Bajo el título de "Democratizar el Machine Learning", el Club Diario dealbergó este jueves una conferencia y posterior mesa redonda sobre inteligencia artificial y aprendizaje automatizado que contó con una importante afluencia de público.

Israel Olalla, ingeniero de la plataforma Google Cloud, fue el encargado de iniciar una jornada en la que la tecnología fue protagonista. Olalla empezó su charla introduciendo a los asistentes en una situación, la actual, en la que "hay mucha más informática que nunca, y en la que los ordenadores que se encargan de hacer los cálculos han cambiado radicalmente en los últimos años".

La drástica reducción de los costes del hardware y la generación de muchos más datos desde la irrupción de la era smartphone ha llevado a que la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado -machine learning en inglés- sea cada vez más importante. Según Olalla "hoy se genera más información con un móvil que hace diez años con miles de líneas telefónicas".

Esto ha llevado a que muchas empresas se hayan dado cuenta de que hace falta poner el aprendizaje automatizado en el centro de la empresa ya que esto puede reportar importantes beneficios en el medio y largo plazo.

Pero esto también está provocando que los retos crezcan más rápido que las soluciones, que el personal e incluso que la funcionalidad del software. "La gente quiere que se puedan predecir muchas cosas, pero eso implica muchos datos. Los datos son fundamentales, y deben ser precisos" sentenció Olalla.

El buscador de Google sirvió de ejemplo para ilustrar todo lo que la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado pueden hacer. Cuando un usuario teclea una sola letra en el conocido buscador, aparecen una serie de palabras en una lista desplegable que proponen distintas búsquedas con esa letra. Si de esa lista, se elige, por ejemplo, una universidad, al repetir la búsqueda con esa misma letra todas las opciones que mostrará tendrán relación con universidades. Y si se cambia la letra, de nuevo la búsqueda propondrá términos universitarios. Israel Olalla lo explicaba así: "Google busca en función de lo que estás buscando en ese momento. Entiende el contexto de la búsqueda. El contexto es dónde estás, desde qué dispositivo lo haces y en qué idioma. Con todo eso se puede hacer una búsqueda más precisa y predictiva".

El ingeniero de Google también habló de la situación en nuestro país y en las islas. "En España hay mucha más innovación de lo que parece. No todo pasa en Mountain View, en Bruselas o en Barcelona. Y en Balears deberíais estar más orgullosos de lo que lo estáis en cuanto a la innovación. Lo hacéis muy bien. Es bueno ser autocrítico, pero Balears está en un punto de los mejores".

Mesa redonda

Tras la intervención de Israel Olalla, Josep Lluís Pons, director general de Innovación e Investigación del Govern y moderador de la mesa redonda, cedió la palabra a José Luis Luján. El catedrático de Lógica y Filosofía de la Ciencia de la UIB destacó que tras ver toda la polémica generada con el escándalo de Facebook "muchas veces confiamos en la regulación de la administración, que puede potenciar lo positivo y evitar lo negativo. Pero con las actuales regulaciones hay que tener cuidado porque pueden ser un arma de doble filo".

Yolanda González, profesora titular de Arquitectura y Tecnología de computadores de la UIB, incidió en que "en ocasiones no somos conscientes de que el machine learning está presente en todas partes. Las startups sobre Inteligencia Artificial se han multiplicado por 14 en estos años. Lo curioso es que la Inteligencia Artificial ya está aquí, cuando utilizas Google, por ejemplo".

Juan Francisco Huguet, científico de datos recién aterrizado en IBM tras su paso por la empresa balear Logitravel, puso la nota discordante en el debate. El mallorquín recalcó que "en la mayoría de empresas no todo es machine learning. Y no todo es machine learning porque lo importante es cómo se dan soluciones en el plano de la analítica. Cada uno de nosotros puede llegar a casa y, sin saber programación, puede diseñar su propio sistema sin grandes problemas gracias a la democratización del machine learning. Pero si yo no tengo un equipo que pueda llevar adelante esa maquinaria y no puedo darle valor en la empresa, esto no sirve de nada".