La historia del uruguayo que lidera el laboratorio de IA de Microsoft para crear soluciones"

Empecé a estudiar inteligencia artificial (IA) cuando no era cool, cuando a nadie le interesaba este tema», dice Juan Miguel Lavista entre risas. El tiempo, sin embargo, le dio la razón: desde hace dos años el uruguayo es vicepresidente y chief data scientist de Microsoft AI For Good Lab. El laboratorio situado en Kirkland, Washington, EE.UU., y liderado por Lavista, se dedica a desarrollar los modelos estadísticos y machine learning para resolver «los principales desafíos a los que se enfrenta el mundo».

El camino fue sinuoso y llegar a donde está hoy fue casi una cuestión de serendipia. Se crió cerca de Young, en Río Negro. Cuando tenía ocho años, en 1985, su padre le regaló una computadora y así fue que empezó a programar, prácticamente por necesidad, porque casi no traían juegos. Esa etapa también despertó una voracidad «por aprender».

Estudió Ingeniería en Sistemas en la Universidad Católica y allí conoció la ciencia de datos, el machine learning y la IA, aunque aún eran campos muy incipientes. Impulsado por un amigo, que se presentó a una pasantía en la Organización de Estados Americanos (OEA) en Washington D.C., Lavista aplicó a una en el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Ambos fueron seleccionados.

En EE.UU. hizo una maestría en la Universidad Johns Hopkins enfocada en el procesamiento de datos. «Muchos de los algoritmos que aprendí en esa época son los mismos que estamos usando ahora. La diferencia es que hoy tenemos muchos más datos y mucho más poder de procesamiento, en ese momento prácticamente no existía. Entonces hay muchos problemas que en ese momento no podíamos solucionar, pero que ahora sí», cuenta.

GABRIEL BIENCZYCKI

Su primer año en Washington D.C. no fue sencillo: llegó tres meses antes de los atentados del 11 de setiembre de 2001. Además de la caída de las Torres Gemelas, un avión secuestrado fue estrellado contra la fachada del Pentágono, a pocas cuadras del hogar de Lavista en Pentagon City. Luego hubo casos de ántrax, e incluso un francotirador. A pesar de esas situaciones, la comunidad de latinoamericanos en el BID ofició como grupo de contención.

Una vez que terminó su maestría, en 2007, el uruguayo se mudó a la costa oeste y se instaló en Seattle para emprender con una startup llamada alerts.com. Sin embargo, no contaba con la crisis financiera de 2008, que hizo que los inversores fueran más conservadores a la hora de apoyar nuevos negocios.

Una vez más, aunque no sucedió lo que él tenía en mente, todo resultó bien. Uno de sus inversores lo recomendó para Microsoft y se incorporó en el «área de experimentación», que luego se transformó en la pata de machine learning del buscador Bing. Cuando Satya Nadella asumió como CEO de la compañía empezaron a trabajar con otras divisiones como Xbox y Windows.

Lavista declara que siempre tuvo una «vocación filantrópica», entonces, cuando falleció el hijo de un miembro de su equipo por síndrome de muerte súbita del lactante (SMSL), se puso a pensar qué se podía hacer desde su área de expertise para prevenir estos casos. Así, con los datos del Centers for Disease Control and Prevention (CDC) y el apoyo del Children’s Hospital de Seattle desarrollaron un modelo para identificar patrones y potenciales causas del síndrome. La experiencia lo impulsó a realizar un doctorado enfocado en la aplicación de IA en los sistemas de salud.

«A Microsoft le interesó lo que estábamos haciendo y pasamos a tener un equipo y creamos un laboratorio, AI For Good Lab», recuerda y agrega: «hay un potencial gigante en el uso de IA para ayudar a la sociedad, y nosotros nos dedicamos a eso».

El equipo liderado por Lavista está compuesto de unas 50 personas distribuidas en EE.UU. y África (tienen un laboratorio en El Cairo, Egipto, y al momento de la entrevista estaban por instalar uno en Nairobi, Kenia). «Decidimos apostar al talento en el sur global», explica. Bajo esa premisa, también, inauguraron el AI Co-Innovation Lab en el Parque Tecnológico del LATU, en Uruguay, el primero en América Latina. «Para que las soluciones realmente funcionen, uno tiene que crear y capacitar gente que pueda entender los problemas, trabajar en conjunto con otros equipos a nivel local», remata.