Madrid
La Inteligencia Artificial (IA) es la tecnología disruptiva del momento y está llamada a revolucionar prácticamente todos los ámbitos de la vida. En esta revista solemos incluir ejemplos de todo tipo y aplicaciones reales de esta herramienta muchas veces mágica. El tema no es para nada baladí. Las inversiones millonarias se suceden y ninguna empresa quiere quedar al margen o perder este tren. Por este motivo, esta vez hemos querido preguntarnos cómo se monta un laboratorio especializado en IA desde cero.
Una de las personas más autorizadas en este momento para responder a esta pregunta es Babak Hodjat, el director de tecnología (CTO) de IA en Cognizant. Esta compañía especializada en transformación digital le ha asignado 1.000 millones de dólares (unos 923 millones de euros) para trabajar en la IA en los próximos tres años. Entre otros proyectos, está la creación de un instituto de investigación desde el que generar soluciones que ayuden a los negocios a ser más productivos, a luchar contra el cambio climático, a mejorar la salud de los ciudadanos…
Antes de recibir este encarguito, Hodjat había fundado varias startups sobre IA. "La I+D siempre ha sido una parte temprana e integral de cada startup en la que he trabajado", explica a eleconomista.es. De hecho, su llegada a Cognizant en 2019 se produjo tras la fusión como cofundador y CEO de Sentient Technologies, otra empresa de IA. "En este Laboratorio Avanzado de IA perseguiremos la investigación conjunta de IA con otros grupos de investigación, incluidas las startups que están trabajando en este campo", nos adelanta.
¿Dónde situarlo?
Pero vayamos paso a paso. Lo primero en ese proceso de creación del laboratorio es elegir un lugar. En este caso, San Francisco parece ser el enclave perfecto por convertirse en "un centro de gravedad para la IA". "Hay muchas startups de IA y empresas más pequeñas aquí, aparte de que algunas grandes empresas también están ubicando sus centros de IA en la ciudad o en la península cercana. Así que tiene sentido que estemos en San Francisco", se justifica Hodjat.
Una vez elegido el lugar, ¿cómo se monta desde cero un laboratorio de Inteligencia Artificial? "Es un proceso multifacético que implica varios pasos clave como definir claramente los objetivos y el alcance del laboratorio". A la hora de captar al mejor equipo, reconoce Hodjat que debe estar marcado por la multidisciplinariedad y por disponer de habilidades en IA, aprendizaje automático, ciencia de datos, ingeniería de software, gestión de datos, DevOps y otras disciplinas relevantes. Ya han empezado a trabajar en el laboratorio 18 investigadores y desarrolladores, y nos confirma que tienen previsto triplicar este número e incorporar algunas otras funciones. "También aumentaremos el número de estudiantes en prácticas, ya que para nosotros son una excelente manera de conseguir nuevas perspectivas en la investigación de la IA", explica. Añade que el proyecto quiere fomentar "colaboraciones para la investigación, especialmente con instituciones académicas, que permitan la extensión de estos esfuerzos hacia este campo y, al mismo tiempo, proporcionen una fuente de perfiles de investigación en prácticas que puedan ser considerados en un futuro para puestos a tiempo completo en el laboratorio".
El CTO de IA de Cognizant explica que, por otro lado, se necesitan establecer procesos, similares a los del desarrollo ágil de software, para avanzar con múltiples líneas de investigación bajo un mismo planteamiento. Y como de lo que se trata es de lograr aplicaciones prácticas que llevar al mercado cuanto antes, también recomienda contar con una infraestructura tecnológica potente. "Esto implica no solo tener acceso a las herramientas y plataformas necesarias para la investigación y el desarrollo, sino diseñar una arquitectura que pueda ampliarse según las necesidades del laboratorio. Además, es fundamental fomentar una cultura de innovación y colaboración, donde los miembros del equipo estén motivados para proponer nuevas ideas, experimentar con enfoques creativos y colaborar en proyectos interdisciplinares. Con un enfoque integral que abarque estos aspectos clave, se puede construir un laboratorio de IA desde cero y situarlo en una posición favorable para lograr avances significativos", añade.
53 patentes
Hay que decir que este laboratorio avanzado en IA arranca con una base importante al disponer ya de 53 patentes sobre IA. ¿Cómo lo han conseguido? "En general, las patentes cubren nuestra tecnología de aprendizaje automático, como la computación evolutiva, el aprendizaje profundo, la computación distribuida y la IA fiable y explicable. Nuestras innovaciones más interesantes y relevantes, como la orquestación NeuroAI, están actualmente 'Pendientes de Patente', un proceso que dura alrededor de 4 años".
Preguntamos entonces cómo están siendo estos primeros pasos y en qué campos están aplicando la Inteligencia Artificial. "Desde el laboratorio de IA ya estamos inmersos en proyectos destinados a mejorar la productividad de nuestros clientes. Algunas de estas iniciativas incluyen la optimización de la toma de decisiones con LLM (modelos de lenguaje natural), el aprovechamiento de la experiencia humana con la optimización evolutiva, la optimización del uso del suelo para mitigar el cambio climático, la optimización de grandes modelos cerebrales para el diagnóstico y el tratamiento, y la búsqueda de expresiones génicas específicas en largas secuencias de ADN".
Como la unión hace la fuerza, este laboratorio de Cognizant ha establecido alianzas con diferentes institutos, como el Brain Dynamics Lab de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford para la simulación de la dinámica cerebral en poblaciones sanas y en pacientes, para estudiar trastornos mentales. "La investigación en el laboratorio también estará bajo la supervisión de Risto Miikkulainen, catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad de Texas en Austin y pionero de la neuroevolución. Esto no sólo refuerza la calidad y profundidad de la investigación básica sobre IA de Cognizant, sino que también ayuda a convertir el laboratorio en un lugar atractivo para los graduados y becarios de doctorado en IA que buscan continuar su investigación en un entorno aplicado con acceso directo a casos de uso que les permitan abordar los retos de habilitación de la IA de nuestros clientes utilizando la innovación y la IA de vanguardia", explica.
Preguntamos a este experto por qué ha sido lo más difícil en todo este proceso de creación del laboratorio. Responde que encontrar el equilibrio adecuado entre la innovación y la aplicación práctica. "Hemos tenido que asegurarnos de que nuestras ambiciosas ideas se alinearan con las necesidades y limitaciones del mundo real y, al mismo tiempo, de mantenernos a la vanguardia de los avances tecnológicos". Sobre los frutos que esperan haber conseguido de aquí a cinco años, confían que el laboratorio de IA contribuya significativamente a las capacidades de IA líderes en el sector. Para ello, anuncia que se van a centrar en el desarrollo de propiedad intelectual (PI) y tecnologías de habilitación de la IA para responder a las necesidades cambiantes de sus clientes.
No podemos pasar por alto tampoco las dudas que a veces despiertan estas aplicaciones y qué medidas deben adoptarse para minimizar cualquier riesgo. "Con la rápida adopción de la IA generativa, los principios y directrices éticos se han convertido en un tema de conversación habitual. Pero integrar con éxito la ética en los programas de IA requiere algo más. Exige un cambio de mentalidad entre los líderes para garantizar que los modelos y las herramientas funcionen de forma justa, segura y responsable. Es a través de esta mentalidad ética cuando se puede desbloquear el verdadero poder de la IA, con la innovación alineada armoniosamente con los valores, fomentando un mundo impulsado por la tecnología que es a la vez avanzado y humano", concluye.
