios valiosos es algo increíble. Eso es realmente empoderador y muy central, entonces, para el trabajo que vas a tratar de hacer como resultado de eso.

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El caso CarMax, la IA y la publicidad

Tenemos muchos escenarios. Tenemos IA integrada en… Microsoft Dynamics; es una herramienta de CRM y publicidad. Y una de las cosas para las que la estamos utilizando es para ayudar a la gente a crear textos publicitarios. Pueden crear textos publicitarios que se generan para ellos. Un caso de uso similar es CarMax que tiene todos los coches del planeta, y quieren tener una página única que describa cada coche del planeta.

Y así, cada vez que hablo de CarMax, digo:

“Bueno, mi primer coche fue un Ford Tempo 1986. El Ford Tempo de 1986 era una basura. Era una basura en 1986 y lo es absolutamente ahora, pero ese fue mi primer coche”.

CarMax quiere tener una página que describa el Ford Tempo 1986. Y tienen comentarios de los usuarios al respecto. Pero quieren una página que lo describa y que funcione muy bien para la optimización de motores de búsqueda.

Así que utilizaron GPT-3 para ir y resumir los comentarios que tienen sobre cada marca, cada modelo, cada año, y luego generar una página para ello. Les habría llevado años, literalmente años. Pero ahora tienen esta alta calidad, contenido valioso que dirige a la gente a su sitio como resultado de eso.

IA, una herramienta que puede realizar cualquier trabajo

Sam Ransbotham: Y lo emocionante de esto es la parte de la escala a la que has aludido: que esto es individualizado y personalizado, pero se escala al mismo tiempo. Y creo que ahí es donde vemos muchas de las promesas.

Eric Boyd: Exactamente correcto. Creo que es muy emocionante que se pueda hacer esto durante un par de horas y hacer mucho, mucho, mucho trabajo. Y de nuevo, siguiendo con el tema de “esto es IA que está ayudando a la gente a hacer mejor las cosas”, como editor, puedes revisarlos y ver cómo han entrado.

Vemos ejemplos por todas partes de cómo esta IA está ayudando realmente a la gente a hacer cosas que antes no podía. Trabajamos con muchas empresas, y las hay de todas las formas y tamaños, y realmente hay que entender los problemas que tienen hoy y darles soluciones.

La misión de Microsoft y de Eric Boyd es democratizar la IA

Shervin Khodabandeh: Lo que más me gusta de esta conversación es que no estamos hablando solo del típico puñado de empresas tecnológicas que hacen cosas avanzadas con herramientas avanzadas. ¿Puedes comentar un poco cómo es el proceso de poner estas herramientas a disposición de otras empresas y cómo crees que se desarrollará en los próximos años?

Eric Boyd: Creo que ya se está produciendo una democratización de la tecnología. Si pensamos en lo potente que es un teléfono móvil en comparación con quién podía acceder a ese tipo de potencia informática hace tres décadas. Si pensamos en el acceso a la información en Internet y en línea en comparación con hace tres décadas, vemos que esa transformación se está produciendo en todas partes. Así que la IA va a ser parte de eso y un acelerador de eso, tal y como yo lo veo.

Cuando se piensa en la capacidad de crear una aplicación que en este momento requiere saber informática, y nos fijamos en Copilot es sólo arañar la superficie de lo poderosa que es la IA. Que literalmente traducir eso en código para quien sea.

Vamos a tener mucha más gente que, gracias a la IA, ahora es capaz de crear aplicaciones. Son capaces de hacer un trabajo que antes no podían imaginar, que podrían haber necesitado contratar a alguien para construir algo para ellos. Creo que vamos a ver cómo se sigue democratizando.

ChatGPT es un ejemplo de la democratización de la IA

Incluso con ChatGPT, creo que estamos empezando a ver algo de la democratización de “Vamos a exponer al mundo, hey, este es el tipo de cosa que es posible”. Puede que sea el último tramposo de los deberes, así que tendremos que lidiar con todos los ensayos que ahora necesitan ser filtrados contra “No, ChatGPT no escribió esto“.

Pero simplemente exponer a la gente las ideas de lo que se puede hacer y luego pensar en cómo eso se va a convertir en las próximas empresas, para mí, es donde esa democratización realmente va a despegar.

Medicina, ingenierías y ciencias; un terreno que Microsoft quiere explorar con ayuda de la IA

Sam Ransbotham: Estoy seguro de decir esto porque vamos a transmitir después de mis exámenes. pero, literalmente, una de mis preguntas de examen para esta semana es tomar el ChatGPT y entrar y responder a la pregunta.

Y el segundo paso es mejorarla. Ya sabes, tomar lo que te dio como punto de partida y mejorarlo. Pero lo que me entusiasma de lo que dijiste se relaciona con el último episodio, con Ziad Obermeyer, un médico que está tratando de construir modelos ML para resolver problemas de salud.

Y eso es genial si eres Ziad, que pasa a ser muy inteligente acerca de la medicina y muy inteligente acerca de ML. Pero las cosas de las que estás hablando puede hacer que cualquier persona sea capaz de utilizar estas herramientas. Creo que eso es lo realmente emocionante.

Próxima explosión de la IA: La bioingeniería

Eric Boyd: Y eso va a ser una cosa importante. Y la medicina es un gran campo, ¿verdad? Vemos una explosión en lo que está por venir en información médica y bioingeniería y todas estas áreas diferentes.

De hecho, empieza a rascar en otro de mis temas favoritos: Tenemos que asegurarnos de que estamos haciendo estas cosas de la manera correcta y responsable.

Y siempre que haya un modelo que vaya a emitir algún tipo de juicio o consejo sobre la atención sanitaria, hay que asegurarse de que no sea tendencioso. Tienes que asegurarte de que es realmente justo. Uno de los ejemplos es que hemos trabajado con el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido precisamente en ese problema, intentando ayudarles a entender, cuando tienen un modelo, cómo está siendo justo.

IA responsable y responsabilidad social corporativa: una mezcla difícil de conseguir

¿Cómo ponemos la IA a disposición de la gente y lo hacemos de forma responsable?

Sam Ransbotham: Antes has mencionado la escasez, y yo pienso en ello en términos de “podría frente a debería”. Es decir, no teníamos que tener estas conversaciones sobre “¿Deberías hacerlo?” cuando no podíamos, porque estábamos limitados por el “podría”. Pero ahora que podemos, el “deberías” se convierte en algo mucho más importante.

Me parece que a medida que relajemos la compresión o la escasez de la ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje automático, vamos a encontrarnos con un tope aquí. Por eso necesitaremos cada vez más personas que puedan responder a la pregunta “debería“. Y vamos a hacer esa enorme transición probablemente antes de que todos estemos preparados para ello.

Eric Boyd: Obviamente hay mucho interés en algunos rincones sobre exactamente eso: ¿Cómo ponemos la IA a disposición de la gente y lo hacemos de forma responsable?.

Sobre todo sabiendo que no todo el mundo va a seguir las mismas reglas que nosotros estamos dispuestos a seguir?. En Microsoft pensamos mucho en ello, y por eso hemos publicado nuestro conjunto de principios de IA sobre imparcialidad, transparencia y seguridad. Con ello intentamos hacernos responsables.

También hemos publicado nuestro estándar de IA responsable, el conjunto de prácticas que seguimos internamente para asegurarnos de que todos los impactos sean los correctos. Y luego pensamos en cómo mitigarlos e intentamos liberarlos y utilizarlos de forma realmente responsable.

Regulación, un tema muy importante

Creemos que es nuestra obligación, que debemos asegurarnos de que lo hacemos lo mejor posible. Pero también, por supuesto, tiene que haber un lugar en el que el gobierno regule lo que debemos o no hacer como sociedad.

Si lo dejamos en manos de las empresas, éstas tomarán decisiones diferentes. Eso tiene que convertirse en una decisión del gobierno. Y así lo hemos visto, e incluso lo hemos defendido en algunos lugares. Cosas como el reconocimiento facial para la aplicación de la ley es algo que no ofrecemos. Pero también pensamos que realmente necesita ser regulado por el gobierno porque no podemos evitar que todo el mundo haga algo así.

Las cinco preguntas rápidas para Eric Boyd

Shervin Khodabandeh: Estupendo. Eric, tenemos un segmento en el que pedimos a nuestros invitados cinco preguntas. Responde con lo primero que se te ocurra. La primera es, ¿cuál ha sido el momento en el que te has sentido más orgulloso de la IA?

Eric Boyd: Es difícil no sentirse orgulloso del trabajo de ChatGPT, que acaba de ver la luz. Es lo que más tengo en mente, pero creo que el impacto potencial de ese trabajo… esa sería mi respuesta rápida.

Shervin Khodabandeh: Acabas de mencionar la parcialidad y la transparencia, pero ¿qué más te preocupa de la IA?

Eric Boyd: Probablemente eso es lo que más me preocupa: asegurarme de que se utiliza de forma responsable y de que sus beneficios benefician realmente a todo el mundo. Es algo que tenemos la obligación de hacer. Estamos creando este material, y si lo hacemos sin conocimiento de causa, somos responsables de ello.

Shervin Khodabandeh: ¿Cuál es su actividad favorita que no tenga que ver con la tecnología?

Eric Boyd: Soy un ciclista bastante ávido, así que básicamente cualquier cosa al aire libre. Ahora hace frío y llueve aquí en Seattle, así que estamos empezando a pensar en la temporada de esquí. Eso sería lo otro.

Recuerdos de la niñez

Shervin Khodabandeh: ¿Cuál era la primera carrera que querías? ¿Qué querías ser de mayor?

Eric Boyd: Yo quería ser piloto. Mi abuelo estaba en la Academia de las Fuerzas Aéreas y daba clases allí. De hecho, solicité entrar en la Academia del Ejército del Aire, pero mi visión no era perfecta y no te dejan volar si tu visión no es perfecta. Top Gun, la primera, tuvo un impacto en mí. Así que es divertido ver cómo vuelve la segunda.

Shervin Khodabandeh: ¿Cuál es su mayor deseo para la inteligencia artificial en el futuro?

Eric Boyd: Estoy realmente impresionado por la forma en que la inteligencia artificial tiene el potencial de cambiar todas las cosas que hacemos de una manera positiva. Ya hemos empezado a ver cómo la IA penetra en muchos campos y áreas en los que quizá no habíamos pensado.

Shervin Khodabandeh: Estupendo. Gracias.

Sam Ransbotham: Esto ha sido fascinante. Realmente disfrutamos de que te tomaras el tiempo para hablar con nosotros. Creo que lo que ha mencionado sobre poner este tipo de herramientas en manos de todos va a ser realmente explosivo.

Eric Boyd: Siempre es un placer hablar con usted, y gracias por invitarme.

El lado oscuro de la IA: Descubriendo los peligros detrás de las imágenes falsas

Despedida del programa

Sam Ransbotham: Gracias por sintonizarnos. Únase a nosotros la próxima vez, cuando Shervin y yo conozcamos a Michelle McCrackin, que está ayudando a Delta Air Lines a enseñar a los empleados de primera línea sobre análisis e IA.

Allison Ryder: Gracias por escuchar Me, Myself, and AI. Creemos, como tú, que la conversación sobre la implantación de la IA no empieza y termina con este podcast. Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para oyentes como tú. Se llama AI for Leaders, y si te unes a nosotros, podrás charlar con los creadores y presentadores del programa, hacer tus propias preguntas, compartir tus puntos de vista y acceder a valiosos recursos sobre la implementación de la IA del MIT SMR y BCG. Puedes acceder visitando mitsmr.com/AIforLeaders. Pondremos ese enlace en las notas del programa, y esperamos verte allí.

SOBRE LOS ANFITRIONES

Sam Ransbotham (@ransbotham) es profesor del departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management del Boston College, así como editor invitado de la iniciativa Big Ideas de Inteligencia Artificial y Estrategia Empresarial del MIT Sloan Management Review. Shervin Khodabandeh es socio sénior y director gerente de BCG y colíder de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en Norteamérica. Puede ponerse en contacto con él en shervin@bcg.com.

Me, Myself, and AI es un podcast en colaboración de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, presentado por Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh. Nuestro ingeniero es David Lishansky, y las productoras coordinadoras son Allison Ryder y Sophie Rüdinger.

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