La IA, un "buen martillo" que ayuda a resolver grandes problemas globales, según líder uruguayo en Microsoft

Detectar la retinopatía en bebés prematuros, evaluar daños en conflictos o desastres con imágenes satelitales y hallar armas prohibidas en videos de guerra son solo algunos de los múltiples usos que Microsoft realiza de la inteligencia artificial (IA) en alianza con organizaciones e investigadores para resolver «algunos de los problemas más grandes del mundo».

El epicentro de esa ambiciosa estrategia del gigante tecnológico es el AI For Good Lab (Laboratorio de IA para el Bien), que tiene al uruguayo Juan Miguel Lavista como vicepresidente corporativo y chief data scientist. Lavista visitó esta semana Montevideo en el marco de la puesta en marcha del laboratorio en Uruguay, dentro del Parque de Innovación del LATU, un nuevo avance en la expansión internacional del proyecto.

Sobre el auge de la IA, el trabajo del laboratorio y el libro Inteligencia artificial para el bien, del que es coautor, se refirió el uruguayo en esta entrevista.

-¿Por qué escribió un libro sobre el impacto de la IA a partir del trabajo del laboratorio?
-El laboratorio tiene ya casi siete años, fue antes de que la gente empezara a hablar de IA. Nació de decir: ‘todas las empresas tienen programas de responsabilidad social y muchas hacen donaciones, ¿por qué en lugar de hacer donaciones no donamos nuestro tiempo y expertise?’. Nos dimos cuenta de que había un potencial para usar esta tecnología en alianza con organizaciones a las que ayudábamos con recursos -hospitales, gobiernos, ONG-, pero que no podían contratar ni retener personal con este perfil. Una de las formas más fáciles que empezamos a usar era mostrar proyectos. Muchas veces ahí se les prendía la lamparita y decían ‘así nos pueden ayudar’. Por ejemplo, trabajamos con el sonido debajo del agua para identificar ballenas. Le mostramos esto a una ONG que investigaba en Siria crímenes de guerra y nos preguntaron si podíamos hacer lo mismo para detectar el sonido de armas prohibidas por la Convención de Ginebra. Tenían evidencia de que así era, pero eran millones de videos y les resultaba imposible revisarlos todos. A partir de estos casos pensamos en escribir un libro, porque es la forma que tenemos para que la gente entienda cómo se puede usar la IA.

-De los casos que menciona el libro, ¿cuál es el que más le impresionó?
-Es difícil tener un hijo favorito. Uno de los proyectos que me encanta y en el que fui investigador es el de la retinopatía en bebés prematuros. Este problema no existía tanto hace un par de décadas y hoy vemos un crecimiento potencial. La razón es que más y más chicos prematuros sobreviven, entonces cada uno necesita un screening. El problema es que no hay suficientes médicos en el sur global para diagnosticarlo. Si bien son proyectos muy diferentes -identificar una casa desde un satélite para ver si fue destruida o detectar si un paciente tiene cáncer pancreático-, desde el punto de vista de la computación son el mismo problema.

-Además de análisis de imágenes, ¿qué otros usos le han dado a la IA?
-Hay muchas lecturas que se pueden hacer desde una imagen, entonces trabajamos mucho con visión por computadora. Las imágenes te dan toda la información dentro de un encuadre, por eso en IA se empezó a trabajar mucho antes con imágenes que con texto. También trabajamos con la parte acústica. El sonido se convierte en un espectrograma y después se lo trata como una imagen. Está la parte de imagen satelital, que me encanta porque escala a nivel global, y la de imagenología (médica): resonancia magnética, tomografía computada, rayos X. Y en los últimos tres años empezamos a trabajar mucho texto gracias a los grandes modelos de lenguaje. Hasta 2022, trabajar con texto abierto, como historias médicas, era prácticamente imposible.

-A nivel general, ¿en qué etapa está la adopción de la IA?
-Hubo un quiebre gigante gracias a los modelos de lenguaje. Hasta 2022, el sector que podía utilizar estas herramientas era mínimo, menos de un millón de personas, seguramente expertos en computación. Hoy tenés 1.200 millones de personas que trabajan con IA, gracias a Copilot, ChatGPT, Claude. Creo que estamos todavía en una etapa de crecimiento exponencial del uso de esta tecnología y hay mucha investigación sobre estas herramientas y sus limitaciones.

-Frente al avance de la IA, ¿qué importancia tiene regularla?
-La regulación es necesaria, pero lo importante no es la discusión regulación sí o regulación no, sino intentar que con esto podamos beneficiar más a la sociedad. Tenés regulación buena y otra que no ayuda. Entonces, es importante entender a nivel social que hay que trabajar con otros países. Si cada país intenta inventar su propia regulación, no ayudará a nadie. Es muy importante que las organizaciones mundiales ayuden a traer consensos.

-¿Qué grado de apertura a incorporar la IA observa entre las organizaciones y empresas?
-Hoy muchas empresas que hace tres años no sabían lo que era esta tecnología la están utilizando. También es importante que muchos proyectos que menciona el libro no son modelos generativos, sino algoritmos de supervisión donde tenés mucho más control. La alucinación no existe en los algoritmos no generativos, aunque pueden tener errores. A veces se confunde toda la IA bajo el esquema generativo. Por otro lado, se dan cuenta de que es una herramienta que les puede ayudar, entonces están más abiertos a experimentar.

-¿Cómo manejan expectativas en el uso de la IA para resolver problemas de gran escala?
-Al principio tenés gente que tiene muchas expectativas no realistas. Es decir, los proyectos que traen son importantísimos, pero esta tecnología no los puede resolver todos. La IA es un muy buen un martillo, pero no todo se puede resolver con esta herramienta. Entonces, hay un manejo de expectativas. También va en mostrar para qué sirve. Elegís de este menú, pero no hacemos magia.

-¿Cuál es la perspectiva de crecimiento a largo plazo para el laboratorio?
-Ahora tenemos una cartera abierta de casi 200 proyectos, 100 ya terminados. El laboratorio ha crecido y vamos a ampliarlo en Uruguay. Tenemos oficinas en Nairobi, Abu Dabi, Estrasburgo, Bogotá, Nueva York y Seattle. La forma de crecer es trabajando en conjunto con otros lugares que también investigan; además, todo lo que hacemos lo publicamos en revistas científicas y es open source para que otros puedan aprender y expandirlo.

-¿Qué rol juega Uruguay en la estrategia del laboratorio?
-Venimos trabajando aquí con el Innovation Lab y hemos visto muy buenos proyectos. Nosotros medimos la difusión de IA a nivel mundial y, en Sudamérica, Uruguay es el número uno, y en Latinoamérica está tercero, detrás de Costa Rica y República Dominicana. Eso nos interesa y vemos a Uruguay con potencial. El nivel educativo uruguayo es bueno, entonces estamos muy contentos con los recursos humanos aquí.

DARWIN BORRELLI

-Siempre aparece el debate sobre si la IA va a reemplazar trabajo humano. ¿Cómo lo ve?
-Soy bastante optimista. En la historia de la humanidad se han identificado unas 25 tecnologías de propósito general, como la imprenta, la computadora, la electricidad, Internet, y esta es una más. Todas generaron un cambio gigante y la primera reacción fue un poco de freno y miedo. Ante una tecnología, es más fácil saber los trabajos que serán afectados que los trabajos que crearán. Entiendo los miedos. Hoy lo que veo es que sí va a generar mucha más productividad y eso históricamente ha aumentado la calidad del trabajo y la cantidad de gente que se beneficia.

-¿A dónde le gustaría ver posicionado al laboratorio a futuro?
-Me encantaría que tenga impacto en Uruguay, que se vea el valor de utilizar IA para ayudar a la sociedad uruguaya. Ese es nuestro plan.