Inteligencia Artificial, Machine Learning, Asistentes Virtuales… son algunas de las tecnologías que llevan en boca de todo el mundo desde hace unos meses. Sin embargo, al tiempo que estos nuevos conceptos se asientan, todas ellas siguen creciendo y mostrando nuevas aplicaciones y funcionalidades, una realidad que complica su asimilación para el público generalista e incluso para las empresas que quieren incorporarlos. En consecuencia, nuevos perfiles especializados empiezan a surgir, especialmente en aquellos sectores que están apostando por su introducción, como el sector bancario.
Omar U.Florez, Senior Research Manager de AI en Capital One, es uno de esos expertos que se han introducido en el mundo de la banca con el objetivo de implementar esta tecnología. Pero, ¿cómo puede ayudarnos? ¿cuáles son los retos a los que nos enfrentamos? He tenido la oportunidad de entrevistar a Florez para aclarar alguna de esas cuestiones.
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Teniendo en cuenta tu trayectoria profesional, habrás vivido en los grandes cambios que se han venido experimentando en el desarrollo del machine learning a lo largo de los últimos años, ¿podrías contarnos cuáles han sido los más significativos?
Ciertamente es una época de grandes cambios y avances muy rápidos. Algo que me ha sorprendido, y que no pensé que llegaría tan rápido, fue el proceso mismo de comunicar estos avances. Con plataformas como https://arxiv.org/, uno no necesita esperar un año para leer los trabajos de investigación publicados en una conferencia. Ahora cuando uno asiste a un evento, muchas veces ya se ha leído o conocido acerca de estos trabajos y simplemente va a conocer a los autores y discutir su implementación
Otro avance notable fue el denominado Style Transfer, es decir copiar el estilo artístico (texturas, colores, correlación entre píxeles) de una foto y pasarla a otra imagen. Esa intersección de arte e inteligencia artificial me parece un gran avance interesante porque le otorga un componente de belleza y arte a este avance tecnológico.
¿Cuál ha sido el impacto de estos cambios que comentas en el sector bancario?
La banca a nivel mundial esta cambiando de forma acelerada, muchas veces en relación a automatizar procesos y reducir la posibilidad de cometer errores involuntarios. Estamos empezando a ver un gran cambio en el concepto de banca tradicional hacia algo mas personal e inteligente. Desde la detección de fraude y los chatbots para comunicarse con los clientes usando razonamiento automático hasta tecnologías como el Bitcoin,
¿Están los clientes y la población en general preparados para el uso de estas nuevas herramientas?
Yo creo que sí. Constantemente los usuarios están buscando nuevos servicios y demandando innovación, ya sea para realizar sus tareas de formas mas rápidas y seguras o para encontrar un factor de diferenciación dentro de la gran cantidad de ofertas similares en el mercado. Ahora una gran parte de la población esta acostumbrada a smartphones, lo cual los expone directamente a nuevas experiencias y herramientas constantemente con cada modelo y actualización del sistema operativo.
Además, participas como ponente y profesor de diferentes workshops, ¿cuán importante es enseñar y concienciar sobre estas nuevas herramientas?
Enseñar siempre será importante porque permite compartir conocimiento. Cuando el conocimiento es estático y no se comparte no genera innovación ni oportunidades para otras personas que quieran aprender. Interesantemente, enseñar te obliga a estructurar tus ideas para comunicarlas claramente.
Como población latina e hispana, es bueno tener conciencia de que no estamos correctamente representados en los datasets usados para entrenar estos algoritmos inteligentes. Por ese motivo, tu asistente de voz favorito a veces no reconoce tu acento o la traducción automática de una pagina web a veces parece no tener sentido. Una parte importante de mi labor es intentar que esto cambie, que el conocimiento sea para todos, y que esta tecnología sea justa y ética en su implementación para los latinos.
¿Cómo crees que el mercado de la IA habrá evolucionado en los próximos años?
Sin duda, esta es una gran pregunta y a día de hoy me parece que habrán dos tendencias claramente marcadas.
La primera es que pasaremos de analizar las tendencias estadísticas de una base de datos a utilizar información extremadamente contextual. En otras palabras, pasaremos de predecir que película te gusta en Netflix a entender porque te emocionaste repentinamente en determinada parte de la película. Debido a la gran cantidad de sensores que nos rodean, ahora es posible estimar tu ritmo cardiaco con un wearable, nivel de actividad física diaria con tu celular, sentimientos en los mensajes de texto, o incluso tus preferencias de compra considerando el reconocimiento de objetos y lugares en las fotos que publicas en una red social. El mercado futuro de la IA será súper personalizado y rico en metadata y contexto, debido a esto mucho del procesamiento matemático será local y no en la nube, en favor de no enfrentar problemas de privacidad.
La segunda tendencia estará en el lenguaje natural, que es la forma mas cómoda que hemos encontrado para comunicarnos entre nosotros a través la evolución. Nuestros nietos estarán sorprendidos de saber que teníamos que pararnos y fijar una determinada cantidad minutos en el horno microondas para calentar nuestra cena, en vez de simplemente hablarle o llamarle por teléfono para indicarle que ese día cenaremos afuera. Estos niños pensaran que los dispositivos de sus abuelos eran muy rudos en esas épocas.