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Luis Buezo, nacido en Irún (Gipuzkoa) hace 54 años, pero vivido casi toda su vida en Madrid, es el responsable global de inteligencia artificial de Hewlett Packard Enterprise (HPE), una empresa con 60.000 empleados que tiene en su haber el considerado ordenador como la más rápida del mundo: la Frontier, una máquina con 1.194 exaflops de rendimiento y considerada una de las mejores novedades del año pasado. En Finlandia tienen LUMI, el más grande de Europa (380 petaflops) y el quinto del mundo. Este hermano tres veces menor del Frontier tiene una potencia de cálculo equivalente a la de 1,5 millones de portátiles de última generación trabajando simultáneamente y que, apilados, formarían una torre de 23 kilómetros de altura.
Esta apuesta por la supercomputación es fundamental para la inteligencia artificial (IA), que, en sus modelos más complejos, requiere billones de parámetros. Pero Buezo cree que si bien esta carrera es necesaria, existen alternativas para cualquier escenario, y que el desarrollo de la inteligencia artificial es robusto y trae beneficios incalculables a todos los niveles.
Preguntar. ¿Existe riesgo de que se produzca una burbuja de IA?
Respuesta. Nos encontramos en uno de los momentos más disruptivos de nuestras vidas, comparable a la llegada de internet, del que ya hemos visto lo que ha generado y lo que somos capaces de hacer gracias a la conectividad. Estamos en un punto de inflexión donde todas las empresas y organizaciones están evaluando cómo aplicar la inteligencia artificial para mejorar sus procesos internos y de negocio, la calidad y la productividad. Creemos en una IA potente, fiable y, sobre todo, abierta y accesible para todo tipo de organizaciones. Si Internet sólo hubiera sido utilizado por un grupo muy específico de organizaciones, no sería lo que es.
P. Pero los principales avances en inteligencia artificial están en manos privadas, que querrán obtener su beneficio, el retorno de la inversión.
r. Abogamos por una arquitectura abierta que permita la colaboración entre diferentes organizaciones. Esto es muy importante. Hace unas semanas anunciamos desarrollos conjuntos de diseño arquitectónico. Software (programación) con Nvidia. También trabajamos mucho en el catálogo. fuente abierta (código abierto), no sólo con modelos comerciales. Hacemos esto con ambas alternativas porque tenemos escenarios para cada cliente en los que usa una u otra. Aplicamos nuestros principios éticos de respeto a la privacidad y los derechos humanos, que siempre haya supervisión personal y que sea inclusiva para minimizar cualquier tipo de prejuicio. También debe ser explicable, controlable y robusto, dotado de seguridad interna y protegido de cualquier tipo de ataque, mal uso o posible fallo.
P. ¿Representa un riesgo la existencia de inteligencia artificial a disposición de organizaciones que no respetan estos derechos?
r. Los clientes exigen principios éticos y legales en los desarrollos. Surge en las primeras conversaciones. Las empresas u organizaciones que utilicen código abierto y violen todas estas regulaciones serán responsables. Pero cada vez hay más conciencia sobre el uso responsable.
P. La inteligencia artificial ha entrado de lleno en sectores como el farmacéutico y el industrial. Pero hay otros, como la justicia, donde es más difícil de ver. Asististe a un seminario sobre este campo. ¿Habrá algún día procesos automáticos, ordenadores con batas?
r. La reunión tuvo lugar en La Haya (Países Bajos) y comenzamos a proponer casos de uso. Veo ventajas muy relevantes en la justicia como ayuda en la toma de decisiones y en diversos procesos. La supervisión humana es muy importante aquí. No se trata de cambiar completamente un proceso, sino de ayudar a la toma de decisiones y al procesamiento de la información. Existen modelos de IA generativa en los que puedes incluir toda esta información y pueden ayudarte a hacer resúmenes, hacer preguntas específicas y revisar de dónde proviene esta información o una conclusión. Hoy en día puede ayudar mucho a agilizar procesos y permitir que los profesionales dediquen más tiempo de calidad a lo más importante.
P. ¿En qué campos se desarrollará más la inteligencia artificial?
r. En todo. Se aplica a todo tipo de empresas de cualquier sector, desde la administración pública hasta la empresa privada. Disponer de información fiable, concreta y precisa mucho más rápidamente aplica a todo tipo de sectores. En el sector industrial hay mucho por hacer en materia de control de calidad o automatización de fábricas. Las instituciones financieras están muy avanzadas en las aplicaciones de técnicas analíticas y de control del fraude. Pero también tenemos ejemplos de uso en deportes electrónicos (e-sports) o en el automovilismo. Trabajamos con el equipo Maserati para mejorar la competitividad.
P. ¿Qué hay que hacer para evitar aplicaciones deficientes de IA?
r. Trabajamos en un ciclo de enfoques sucesivos que comienza con la gestión de las expectativas: qué se puede y qué no se puede hacer con inteligencia artificial o analítica avanzada. Esto es muy importante, es entender y acordar los casos de uso más factibles con resultados concretos en el corto y mediano plazo. El segundo elemento es ver los datos disponibles y si con esos datos es posible lograr el retorno de la inversión esperado por el cliente. Si no son válidos, buscamos otras formas de llegar a ellos. En la fase de prueba de valor verificamos que la tecnología vale la pena, que el caso de uso específico que estamos evaluando realmente produce el retorno de la inversión del cliente. Lo hacemos en un entorno de laboratorio y podemos mejorarlo. Buscamos modelos donde el rendimiento esté por encima del 90%. Luego está el desafío de ponerlo en producción, integrarlo con las aplicaciones existentes y probarlo.
P. Un gran modelo de lenguaje necesita billones de parámetros. ¿Ha llegado la era de la supercomputación para encargarse de ellos?
r. Tenemos varias alternativas. Contamos con supercomputación con la que se pueden entrenar y desarrollar modelos de lenguaje grandes, pero también tenemos otra arquitectura para empresas que quieran construir un modelo más liviano. Es muy importante entender cuál es el caso de uso, cuál es la necesidad.
P. ¿Es la inteligencia artificial sostenible?
r. En el Centro Global de Excelencia en Inteligencia Artificial y Datos de Madrid nos hemos centrado en aprovechar la sostenibilidad Software por Intel para optimizar el modelo en términos de velocidad y consumo de energía. Conseguimos acelerar hasta 14 veces la velocidad de procesamiento de imágenes y reducir hasta 17 veces el nivel de energía consumida por el algoritmo, lo que finalmente se traduce en una reducción de las emisiones asociadas. Es una pregunta importante que también nos hacen los clientes. Siempre es muy importante no sólo buscar prestaciones, sino también que el modelo sea óptimo en términos de consumo y sostenibilidad.
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