Hacer magia con IA Generativa: Prem Natarajan de Capital One (II)

Al crecer en una comunidad multilingüe, Prem Natarajan se interesó por los idiomas desde una edad temprana. Con el tiempo, ese interés, aptitud y curiosidad se tradujeron en un interés por el aprendizaje automático y el desarrollo técnico, y hoy Prem trabaja como jefe de Inteligencia Artificial (IA) empresarial en la empresa de servicios financieros Capital One.

Prem se une a este episodio del podcast Me, Myself, and AI para compartir cómo los equipos de tecnología de Capital One están brindando valor a los clientes mediante la aplicación de IA en áreas como la detección de fraude, cómo las fortalezas de la IA generativa pueden transformar la experiencia del desarrollador y por qué la correcta.

La combinación de experiencia en productos, ciencia e ingeniería es clave para iniciativas exitosas de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático.

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Hacer magia con IA Generativa: Prem Natarajan de Capital One (I)

Transcripción

Sam Ransbotham: Me gustan esos tres elementos: experiencia en producto, ciencia y ingeniería. Quiero decir, si piensas en cualquiera de esos tres, si no lo tuvieras, no valdría la pena hacerlo.

Podrías tener grandes aparatos, pero si tienes una idea equivocada, no llegarás a ninguna parte. Pero tener a esos tres juntos, como señalas, es una gran parte de eso.

¿Dónde está el desafío? ¿Cuál de esos tres es el difícil? ¿Todo lo anterior?

Prem Natarajan: Todo lo anterior, pero no todo en la misma proporción en todos los casos.

Si se toma algo como el fraude, que es un caso de uso muy desarrollado en el sentido de que, solo desde la perspectiva del caso de uso o del producto, entendemos bien toda la forma de esta aplicación, el equilibrio podría estar en la ciencia y la ingeniería. En realidad, tienes que preguntar: “¿Cuál es el nuevo invento que voy a hacer?“

Puede haber otros casos de los cuales, obviamente, como se puede imaginar, aún no estamos listos para hablar. Pero en los que las cosas no existen, en los que se está imaginando el futuro, y este podría caer en ese grupo.

Creo que los tres deben estar involucrados, pero tiene que haber mucho pensamiento sobre el producto desde el principio:

¿Cuál es el caso de uso? ¿Cuál es el impacto que tendrá? ¿Quién se beneficiará de ello? ¿Cuál será el impacto empresarial? ¿Cuál será el impacto en el cliente?

Entonces todo eso. Y ayuda a que toda la empresa, con el tiempo, comience a tener cada vez más una mentalidad de producto para que todos piensen de esa manera. Entonces yo diría, Sam, que son los tres, pero no siempre los tres en la misma proporción en todos los casos.

Así es como la IA enfrenta un fraude

Les daré un ejemplo en el caso de fraude. Si profundizas en esto… ya sabes, el mundo cambia constantemente, pero sabes que el mundo se adapta a todo.

Eso es lo sorprendente de los humanos: aprendemos y decimos:

“Oh, estos patrones ya no me dan los resultados que quería. Tengo que adaptar la forma en que hago estas cosas”.

Esto significa que los modelos también deben actualizarse periódicamente. Cuando empezamos, nos llevaba meses actualizar los modelos. Ahora lo hacemos en días.

Cuando lo pensamos desde la perspectiva del producto, a veces se trata de fraude de aplicaciones de alto nivel. Pero entonces, si realmente estás pensando profundamente y dices:

“¿Qué están experimentando mis socios desarrolladores? ¿Cuál es la fricción que están experimentando en el día a día que podría obstaculizar que yo, como empresa, obtenga el máximo beneficio de esta tecnología? Oh, mira cuánto esfuerzo se necesita para actualizar estos modelos. Ah, ¿puedo doblar esa curva?

Bueno, resulta que algunas de estas nuevas tecnologías también nos ayudan a doblar esa curva porque se prestan a una actualización más sencilla y cosas así porque aprenden de manera mucho más efectiva.

La IA desarrolla una experiencia única en todos los sentidos

Shervin Khodabandeh: Estos son todos los ingredientes de la magia, ¿verdad? Quiero decir, ¿de qué estás hablando? Lo que está sucediendo en la industria en general, su experiencia única y el lenguaje como un hilo conductor bastante duradero.

Prem Natarajan: Sí.

Shervin Khodabandeh: Y luego, por supuesto, la combinación de lo teórico, lo práctico y lo empresarial, y luego el apoyo allí. Eso suena a magia. Entonces supongo que la pregunta que tengo es: dar una idea del tipo de cosas que lo hacen mágico. ¿Puedes darnos un adelanto sobre algo de esto?

Prem Natarajan: Puedo intentarlo. Como introducción a la respuesta a esa pregunta. Mira, creo que todavía estamos en los primeros días, porque la IA generativa, como dije, ha estado mostrando propiedades que no están completamente diseñadas. El hecho de que le das una instrucción y él la sigue…

Shervin Khodabandeh: Mm-hmm.

El sentido de la responsabilidad frente a la IA

Prem Natarajan: Cosas así. Así que creo que nos corresponde ser responsables, especialmente responsables y reflexivos, al hacer algunas de estas cosas. porque una vez que algo puede hacer cosas que no has diseñado, realmente quieres pensar en ellas.

Entonces imagina que estás leyendo. No sé, tienes un trabajo de 30 páginas para leer, ¿no? Bueno, ¿qué tal darte una herramienta para que leas un resumen? Ahora, parte de esto podría deberse a que el resumen de media página puede omitir algunas de las cosas clave, pero solo como alguien que quiere mantenerse actualizado con muchas cosas que están sucediendo, ¿verdad?

Para mí, eso se siente como algo bastante mágico, como alguien que quiere mantenerse al tanto de muchas cosas que suceden. El siguiente paso podría ser:

“Oye, aquí tienes una colección de cuatro artículos que he estado mirando. ¿Puedes darme un resumen de las diferencias entre estos cuatro?”

Oh, eso se está poniendo realmente emocionante, ¿verdad? Porque una cosa es leer un artículo en profundidad y comprender lo que hay allí, pero ahora leer cuatro artículos para ampliar las diferencias entre ellos. Así que creo que en ese tipo de casos de uso relativamente abiertos se encuentran las semillas de los tipos de cosas que se podrían hacer.

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La IA apenas florece

Prem Natarajan: Para otros tipos de aplicaciones donde ese tipo de cosas son particularmente valiosas pero te dan una idea del poder de esta tecnología. Ahora, para hacerlo bien, recuerda que dije:

“¿Puedes decirme en qué se diferencian estos? Podría darte los cuatro artículos resumirlos”

En realidad podría centrarse simplemente en lo que tienen en común porque podría pensar que eso es lo importante. O podría hacer una inferencia estadística. No permítanme decir “pensar”, no quiero antropomorfizar demasiado esto.

Pero si le doy un específico “Dime qué es diferente”, ahora tengo que desarrollar cierto nivel de comprensión sobre cómo instruir esta tecnología para obtener el resultado que quiero. Es factible y ahí es donde resulta útil familiarizarse con estas cosas.

La Inteligencia Artificial como compañera de trabajo

Shervin Khodabandeh: Sí. Y eso es algo de lo que quería sacarte una broma porque también siento que es una tecnología, pero es diferente en muchos aspectos.

Mientras que si pienso en algunos de esos modelos de IA de los que hablabas, ya sabes, con fraude, la IA era una herramienta y mejoraría drásticamente la eficacia, la velocidad y la precisión de las predicciones. Parece que aquí la IA generativa es más que una herramienta. Quizás sea un compañero de trabajo.

Prem Natarajan: Sí.

Shervin Khodabandeh: Estás teniendo una especie de conversación con eso y, como un nuevo compañero de trabajo, lo estás entrenando y estás viendo consecuencias no deseadas, tal como lo harías. Sé que no estás tratando de tratarlo como un humano, sí.

Shervin Khodabandeh: Pero creo que hay algo muy, muy singular aquí.

Prem Natarajan: Sí. Hay algo único. Es algo excepcionalmente emocionante.

5 preguntas rápidas para Prem Natarajan

Sam Ransbotham: Hagamos la transición. Prem, tenemos un segmento en el que te haremos algunas preguntas rápidas, así que cuéntanos lo primero que se te ocurra. ¿Cuál es el mayor error que tiene la gente sobre la IA en este momento?

Prem Natarajan: La idea de que la IA general está a la vuelta de la esquina. Y creo que es un concepto erróneo que funciona en dos niveles. Una es que existe la creencia de que existe una comprensión compartida de lo que es AGI.

Y el tipo de miedo que hay en torno a esto. Creo que es apropiado ser muy cautelosos y muy preocupados y muy reflexivos sobre cómo, como sociedad, debemos responder ante ello.

Pero creo que, como seres humanos, tenemos superar tantas cosas. Así que siento que aquí también prevaleceremos.

Sam Ransbotham: Prem estás hablando aquí de IA general frente a la definición más estrecha de IA que aparece en muchas de las cosas que estamos haciendo.

Prem Natarajan: Sí.

Sam Ransbotham: ¿Cuál cree que es la mayor oportunidad para la IA en este momento?

Prem Natarajan: En mi opinión, la mayor oportunidad para la IA es democratizar el acceso a muchos servicios, recursos, etc., en todo nuestro espectro social.

Sam Ransbotham: ¿Cuál fue la primera carrera que quisiste?

Prem Natarajan: Oh, ¿cuál fue la primera carrera que quise? Eso es interesante, ¿verdad? En realidad era un abogado.

Sam Ransbotham: Eso es consistente con el lenguaje.

Prem Natarajan: Consistente con el lenguaje. También sentí que muchos de los modelos a seguir en esa etapa de mi vida que miré, especialmente en el contexto indio donde crecí en la época del movimiento independentista, un número desproporcionado de ellos eran abogados o profesores.

Sam Ransbotham: Entonces, ¿dónde estamos usando demasiada IA? ¿Dónde vamos a hacer que este martillo ajuste todos los tornillos?

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Prem Natarajan: No sé si me llama la atención un patrón en particular, pero diré esto: pienso que cuando algo funciona muy, muy bien, lo puedes mejorar. La IA ha reducido la fricción que estoy experimentando en mi vida, hace las cosas más fáciles.

Shervin Khodabandeh: Tecnología por el bien de la tecnología.

Prem Natarajan: Sí.

Sam Ransbotham: Entonces, ¿qué es lo que desearías que la IA pudiera hacer ahora que no puede?

Prem Natarajan: Oh, eso es fácil. Ojalá pudiera convertirme en un cantante increíble. Amo cantar. Me encanta la música. No tengo voz para cantar, así que si la IA pudiera transformarse…

Shervin Khodabandeh: Creo que sí.

Sam Ransbotham: Sí, creo que podríamos estar ahí.

Prem Natarajan: Me gustaría tener una IA conectada a mí y cantar de forma afinada.

Sam Ransbotham: Bien. Realmente creo que este marco que mencionaste sobre la idea de combinar productos con ciencia y ingeniería y cómo todas esas piezas se unen y son necesarias pero tienen equilibrio, un equilibrio diferente en diferentes situaciones, eso por sí solo probablemente resonará en muchos de nuestros oyentes.

Gracias por tomarte el tiempo de hablar con nosotros. Hemos disfrutado tenerte.

Prem Natarajan: Gracias.

Sam Ransbotham: Gracias por escuchar. En nuestro próximo episodio, nuestro episodio final de la temporada 8, Shervin y yo charlamos con Mark Surman, director ejecutivo de la Fundación Mozilla. Estoy entusiasmado con este. Por favor únete a nosotros.

Allison Ryder: Gracias por escucharnos a mí, a mí y a AI . Creemos, como usted, que la conversación sobre la implementación de la IA no comienza ni termina con este podcast. Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para oyentes como tú. Se llama IA para líderes y, si te unes a nosotros, podrás chatear con creadores y presentadores de programas, hacer sus propias preguntas, compartir sus ideas y obtener acceso a recursos valiosos sobre la implementación de la IA del MIT SMR y BCG. Puedes acceder a él visitando mitsmr.com/AIforLeaders . Pondremos ese enlace en las notas del programa y esperamos verte allí.

SOBRE LOS ANFITRIONES

Sam Ransbotham (@ransbotham)es profesor en el departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management de Boston College. Shervin Khodabandeh es socio senior y director general de BCG y colíder de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en Norteamérica. Se le puede contactar en shervin@bcg.com .

Me, Myself, and AI es un podcast colaborativo de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group y está presentado por Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh. Nuestro ingeniero es David Lishansky y los productores coordinadores son Allison Ryder y Sophie Rüdinger.

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