CASTELLÓ. Francisco J. Martín, CEO de BigML, fundó esta compañía estadounidense especializada en el desarrollo de la Inteligencia Artificial para empresas, junto a Tom Dietterich, uno de los padres del machine learning. Este martes 19, a partir de las 16 horas Martín impartirá, junto a otros expertos, una charla enmarcada en el quinto webinar del ciclo internacional de conferencias Smart Business Innovación & Valores que organiza la Cámara de Comercio de Castellón bajo el patrocinio premium de Caixabank y Castellón Plaza como media partner. La inscripción aún está abierta a través de este enlace. En este foro, compartirá escenario con Adolfo Plasencia, divulgador científico que fue profesor del MIT y la Universidad de Harvard. En esta entrevista a cargo de este especialista y autor del libro De Neuronas a Galaxias, ambos dialogan aquí sobre el binomio empresa-Inteligencia artificial en un avance de lo que será esta nueva entrega de webinar internacional de conferencias.
- Adolfo Plasencia: ¿Es la AI, llegados a donde estamos, más cosa de la ciencia o de las empresas? ¿Fundaste BigML solo para hacer inteligencia artificial? ¿En qué que momento estamos de la AI vista desde tu empresa?
- Francisco J. Martín: Co-fundé BigML para crear una herramienta de machine learning más accesible, más fácil y más barata para todo el mundo. De hecho, para "democratizar el Machine Learning" y no dejarlo en manos de una élite de científicos o empresas muy sofisticadas tecnológicamente hablando. Las herramientas disponibles en su momento eran muy complejas, creadas por científicos para científicos; o muy complejas y también muy caras. Con el machine learning se pueden programar los ordenadores para hacer tareas complejas utilizando datos en lugar de tener que programarlos instrucción por instrucción. Conforme las empresas acumulan más datos producto de la digitalización de los últimos 20 años, el machine learning permite optimizar muchas tareas y procesos y vamos acercando a un momento de utilización masiva.
- A. P: ¿Se puede abrir hoy un "grifo" en la empresa y que salga inteligencia artificial como si fuera un servicio o una 'commodity' más en la empresa?
F. J. M.: Estamos cerca de conseguir eso con el machine learning. Se puede abrir el 'grifo' y obtener servicios que permiten obtener un modelo predictivo sin necesidad de saber nada de las técnicas estadísticas que hay detrás para crearlo. Nuevas APIs como las nuestras de BigML han sabido abstraerlo al mismo nivel que en su día las bases de datos hicieron con el almacenamiento de datos. Así que la respuesta es sí. Servicios MLaaS (Machine Learning as a Service) como los de nuestra empresa permiten el mismo nivel de acceso a las técnicas más avanzadas de machine learning tanto las empresas más grandes como las pequeñas, y además de forma 'descentralizada' y deslocalizada', es decir, en cualquier parte del mundo.
- A. P: En la mercadotecnia actual de productos, y sobre todo de servicios, un área muy importante es la de la “última milla”, el último kilómetro junto al consumidor. ¿Hay también en la Inteligencia Artificial, en el machine learning, un 'último kilómetro' en las cercanías del usuario de esta tecnología?
F. J. M.: Por supuesto, existe tanto el problema de la última milla como el de la primera milla. La "primera milla" consiste en preparar los datos de la forma en la que se necesitan para los algoritmos de machine learning. La última milla es como los modelos creados por los algoritmos de machine learning se utilizan en producción. Nosotros queremos que esa ayuda sea 'de principio a fin'.
