Data Journey: el futuro es la Ingeniería del Conocimiento, apuesta María Vanina Martínez

Martínez, una de las más prominentes científicas de la computación en América Latina, dice que entendemos la inteligencia artificial equivocadamente y que es necesaria una nueva mirada sobre los datos.

“La ecuación es fácil: puedes tener un sistema muy inteligente, pero, si lo alimentas con basura, lo más probable es que el resultado no explore al máximo la capacidad de ese sistema”. Como toda buena científica, María Vanina Martínez se dedica a investigar temas complejos y presentarlos de la forma más clara posible. Ella no tiene dudas en cuanto al uso limitado o equivocado que hacemos de los datos.

En realidad, la profesora de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN) de la Universidad de Buenos Aires e investigadora adjunta del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas de Argentina (Conicet) va más allá: es necesario cambiar la forma de trabajar con inteligencia artificial, porque los resultados que se obtienen con los modelos actuales son, en muchos casos, imprecisos e insuficientes.

Posdoctorada en Ciencias de la Computación, ésta académica figuró, en 2018, en la prestigiosa revista IEEE Intelligent Systems Magazine, como una de las 10 promesas mundiales en inteligencia artificial. También fue investigadora asistente en la Universidad de Oxford, en Inglaterra, y en la Universidad de Maryland, en los EE.UU.

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Orange Business Services: Se habla mucho sobre la aceleración de la transformación digital por la pandemia de la Covid-19. Sin embargo, ¿a quién se destina esa transformación?

María Vanina Martínez: Los grandes players del mercado tecnológico son primordialmente los que más se benefician, debido al aumento de la facturación que estos gigantes tuvieron en los últimos meses. Por otro lado, veo que la vida del ciudadano promedio también cambió durante la pandemia y hay muchas cosas que se aceleraron. En países como la Argentina, por ejemplo, ya no hay que hacer todo de forma personalizada, y ya hay cosas que son imposibles de hacer de otra forma que no sea digital o telefónicamente. Pero volviendo a los grandes beneficiados, se trata un poco de un círculo vicioso: quien tiene más posibilidades de llegar a la población con apps y soluciones digitales, son los que absorben la mayor cuantidad de datos. Eso les permite posicionarse mejor frente a la competencia y controlar aún más el mercado.

Orange Business Services: ¿Podemos decir que las empresas están utilizando bien los datos que obtienen?

María Vanina Martínez: El problema es la falta de modelos de datos. Existe la idea de que es posible unir big data, toneladas de datos, en una bolsa gigante, establecer un algoritmo de machine learning (ML) y listo, el negocio se va a transformar de un día para el otro. Lamentablemente, no funciona así. Los algoritmos de machine learning son maravillosos, pero tienen poco de “inteligencia”. Una empresa de tamaño mediano puede usar modelos modestos, que no hacen más que buscar patrones estadísticamente significativos en un conjunto de datos. Eso permite transformar datos brutos en información. Con esa información, un usuario humano puede entender los datos en contexto y tomar decisiones de mejora. Esos algoritmos de ML no piden modelos de datos muy sofisticados, pero tampoco llevarán a resultados tan significativos solos. El futuro es la ingeniería del conocimiento: transformar datos en conocimiento. Éste es el que define las políticas de acción. Esto es la inteligencia artificial y presupone un buen modelo de datos. Pero las empresas todavía se enfocan en la obtención de algoritmos de inteligencia artificial y rechazan analizar sus datos.

Orange Business Services: Con relación a los aspectos sociales y de privacidad, ¿corresponde decir que el uso de datos representa más riesgos que beneficios?

María Vanina Martínez: Me parece que lo importante es entender qué beneficios y riesgos se toman como consecuencia de esto. La tecnología no es neutral, los datos no son neutrales y las personas que los piensan, diseñan e implementan tampoco lo son. En todos estos puntos existe un abordaje, implícito o explícito, intrínseco o creado, existen intereses, especialmente económicos. Es importante tener consciencia sobre estas cuestiones y comenzar a trabajar en una construcción de marcos regulatorios que permitan e impulsen el desarrollo responsable de la tecnología.

Orange Business Services: Un hacker, una vez, dijo que el científico de la computación era “el brujo moderno”: admirado, temido y su trabajo, un enigma. ¿Qué le parece esta analogía?

María Vanina Martínez: Buena. Yo agregaría que, como los brujos, muchas veces, los científicos de la computación tampoco saben muy bien cómo hacen lo que hacen. La realidad es que los métodos utilizados se basan en modelos muy complejos, que, en general, son cajas negras. Conocemos el modelo matemático subyacente, sin embargo, en la medida en que los sistemas y la cantidad de datos crecen, no entendemos las razones por las cuales el algoritmo entrega un resultado particular. En muchos casos, estudios posteriores demuestran que esas razones no aprovechan el grado de interpretación que tenemos del modelo. Un ejemplo es cómo los sistemas de visión por computadora pueden no funcionar como esperamos. Existe el famoso caso del sistema que leyó un cartel de “PARE” como una señal de velocidad permitida. En el fondo, todavía no entendemos la lógica exacta del algoritmo cuando se enfrenta a los datos.

Orange Business Services: ¿Qué vendrá después de la industria 4.0, IA, blockchain y tantas otras disrupciones?

María Vanina Martínez: Apuesto por la ingeniería del conocimiento basada en IA, pero una IA que será un poco diferente de la que tenemos hoy. Muchos investigadores dicen que el deep learning puede resolverlo todo y yo no creo que sea tan así. Se necesitan sistemas capaces de trabajar en un nivel más alto de abstracción, que puedan aprender de modo más inteligente. Los sistemas actuales aprenden patrones, pero no conceptos. Las soluciones no son fácilmente transferibles de un dominio al otro, incluso cuando los problemas son similares. Para eso, se necesitan otros modelos, tal vez basados más en lógica o en la combinación de lógica con ML. Esa es la revolución que está por venir.

Orange Business Services

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