IBM ha estado perfeccionando sus soluciones de IA durante décadas y sabe un par de cosas sobre cómo ayudar a las empresas a aprovechar la tecnología para mejorar la productividad.
En 1997, IBM Azul profundo La supercomputadora se usó para vencer al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. En ese momento, todos los titulares demasiado familiares sugerían que las computadoras pronto reemplazarían a los humanos. Más de dos décadas después, la IA ha demostrado ser una herramienta de asistencia que nos beneficia todos los días.
La primera aplicación comercial de IBM Watson se anunció hace poco más de una década en febrero de 2013 para las decisiones de gestión de utilización en el tratamiento del cáncer de pulmón. En los años transcurridos desde entonces, lo hemos visto utilizado para ofrecer avances revolucionarios en el cuidado de la salud, el pronóstico del tiempo, la educación, la ciencia y mucho más.
AI News se reunió con Jay Migliaccio, gerente sénior de productos para orquesta de watsonpara saber cómo IBM está utilizando ahora su vasta experiencia para ayudar a las empresas con sus transformaciones digitales.
AI News: Entonces, Jay, ¿puede decirme cómo IBM está ayudando a las empresas a mejorar la productividad de su fuerza laboral?
Jay Migliaccio: Sí, Ryan. Muchas gracias por la invitación y por preguntarme aquí.
IBM está ampliando su conjunto de ofertas en el área del trabajo digital. El trabajo digital aprovecha la IA y la automatización para ayudar a los trabajadores a ser más productivos. Y, al igual que el trabajo humano, el trabajo digital realiza trabajo en los sistemas comerciales a través de «habilidades».
Las habilidades laborales digitales permiten que el trabajo digital interactúe con las aplicaciones comerciales, de la misma manera que usted y yo interactuaríamos con un sistema de registro o un sistema de participación. Podemos hacer esto ahora a través del trabajo digital. Y, lo que es nuevo y único, es que el trabajo digital aprovecha el estilo de interacción centrado en el ser humano.
Por lo tanto, hemos introducido el lenguaje natural y también hemos introducido la orquestación inteligente para poder ejecutar no solo habilidades individuales, sino múltiples habilidades para poder lograr tareas de mayor nivel.
AN: La IA generativa es un tema candente en el mercado en este momento. ¿Ve que se usa prácticamente en el lugar de trabajo y qué riesgos deben tener en cuenta las empresas?
JM: Sí, gran pregunta. De hecho, lo uso yo mismo en el lugar de trabajo, ocasionalmente tengo que desarrollar herramientas de software y scripts simples y he tenido que generar una cantidad de scripts para mí con éxito. Así que estoy impresionado no solo con su capacidad para generar contenido verbal y escrito, sino también con contenido de código. Estoy seguro de que será cada vez más útil en el lugar de trabajo.
Las plataformas de IA generativa actuales han sido entrenadas en Internet, así que recuerde que sus resultados pueden variar. Sé que cada vez que busco en Google o busco cosas en Internet, tomo los resultados con pinzas.
Creo que las empresas, a medida que busquen y adopten sistemas generativos de IA, se inclinarán más hacia la IA en la que puedan confiar. Por lo tanto, debemos trabajar para poder crear ese elemento de confianza en las soluciones de IA generativa.
AN: ¿Cuál es el valor de Watson Orchestrate para los desarrolladores?
JM: Cuando hablamos de desarrolladores, me refiero a los desarrolladores de automatización. Y eso es, en general, desarrolladores que están integrando aplicaciones y aplicaciones comerciales y sistemas comerciales para trabajar juntos.
En su mayor parte, esos desarrolladores han estado integrando sistemas comerciales a sistemas comerciales. Ahora, lo que podemos hacer con Watson Orchestrate es introducir al ser humano en el circuito.
Estos desarrolladores de automatización ahora tienen una plataforma en la que pueden crear e integrar sus flujos de trabajo de automatización y pueden aportar una experiencia humana a estos flujos de trabajo de automatización para los trabajadores humanos cotidianos.
Watson Orchestrate proporciona una plataforma para crear una automatización del flujo de trabajo centrada en el ser humano, diseñada para interactuar con los seres humanos en nuestro estilo de comunicación nativo, que es la palabra hablada o escrita.
AN: ¿Cómo aprende Watson Orchestrate de las interacciones de los usuarios?
JM: Hay un par de formas en que Watson Orchestrate está monitoreando el comportamiento de los humanos y aprendiendo de ellos.
Quizás lo más importante es su capacidad para interpretar el lenguaje natural a través del cual los humanos se comunican. Hoy es la palabra escrita, pero en el futuro la palabra hablada. Watson Orchestrate no solo puede hacer una coincidencia de patrones basada en oraciones conocidas existentes, sino que también puede comprender la intención de esas expresiones.
Además, puede extraer entidades de esos enunciados. Entonces, cuando usa nombres propios en una oración, puede entender que es una entidad que usaría como parte de una automatización. Puede hacer coincidir la intención de la expresión con las habilidades existentes que tiene y puede reaccionar en consecuencia. Puede comprender la intención de la expresión y luego actuar sobre esas habilidades. Cada vez más, puede secuenciar múltiples habilidades juntas.
Además, estamos trabajando en sistemas para habilitar a Watson Orchestrate para monitorear el comportamiento del usuario. Y, al igual que cualquier aplicación SaaS moderna actual que tiene recomendaciones basadas en su comportamiento, estamos trabajando en motores de recomendación para recomendar a los empleados cómo pueden usar Watson Orchestrate para ser más productivos en el futuro.
AN: Hablando de la IA de manera más general, ¿qué nuevas formas de trabajar permiten los avances actuales?
JM: Como acabo de mencionar, estamos fortaleciendo cada vez más los sistemas para comprender el lenguaje natural humano en un grado mucho más complejo y sofisticado. La interpretación del lenguaje natural ha crecido mucho más allá de la experiencia básica de bots preprogramados.
Estoy seguro de que todos han tenido una experiencia en un sitio web donde hay un bot que responde a sus preguntas básicas. Lo que estamos tratando de hacer es hacer que ese bot sea mucho más inteligente. La generación actual de trabajo digital puede comprender su intención, extraer entidades de sus declaraciones y, lo que es más importante, tomar medidas en su nombre.
AN: Por otro lado, ¿cuáles son algunos de los principales peligros de las herramientas de automatización y cómo los superamos?
JM: No estoy seguro de si esta es una categoría específica de peligro, pero supongo que la incluiría bajo la ley de consecuencias no deseadas. Cada vez que trabaja con tecnología, puede haber resultados que no espera.
Por ejemplo, si pensamos en el automóvil como una herramienta de automatización para mover humanos, la intención, por supuesto, era mover a un humano de A a B más rápido y quizás de manera más confiable. Pero el resultado neto es que ocasionalmente tenemos accidentes.
Al igual que la forma en que construimos los sistemas de transporte para restringir y reducir la posibilidad de accidentes, tenemos que hacer lo mismo en nuestros sistemas comerciales con la mano de obra digital. Ciertamente, vamos a querer comenzar poco a poco y hacer tareas muy selectivas y muy específicas que estén bien seleccionadas y bien definidas.
Tendremos que crear barandillas que protejan contra comportamientos no deseados e inesperados. Una de las formas en que estamos haciendo esto en Watson Orchestrate es potenciar el trabajo digital para que actúe en nombre del usuario y, por lo tanto, aproveche las credenciales del usuario al interactuar con los sistemas comerciales.
Como empleado, tengo cierto acceso a un sistema comercial basado en mi rol. Por lo tanto, sabemos que cuando el empleado digital realiza acciones en mi nombre, también tiene esas restricciones y permisos existentes para esos sistemas comerciales.
Otra opción es monitorear el comportamiento y monitorear las consecuencias no deseadas. Y, por último, integrar la gobernanza y crear políticas que permitan o restrinjan el comportamiento de los empleados digitales.
AN: ¿Eres un creyente en el metaverso? Si es así, ¿cuánto trabajo crees que haremos en él?
JM: Sí, gran pregunta. Metaverso para mí es un término muy vago. Aquí estamos digitalmente hablando: nunca nos hemos visto antes, podrías ser un avatar por lo que sé. Entonces, en ese sentido, creo en el metaverso.
Para mí, como la mayoría de las tecnologías innovadoras, comenzará en la periferia y se abrirá camino hacia la corriente principal. Puede observar el entretenimiento y los juegos y ver experiencias muy similares a las del metaverso que se utilizan allí.
He visto ejemplos del uso del metaverso para experiencias meditativas profundas. Si desea entrar en meditación profunda, puede ponerse sus auriculares virtuales y entrar en un mundo de metaverso que es muy diferente del mundo físico en el que vivimos.
Y también puedo ver que el metaverso se usa inicialmente con fines educativos. Creo que es una excelente manera, una especie de forma de bajo riesgo, de presentar a las personas nuevos entornos y nuevas ideas a escala.
No creo que vayamos al metaverso para ir a trabajar. No lo veo como algo que venga a corto plazo.
AN: Solo puedo prometer que no soy un avatar por el momento. Podría encontrarme contigo en la Semana de la Transformación Digital, la próxima semana. Obviamente asistirás, ¿qué compartirás con la audiencia en el evento?
JM: Sí, en la Semana de la Transformación Digital hablaré sobre nuestra visión del mercado laboral digital y algunas de nuestras soluciones. También compartiré algunas de las historias sobre los primeros usuarios de las soluciones laborales digitales de IBM.
Puedes ver nuestra entrevista completa con Jay a continuación:
IBM es un patrocinador principal de Semana de la Transformación Digital del 17 al 18 de mayo de 2023 y compartirá su experiencia con los asistentes. Pase por el stand de IBM en el stand n.° 236 y vea el de Jay Migliaccio fundamental a las 10:30 am del primer día.
Ryan es editor senior en TechForge Media con más de una década de experiencia cubriendo la última tecnología y entrevistando a figuras líderes de la industria. A menudo se lo puede ver en conferencias tecnológicas con un café fuerte en una mano y una computadora portátil en la otra. Si es geek, probablemente le guste. Encuéntralo en Twitter (@Gadget_Ry) o Mastodon (@[email protected])
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Fuente: Sobre el aprovechamiento de la IA para mejorar la productividad