Cognitiva: Inteligencia Artificial ya es para el mundo real de las empresas y organizaciones

Roberto Cruz cognitiva

Roberto Cruz- Gte Gral de Cognitiva Argentina, Paraguay y Uruguay

Temas como aprendizaje de máquinas, inteligencia artificial y exploración de conocimiento, todavía se perciben en algunos ambientes empresariales como algo interesante,  pero alejado de su aplicación práctica en los negocios, en la investigación y otros campos a los que puede alcanzar. Quienes así piensan pueden quedar rezagados en la inminente era de la digitalización organizacional y pueden estar desperdiciando excelentes oportunidades de negocio, de optimización de sus procesos y mucho más.

Existe una plataforma que se puede considerar única y esa plataforma es IBM Watson. Watson es la combinación de diversas tecnologías y soluciones que IBM fue experimentando a través del tiempo con su investigación y puesta en acción bajo diferentes encarnaciones. La historia seguramente comenzó antes, pero lo que podemos ver es lo que va desde Deep Blue, la supercomputadora que ganó partidas de ajedrez a campeones, a las aplicaciones de conversión de voz en texto y a la computadora que ganó programas de preguntas y respuestas.

IBM Watson ha recibido mucha prensa en su carácter de “atracción,” con su capacidad de hacer de chef creando recetas de comidas o de dar vida al robot “Gardelito” que se presentó recientemente. Pero en lo que puede interesar a la gestión empresarial o a la actividad de investigación en muchos ambientes académicos y científicos de nuestro país, todavía no se tiene una idea clara de lo que hace Watson. Esta plataforma de Inteligencia Artificial juega ya un papel de relevancia en las actividades mencionadas y en este informe trataremos de aportar a su mejor comprensión.

 

Cognitiva y su misión

Es por lo anteriormente dicho que decidimos entrevistar a Roberto Cruz, gerente general de la firma Cognitiva para Argentina, Paraguay y Uruguay. Cognitiva es la empresa que se ocupa de promover y comercializar a IBM Watson en toda América Latina. En Argentina Cognitiva tiene un plantel de 15 personas entre consultores, especialistas en arquitecturas de datos y expertos en construcción y entrenamiento de Watson. “Es gente que tiene doctorados en inteligencia artificial y ese tipo de perfiles acorde con la naturaleza de Watson.

 

Cognitiva es una empresa posicionada en base a los lineamientos que la CEO de IBM, Ginni Rometty, dejara claro respecto al papel de la computación cognitiva en el futuro de IBM. Watson es una plataforma que opera desde la nube, aunque tiene un módulo que reside en casa de los clientes y se encarga de la integración de la información y los temas propios de cada uno de ellos. De esa manera, se protege la información que se considera confidencial o crítica para el negocio.

 

En primer lugar, nos dice Cruz, voy a referirme a cuál es el estado de la tecnología de Watson en sí misma y al cómo encontramos en la tecnología soluciones que requieren de una segunda instancia que sería la de una metodología. Debemos ver cómo la tecnología, que es virtuosa y puede hacer cosas como la del Chef, se pueda transformar en un impacto de negocio concreto para una empresa. A este aspecto lo voy a definir como caso de uso propiamente dicho. La tecnología en sí, que es muy atractiva y está de moda, necesita de un caso de uso para ser entendida adecuadamente. Cognitiva a desarrollado una metodología muy sólida que está dirigida precisamente a ayudar a que el cliente pueda encontrar ese caso de uso en su negocio.

 

Cuando se piensa en IBM y en Cognitiva, las fortalezas son dos: la de la tecnología y la de la metodología para lograr que esa tecnología genere un beneficio. Luego, debería contar algunos casos concretos de la forma en que una empresa puede usar la tecnología Watson para lograr diferenciación o monetización.

 

Qué es IBM Watson

IBM Watson es un conjunto de tecnologías que se combinan para lograr la capacidad de aprender y que no sólo utilizan bases de datos, sino también datos no estructurados. Se puede utilizar información de pozos petroleros, de comportamiento de los clientes de productos de consumo masivo y otros. Pero además y esto es lo novedoso, Watson aprende de lo que está escrito, de esa información que las personas generamos para que la consuman otras personas. Una llamada telefónica, un email, un documento, un Twitt. Es información no estructurada que está afuera de lo que los sistemas habitualmente procesan, es input válido para Watson y, junto con los datos estructurados, le permite hacer análisis mucho más rico. Apunta no sólo a permitir saber qué pasa, sino porqué pasa. La tecnología se basa en machine learning o aprendizaje de máquinas, que permite entrenar a Watson para que recoja toda la información relativa disponible en bibliografía, comentarios, regulaciones, videos que alguien grabó sobre un tema relevante. Y en base a lo que aprende, Watson es capaz de responder preguntas o bien de hacer recomendaciones.

 

Watson Oncology, el primer gran éxito

Roberto Cruz pasa a referirse a un caso que ilustra el alcance de Watson. Watson fue “entrenado” en Oncología ¿Qué significa haberlo entrenado en Oncología? Significa haberle dado a leer todos los papers que existen en Oncología y se refiere a TODOS, además de unos 200 libros. Además, se lo educó en los casos de pacientes atendidos en un hospital considerado de eminencia en la especialidad, el Memorial Sloan Kettering Cancer Center. Los oncólogos, junto con IBM, “explicaron” a Watson en qué consisten esos papers y luego se los dieron a leer. Luego, el alimentaron con casos de determinados pacientes con sus patologías de tumores, los tratamientos que se les administraron y los resultados que se obtuvieron. Y así se desarrolla el proceso mediante el que Watson aprende.

 

Hoy, un oncólogo en cualquier parte del mundo, puede consultar a Watson. Esto está pasando ya en Indica, Japón, China. El oncólogo consulta a Watson por un paciente suyo y Watson recomienda un tratamiento basado en la evidencia de todo lo que aprendió. En realidad, está agregando información para el médico y no sustituyendo sus conocimientos. Watson desde ninguna perspectiva apunta a reemplazar al médico. Lo que hace es algo que ningún médico puede hacer, que es leerse todo el material y la experiencia disponible que existe sobre un tema en particular.

 

Watson frente a Big Data

Aquí, nos dice Cruz, tocamos el tema Big Data ¿Por qué las enormes masas de información llamadas Big Data necesitan un tratamiento especial? Porque siendo tan enormes es difícil darles significado, sentido. Watson puede ayudar leyendo, estudiando y ofreciendo data objetiva, basada en evidencia. No tiene subjetividad, no tiene emociones ni escala de valores, que es lo que aporta el ser humano. Entonces, lo que se plantea en cada caso de uso del mundo real es una nueva simbiosis entre sistemas y ser humano.

 

En lugar de programar el accionar de una computadora, de darle una búsqueda que resulte en una respuesta dura, lo que se tiene es una especie de trabajo colaborativo, donde Watson aporta conocimiento objetivo, sin sesgo psicológico y el profesional aporta el componente humano que es tan amplio.

 

Como sabemos, no siempre los datos que serían ideales para el desempeño de nuestros negocios están al alcance de un sistema o ubicados en una fuente accesible. Muchos datos son reservados de cada organización y celosamente cuidados. A primera vista, pareciera que Watson tiene aplicación en ambientes cuya información puede ser accedida, principalmente el ecosistema de una organización. Al respecto, Roberto Cruz nos explica la utilidad que puede tener Watson aportando su capacidad de reunir y analizar información al sumarla a instancias de sistemas como BPMs (Business Process Management) o en los mismos ERPs de las compañías. En realidad, puede ocuparse de que todo lo relevante a un determinado proceso no sea omitido al ejecutar dicho proceso.

 

Qué información maneja Watson para la ventaja competitiva de la empresa

Cruz nos explica que, cuando se le vende Watson a una empresa, lo primero que ésta hace es “entrenar” a su instancia de Watson para sus fines propios. Es decir, pone en acción el mecanismo de aprendizaje y acumulación de conocimiento en función de sus propias necesidades como organización. Por ejemplo, si el Banco A compra Watson y lo entrena, ese entrenamiento no le va a servir al Banco B. En primer lugar, por la confidencialidad y además, cuando quiere lograr ventaja competitiva a través del entrenamiento de Watson, el Banco A no va a querer que el Banco B se quede con ese entrenamiento.

 

Dicho en nuestras palabras, Watson es aprovechado según quién lo utilice. Sin embargo, nos dice Cruz, toda información pública, por ejemplo, puede ser ingesta por Watson y así entrenarlo a ciertos fines. Hay mucha información valiosa incluso en los medios sociales como Twitter, Facebook y otros; información sobre regulaciones, leyes, datos de comercio exterior, etc.

 

La segunda clase de información que es muy importante, nos dice Cruz, es la información interna de la empresa y su cliente. Su historia de compra, de acciones, de información que se fue intercambiando como contratos, por ejemplo. A veces en los contratos contienen propiedad intelectual valiosa en la forma en que se definen niveles de servicios y otros aspectos. Watson puede ayudar a determinar en qué clientes aplicar una u otra variante de descripción.

 

La tercer clase de información útil es la que no es ni del cliente ni pública y hay que pagar para poder acceder a ella. Si el cliente tiene derechos porque la paga o porque se la facilita un aliado o de otra forma, también se puede entrenar a Watson para que la utilice.

 

Descritas las fuentes, Cruz pasa a referirse a la ventaja competitiva concreta que puede obtener una empresa. Por ejemplo, se puede entrenar a Watson para que automatice la gestión con clientes para que la experiencia de los mismos sea mucho más atractiva. Por ejemplo, agrega Cruz, uno puede llamar a un servicio público donde normalmente se encuentra con un IVR que nos da opciones, apretamos un número, luego otro y así. No es un proceso atractivo para el usuario. Watson podría responder directamente preguntando al cliente qué es lo que quiere hacer. Puede querer ver su estado de facturación, consultar sobre nuevos productos y explicar para qué se los va a usar. Se trata de tener un diálogo con algo, no alguien, inteligente y que puede guiar en el proceso de elección o de decisión.

 

Por ejemplo, nos cuenta Cruz, uno puede buscar una prenda en North Face sin tener que ver decenas de modelos y como mucho separar entre modelos de hombre y mujer. Watson puede guiar al cliente inteligentemente en función de lo que éste necesita y brindar una experiencia de compra mucho más ágil y positiva. Puedo hablar con algo que no me responderá con un contenido preestablecido, sino con algo basado en haber entendido lo que necesito. Utilizando Watson, se puede establecer un diálogo mucho más rico con clientes, usuarios o ciudadanos, ya sea en forma telefónica, por chat, directa o Web. Aquí la ventaja diferenciante sería la calidad de atención al cliente.

 

Diferenciarse teniendo a Watson como asesor interno de la empresa

Esta, según Cruz, sería una segunda área de diferenciación, la que se genera cuando Watson es utilizado para asesorar al personal de la empresa o miembros de la organización. En la empresa existen numerosos empleados y, por ejemplo, un operador de call center con frecuencia no tiene la respuesta que necesita el cliente y lo deriva o lo hace esperar para poder consultar con alguien. Con Watson, se lo puede consultar y resolver sobre la marcha. Esto ya está implementado en Argentina en una empresa de entretenimiento.

 

En otras actividades, como bancos, donde se analiza riesgos con modelos que trabajan con datos duros, se pueden agregar informaciones de publicaciones, del Boletín Oficial, de Twitts, Blogs o cualquier fuente donde se comente sobre una empresa o persona que pide un préstamo, por ejemplo.  Watson puede incluso hacer cosas como tener en cuenta o elaborar un perfil de personalidad del interlocutor según observaciones que ha aprendido. Puede alinear a un oficial de cuenta que tenga las características ideales para atender a un cierto cliente, por ejemplo. Tener a Watson es como tener a un experto al lado de cada empleado y en el momento en que eso se hace necesario, nos dice Cruz.

Watson suma inteligencia a plataformas y aplicaciones de software

Cruz nos comenta que ya hay proveedores de soluciones de atención al cliente o mesa de ayuda que están estudiando la integración de Watson a sus plataformas. Además, otros desarrolladores de software están comenzando a integrar la capacidad cognitiva de Watson en sus productos debido a que los enriquece tremendamente.  Además, se acelera la curva de aprendizaje en el uso de aplicaciones CRM y otras de servicio al cliente, al usuario o al Ciudadano.

 

Watson como herramienta del Estado y gestión a ciudadanos

Watson está siendo visto con mucha avidez por parte de los organismos de gobierno, nos dice Cruz. Existe un gran interés en mejorar temas como la atención al ciudadano en sobre la forma de obtener una asistencia, en facilitar trámites como los de constitución de una sociedad y otros; también se habla de ofrecer servicios para mejorar las economías regionales mediante la comunicación y la entrega de conocimientos. Hay una voluntad de hacer las cosas con más profesionalismo y aquí Watson ayuda al ciudadano a entender las posibilidades que le ofrece el Estado o un gobierno u organismo público.

 

En forma interna, los organismos de gobierno quieren tener la capacidad de comprender mejor el impacto que tiene un determinado programa o acción de gobierno. Con Watson se puede utilizar data dura y no tan dura para visualizar mejor los resultados en términos del impacto social.

 

La operación interna de Watson y la validación de sus resultados

Según anteriores contactos de Datamation con gente de IBM que conduce el producto, Watson es una herramienta que funciona tipo “caja negra” y que no permite que el usuario evalúe la metodología que se utilizó para arribar a determinados resultados o recomendaciones. Pero Cruz nos ofrece una nueva visión de este punto. “Cuando Watson da una recomendación, el usuario le puede pedirle la evidencia en la que se basó para darla. En el ejemplo de oncología se basará en casos de pacientes y mostrará, por ejemplo, dos papers que utilizó para llegar a la conclusión. En base a eso, el profesional tomará la decisión que crea más adecuada.

 

Watson en las diversas áreas de utilización

Entre las diversas áreas de empleo exitoso de Watson encontramos a aquellas que necesitan de la detección, exploración y asociación de conocimiento (o también podríamos decir información sobre conocimientos) a un problema determinado. Cruz menciona al derecho como una de las áreas en las que Watson no sólo puede asesorar a empresas usuarias sobre temas legales sino que, principalmente, se está utilizando para asesoramiento de abogados. “Jurisprudencia es un campo muy amplio. Watson entrenado para leyes y jurisprudencia puede ayudar al abogado a encontrar casos que soporten su estrategia,” comenta Cruz. La limitación estará dada por la existencia o no de las fuentes en formato digital. Si un libro está sólo en papel, hay que digitalizarlo con software OCR u otro y convertirlo a un archivo de texto o PDF, HTML, entre otros. Así, tenemos otras áreas en las que existen grandes fuentes de información y que Watson puede explorar.

En el caso de la medicina, específicamente del tratamiento del cáncer, a Watson se le ha dado la configuración para realizar un aprendizaje profundo de máquina donde tiene la posibilidad de aprendizaje en forma no supervisada. Se le dan datos de células, datos químicos y se le instruye para que aprenda en todo lo que esté relacionado. Watson ayuda a descubrir moléculas relacionadas con la inhibición de factores que provocan el cáncer y lo hace en forma mucho más acelerada que uno o un grupo de humanos. La relación es entre pocos años y pocas semanas.

En el mundo comercial, el de empresas que fabrican o comercializan productos orientados a diferentes mercados, Watson puede jugar un papel importante recogiendo información sobre imagen de marca, calidad de los productos y los servicios, atención de venta y muchos otros. “La empresa puede saber qué se dice de ella en medios sociales y otras fuentes y en diferentes aspectos sobre su accionar. Pero lo importante es que con Watson puede analizar en qué tonos se refiere la gente a un determinado electrodoméstico, por ejemplo y que conceptos utilizan. Eso implica analizar texto y obtener resultados que agregan mucho valor . Por ejemplo, nos dice Cruz, si se habla en tono positivo del televisor que fabrico, no es suficiente saber eso. Posiblemente se hable en positivo pero diciendo “sería bueno que tenga dos pulgadas más.” Si no se asocian contenidos no me voy a enterar.”

Con Watson, se pueden obtener inputs que ayuden a hacer diseño o campañas de marketing. “A esa gente que opinó en Twitter sobre el televisor se le puede sacar un perfil en otros medios sociales, ver de qué otros temas habla y contar así con información de marketing muy rica,” agrega Cruz.

 

Qué clase de proyectos se están contemplando en Argentina

Roberto Cruz nos explica que la mayoría de los proyectos tienen que ver con temas como automatización y optimización de la atención al cliente, integración con CRMs y también actividades de marketing. En este último campo, se ve a Watson como a una herramienta que puede ayudar a segmentar el mercado en base a la observación de comportamientos de clientes; a mejorar diseños o crear otros productos o servicios nuevos. Si bien en los medios sociales y otras fuentes no se logra un perfil completo de la gente, está funcionando satisfactoriamente en lo que hace a segmentación.

¿Qué tipo de interlocutor es el que se interesa en Watson dentro de las empresas? “Los gerentes de marketing y de allí para arriba se ven atraídos por Watson. Pero los que más se entusiasman con el poder transformador de esta herramienta son los directivos principales. Lo importante es que Cognitiva está ofreciendo una metodología junto con la tecnología de Watson. Por eso ofrecemos un taller con el cliente para poder definir un caso de uso concreto que le sería beneficioso. Es un taller de medio día de duración y lo hacemos para cada potencial en forma independiente. Es un Company Day en el que los directivos pueden ver bien en qué consiste Watson y cómo se lo puede implementar en su empresa. Se discuten potenciales casos de uso y luego se les asigna prioridad para llegar a uno,” responde Cruz.

Algunos departamentos de marketing del país muestran preocupación por la integración de actitudes y comportamientos que sus funcionarios y empleados deben mostrar o comunicar como imagen de la compañía. “Están preocupados por lograr que todos los empleados sientan y vivan los valores de la empresa, no sólo en su contenido, sino también en su estilo. Es una empresa que se preocupa mucho por su imagen.”

Luego, Cruz se refiere a una problemática detectada en departamentos de Recursos Humanos. “Se trata de un caso en el que hay una problemática específica de negocio que hace que la gente tenga poca claridad de cosas. Se plantea el cómo elevar ese nivel de claridad y así también dar un paso en calidad. Aquí se está pensando en Watson para responder los temas deseados en la forma deseable.”

*** Vea los Casos de éxito de Hoteles Hilton, Cadena de Retailers Macys y Banco Bradesco haciendo click en este texto