Compartir

Watson, el ordenador de IBM que deslumbró en el concurso de TV Jeopardy¡ y se graduó como experto en medicina oncológica, ahora atiende al teléfono.

Por Ignacio de la Vega, analista de INCompany.

 

Watson es el nombre de la súper-computadora creada por IBM, capaz de reconocer el lenguaje humano –hablado o escrito– y recibir información en su base de datos para luego procesar preguntas y entregar respuestas, todo de manera casi natural y por supuesto, muy inteligente. Desde que salió a la luz pública, hace muy pocos años, este adelanto tecnológico ha sido probado en varias áreas de desarrollo humano: la medicina, economía y hasta como soporte de servicio al cliente.
Ahora, IBM cree que su máquina está lista para todo y busca expandir los campos a los que puede dedicarse, principalmente motivados por la idea de comercializar este producto y transformarlo en algo que sea parte de la vida cotidiana en pocos años más. La compañía cree, por ejemplo, que Watson puede aprender a cocinar y sugerir recetas culinarias nuevas, además de servir en el área predictiva industrial para saber cuándo una máquina va a fallar o bien ayudar al desarrollo de drogas para tratar enfermedades, señala Juan Pablo Oyanedel, especialista de Betazeta y de FayerWayer.com.

Por ejemplo, la empresa GlaxoSmithKline, dedicada al desarrollo de productos farmacéuticos, realizó junto a IBM un experimento para probar las capacidades de Watson en dicho campo: se le entregaron a la computadora todos los textos que encontraron sobre la malaria, junto a información sobre drogas contra la malaria que se conocen hoy e información sobre compuestos químicos. Como resultado, Watson “inventó” varias drogas contra ese mal que ya se conocen, además de otras quince alternativas que podrían servir como potenciales soluciones.

Esto ayudó a IBM a entender que Watson quizás sea una de las mejores herramientas disponibles para manejar grandes flujos de datos, pudiendo entrar al campo del “Big Data”, encargado de ayudar a corporaciones y gobiernos a encontrar los puntos útiles a partir de muchísimas fuentes, lo que sería una tarea de procesamiento y selección de datos masiva hecha a la medida para Watson.

Watson y la atención al cliente
Las cifras son gigantescas: 270.000 millones de llamadas a centros de atención telefónica son atendidas anualmente. De ellas la mitad no se resuelven de inmediato o requieren escalar el problema a un supervisor. Un 1% de mejora en la satisfacción del cliente lleva a un 4,6% de ganancia de cuota de mercado. Los clientes satisfechos generan un 23% más de ganancias a la empresa. ¿Cómo mejorar estos datos? IBM cree que el supercomputador Watson proporcionará una mayor satisfacción y mejoras en los resultados financieros.

¿Y cómo se puede aplicar un sistema como Watson a la atención al cliente? ¿Qué puede aportar a un servicio que, precisamente, requiere “contacto humano”? Watson es un sistema capaz de “devorar” cantidades ingentes de información, por tanto, es capaz de procesar todo el portfolio de productos de una empresa, los manuales de usuario, las FAQs, procedimientos de operación y un largo etcétera de fuentes que si las sumamos a su inteligencia artificial y su procesamiento del lenguaje natural hacen que este supercomputador se transforme un potente asistente virtual para muchas empresas.

Hoy en día no es raro encontrar páginas web con buenos y potentes buscadores con los que localizar, sin demasiado esfuerzo, aquello que buscamos. De hecho, hay algunas páginas web que nos ofrecen asistentes virtuales a los que preguntar, con lenguaje natural, nuestras dudas y podemos obtener buenas respuestas basándose en la información que hay publicada en la web. Imaginemos ahora que tenemos un problema complejo con nuestro banco y, por tanto, las FAQs no nos ofrecen respuesta. Watson podría estar “detrás” de la web de nuestro banco y nosotros podríamos plantear preguntas que serían respondidas sin tener que llamar, sin esperas y sin el enfado provocado porque nuestra llamada va siendo transferida siguiendo un escalado interno dentro del servicio de atención al cliente.

Ganador de Jeopardy!
Watson se presentó al concurso de TV Jeopardy! y ganó a los dos mejores concursantes de la historia del programa.
Después de cuatro años de intensas investigaciones y progresos por parte del equipo de investigadores de IBM, Watson demostró su capacidad para competir en Jeopardy! contra ganadores del concurso, desempeñando un papel al mismo nivel que expertos humanos en términos de precisión, confianza y rapidez.

Entre sus características estaban:

• Manejo del lenguaje natural,
• Posibilidad de formular hipótesis,
• Búsqueda de evidencias,
• Manejo de información no estructurada,
• Gestión de ingentes cantidades de datos (Big Data),
• Comparación de resultados,
• Ranking de respuestas.
• Aprendizaje.
y un sinfín de algoritmos de Inteligencia Artificial.

Como es de suponer, Watson no estaba concebido para jugar en concursos de TV sino para aplicaciones de negocio. La primera llegó en el mundo de la salud. Así, Watson comenzó a trabajar con la empresa sanitaria WellPoint y el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center para proporcionar servicios en la nube capaces de revolucionar la sanidad. Un diagnóstico apoyado por Watson mejoraba la predicción desde un 50% hasta el 90%. En este proceso, Watson se hizo un 75% más pequeño y un 15% más rápido.

El proyecto ha superado los campos del análisis de datos no estructurado, el procesamiento de lenguaje natural y el diseño de sistemas optimizados de carga de trabajo. Más allá de Jeopardy!, la tecnología que se esconde detrás de Watson se puede adaptar para resolver problemas sociales y empresariales (por ejemplo, el diagnóstico de enfermedades, la gestión de la
asistencia técnica en línea y el análisis sintáctico de enormes registros de documentos legales), y para lograr progresos en los diferentes sectores.

La capacidad de Watson para comprender el significado y el contexto del lenguaje humano y para procesar información con rapidez con el fin de hallar las respuestas precisas a preguntas complejas, guarda un enorme potencial para transformar la manera en la que los ordenadores ayudan a las personas a realizar tareas en sus trabajos y vidas personales.

Atención telefónica
Ahora Watson ha dado un nuevo paso: la atención telefónica. Con demasiada frecuencia, al ser atendidos telefónicamente, o no hay una persona al otro lado, o no sabe responder nuestras preguntas. Watson podría ser una buena alternativa.

De modo que en poco tiempo, ese prodigio de la Inteligencia Artificial podría estar al otro lado de la línea. Watson para las masas. El nuevo producto se llamará Watson Engagement Advisor.

Una novedad es que no será un dispositivo que implanten las empresas. No será un ordenador; será un servicio. Las empresas contratarán el servicio y podrán realizar modificaciones. Unas tendrán soporte de voz, quizá basado en otros proveedores como Nuance. Otras proporcionarán todos los manuales técnicos y condiciones contractuales. Otras permitirán que Watson acceda a los registros de clientes con la necesaria confidencialidad de modo que Watson podrá llamarnos por nuestro nombre.

Watson nunca se va de vacaciones
Es posible que haya oído hablar de Watson ya, decía Gertner. En 2007, un grupo de ingenieros informáticos en los laboratorios de investigación de IBM, en el estado de Nueva York, comenzó la construcción de la máquina – llamado así por el primer presidente de IBM, Thomas J. Watson – con el objetivo de crear una tecnología de pregunta y respuesta que sería más poderosa que cualquier cosa en el planeta. El objetivo inicial del grupo de Watson era simple: ganar en el juego Jeopardy! , algo que logró e hizo famoso a Watson en febrero de 2011. Sin embargo, el grupo tenía un objetivo mucho más importante: convertir a Watson en un negocio y en lo posible en uno de gran escala.

Así que a partir de finales de 2009, un equipo de desarrollo de negocios de IBM comenzó a celebrar reuniones fuera de la empresa en un esfuerzo por comprender el valor fundamental de esta nueva tecnología. No hay duda de que podría ser un negocio algún día. Pero, ¿qué tipo de negocio?

“Lo primero que nos impactó sobre Watson”, recuerda John Kelly, jefe de investigación de IBM, “es que esto se puede aplicar en casi cualquier lugar.” Al principio, los ejecutivos de la multinacional decidieron centrarse en un campo en el que Watson podría tener un gran impacto social, a la vez que demostrar su capacidad para dominar un complejo cuerpo de conocimientos. El equipo optó por la medicina. Creían que Watson podría ayudar a los médicos a realizar diagnósticos y, aún más importante, seleccionar los tratamientos.

Específicamente, pensaron que Watson podría ser la herramienta perfecta para ayudar a tomar decisiones complejas que especialistas en cáncer debían tomar. Watson puede ingerir más datos en un día que cualquier humano podría en la vida. Puede leer todas las revistas médicas del mundo en menos tiempo del que le toma a un médico beber una taza de café. De pronto, se pueden leer historias de los pacientes, estar informado de las últimas pruebas de drogas, mantenerse al tanto de la potencia de las nuevas terapias, y ceñirse estrechamente a las directrices técnicas que ayudan a los médicos a elegir los mejores tratamientos. Watson nunca se va de vacaciones. Y nunca se olvida un hecho, destacaba Jon Gertner en su artículo de Fast Company.

Watson representa un gran avance en el diseño y análisis de sistemas. Ejecuta tecnología DeepQA de IBM, un nuevo tipo de capacidad de análisis que permite realizar miles de tareas simultáneas en segundos para proporcionar respuestas precisas a las preguntas.

Tercera era de la informática
Watson cuenta con unos 200 millones de páginas de contenido de lenguaje natural (equivalente a leer 1 millón de libros). Utiliza la estructura Apache Hadoop para facilitar el procesamiento de grandes volúmenes de datos con el fin de crear conjuntos de datos en memoria utilizados durante el tiempo de ejecución.

El diseño de Watson en servidores Power 750 comercialmente disponibles, fue una elección deliberada para garantizar una adopción más rápida de sistemas optimizados en sectores como la sanidad y los servicios financieros. El objetivo era una diferencia fundamental entre Watson y Deep Blue, el cual era un superordenador altamente personalizado.

Los ejecutivos de IBM han llegado a creer que Watson representa la primera máquina de la tercera era de la informática, una categoría ahora se conoce dentro de la empresa como la computación cognitiva.
John Kelly, jefe de investigación de IBM, ” señala que la primera generación de computadoras eran máquinas que sumaban cifras tabulando. “La segunda generación”, dice, “fueron los sistemas programables – el mainframe, el primer IBM 360, PC, todos los ordenadores que tenemos hoy.” Ahora, Kelly cree que hemos llegado al momento cognitivo – un momento de verdadera inteligencia artificial-. Estos equipos, como Watson, pueden reconocer el contenido importante dentro de nuestro lenguaje, tanto hablado como escrito. No nos piden que nos comuniquemos con ellos en su lenguaje cifrado… hablan el nuestro. Y quizás lo más importante, pueden aprender, por lo que mejoran sin instrucción humana constante.

Siri, en el iPhone, se puede considerar un ejemplo elemental. Watson es la fuerza industrial. “Las computadoras hacen cálculos numéricos, que se mueven en torno a los datos, y lo han estado haciendo siempre”, David Ferrucci, el investigador de IBM que comandó el equipo que construyó el primer ordenador Watson, subraya que “Watson, es la interpretación de la información en términos humanos.

En el mundo real
Watson, en el esquema de marketing de IBM, está aquí para ayudar con nuestras preguntas, en lugar de resolverlas. En el caso de la medicina está aquí para apoyar a los médicos, no para sustituirlos.
El Watson de hoy no es precisamente el mismo equipo que ganó en Jeopardy! IBM ha afinado su software y algoritmos para aplicaciones médicas (o, en el caso de Citibank , aplicaciones de servicios financieros). Watson se ha reducido, desde una fila de una docena de bastidores de servidor que llenaban un pequeño dormitorio ha un conjunto del tamaño de un refrigerador de doble puerta.

En el 2012, una media docena de Watson se encontraban dispersos por los Estados Unidos. Algunos están en los locales de los clientes de IBM, como es el caso de la aseguradora Wellpoint, mientras que otros están basados en la nube, que es como hospitales como el Sloan-Kettering accederán a Watson. “Efectivamente, no hay límite al número de Watson que pueden existir”, dijo Bernie Meyerson, vicepresidente de innovación de IBM. Watson es una creación de software, no hardware. “Eso es la belleza de ella”, dice.

La información
Watson es diferente de los grandes servidores y mainframes de otras maneras también. Las mejores computadoras de hoy tienen la extraordinaria potencia de procesamiento necesaria para crear, por ejemplo, las cadenas de suministro complejas para la construcción de un nuevo automóvil o planear el lanzamiento de un satélite. Estas máquinas son buenas en la manipulación de grandes cantidades de datos claramente definidos – números y hechos – conocidas como información estructurada. Pero la mayor parte de la información del mundo es más ambigua y menos precisa y está más allá de sus cálculos. “Ahora tenemos esta proliferación de lo que llamamos Big Data”, señalaba Manoj Saxena, director comercial de Watson, en el artículo de la revista Fast Company en referencia a la inundación de información generada por nuestras computadoras, nuestros sensores electrónicos, y nosotros mismos. “El noventa por ciento de la información del mundo fue creada en los últimos dos años”, dijo. “Pero el 80% de ese 90% es información no estructurada o semiestructurada, como notas del médico o revisiones de productos en Amazon. ” En esta infinita cantidad de datos se encuentran, además, los tweets, blogs, correos electrónicos – todo el ruido y los garabatos de la vida moderna-“. Por lo tanto, cualquier empresa que aspirara a gestionar los datos y la información de todas las empresas del mundo sería hoy capaz de analizar sólo una pequeña parte de ella. Watson, sin embargo, es un genio en la lectura de la información no estructurada. Y es precisamente este mecanismo que explica por qué IBM ve una tan rica oportunidad de negocio aquí.

La medicina como primera opción
Asimismo, explica que la medicina es una primera opción lógica. Mientras que algo de información de la salud es, en efecto estructurada – pensar en las lecturas de la presión sanguínea o recuentos de colesterol – la gran mayoría no es estructurada. Esto incluye libros de texto, revistas médicas, registros de pacientes y enfermeras y evaluaciones médicas. De hecho, la medicina encarna tanto la información no estructurada que su proliferación ha superado con creces la capacidad de los médicos para mantenerse infirmados. Ni una mejor formación, ni educación continua, podrían jamás solucionar completamente este problema.
Un resultado de la sobrecarga de información es una alta tasa de errores en los diagnósticos y por lo tanto en la aplicación de los tratamientos correctos. Por ejemplo, subrayaba Saxena, el 20% de los diagnósticos iniciales de cáncer se altera con el tiempo. “Imaginen las implicaciones sobre la atención del cáncer si hay una posibilidad entre cinco de que en los próximos seis meses, cualquiera que sea la terapia que te están aplicando, debiera haber cambios en ella.
Fuente: IBM, FayerWayer y Fast Company