El combate cuerpo a cuerpo entre las sorpresas en la Cumbre de Innovación de Economistas, ya que los delegados instaron a aumentar, no reemplazar, las habilidades humanas.

Panel (de izquierda a derecha):Niclole Eagan, Heath P. Terry, Michael Wignall y Tom Standage

Era inevitable que la tecnología del día , la inteligencia artificial (IA) dominó los intercambios de apertura en la Economist Innovation Summit de hoy (#EconInnov) . Y para aquellos, como yo, admite Jeremy Cowan - que creía que la IA sigue siendo principalmente una serie de chatbots y proyectos piloto, hubo una llamada de atención temprana.

En la sesión de apertura, el moderador Tom Standage, The Economist Editor adjunto, le dijo Nicole Eagan, directora ejecutiva de Darktrace , una empresa que se describe a sí misma como un jugador en la "tecnología del sistema inmunológico empresarial para la seguridad cibernética", que su organización ahora ha implementado IA en más de 7.000 empresas en todo el mundo.

(Nicole será entrevistada por IoT Now en las próximas semanas para discutir el mercado de la IA y estas implementaciones con mayor detalle. Ed.)

Fue menos sorprendente escucharla decir que los bancos ya usan inteligencia artificial en la detección de fraudes y modelos predictivos, pero insistió en que la mayoría de sus implementaciones se completan en menos de una hora. Volveremos a esa afirmación cuando hablemos cara a cara.

Tom Standage parecía escéptico acerca de algo y preguntó cómo se las arreglaban para solucionar la situación de buscar piratas informáticos que ya estaban en la red. Después de todo, para un nuevo sistema de inteligencia artificial, cualquier cosa que esté en la red ya parece, por definición, ser la norma. Eagan sostuvo que en los primeros dos o tres días el sistema puede decir que es normal, pero al examinar múltiples conjuntos de datos, pronto puede detectar anomalías.

Pesado pero no lento

Aparte de los servicios financieros, Standage preguntó qué industrias están más adelantadas en la adopción de la IA. La respuesta de Heath P Terry, director gerente de Goldman Sachs , fue la siguiente sorpresa. “Estamos viendo cosas increíbles en la industria pesada; energía, petróleo, maquinaria pesada y manufactura.

Por ejemplo, una turbina de gas puede tener 400 sensores, por lo que no estamos hablando de un ingeniero que la monitorea con una computadora portátil y diales. La IA puede ver señales de advertencia de posibles fallas con cinco horas a cinco días de anticipación. Si puede programar el mantenimiento en períodos de bajo uso, puede ser de gran beneficio para las empresas con márgenes de 2-3%, en áreas como los servicios públicos ”.

Standage pareció tan sorprendido como algunos de los asistentes a esta respuesta. "Estas son empresas que no asociamos con la rápida adopción de nuevo software", dijo. Entonces, ¿qué industrias se están quedando atrás?

"No son industrias enteras", respondió Terry. “Son empresas más específicas. Quizás el comercio minorista (es más lento) ", admitió," pero hay una enorme escasez de talento. Un experto en inteligencia artificial de ocho cifras no irá a una empresa minorista si puede acudir a Google . u otra empresa de tecnología por mucho más ". Pero el mayor desafío que vio Heath es tener el tipo de datos que necesitamos; estamos haciendo un mejor trabajo para mantener los datos correctos, insistió.

Microsoft Al director de tecnología de Reino Unido, Michael Wignall, se le preguntó dónde utiliza la IA en su empresa. "La IA se adapta a las herramientas para que otros sean más productivos", dijo. “Hemos girado para hacernos más productivos a nosotros mismos y ahora a nuestros clientes. Por ejemplo, agregamos traducción en tiempo real en Skype del chino al inglés.

Estamos democratizando la IA, reduciendo las barreras de uso ". Otros ejemplos son que Microsoft proporciona la "plomería y la capacidad" para habilitar un Carphone Dixons chatbot telefónico y habilitaremos Rolls-Royce para ofrecer motores como servicio, no como un producto. La IA claramente permite la innovación del modelo de negocio, pero existen riesgos.

Construir o comprar, y otros riesgos

Standage comentó que Google o Facebook han implementado Machine Learning (ML) en productos sugeridos, desde la idea hasta el servicio en tan solo cinco meses. Se rió irónicamente cuando comparó esto con la mayoría de las empresas que han tardado 10 años en cambiar al correo electrónico en la nube.

Wignall dijo que esperaba que las empresas adoptaran estas tecnologías (como AI, ML y Deep Learning) mediante una combinación de desarrollos abiertos y sigilo. "La gente se dará cuenta de ello mediante el uso", sugirió.

“Verá IA en áreas en las que tiene que construirla usted mismo”, sostuvo Heath, “por ejemplo, en servicios financieros, pero empresas como Microsoft y Google proporcionarán bloques de construcción complejos para que los clientes no tengan que reinventar la rueda todo el tiempo . ”

Eagan expresó otra preocupación. “Puedo ver que estos proyectos aumentan la superficie de ataque, además hay una escasez de talento con 2 millones de puestos de trabajo abiertos en el sector. Un ciberataque puede cifrar los datos de una empresa en el tiempo que le toma a un gerente de seguridad obtener una taza de café, por lo que los humanos deben contar con tecnología de inteligencia artificial ".

Las personas necesitan tiempo para aprender a confiar en la IA

Cuando se le preguntó si los ingenieros reaccionan mal cuando se instala el software de IA, dijo:“Cuando pones IA para detectar amenazas, a la gente le parece bien. Entonces podemos decidir las acciones y la máquina puede neutralizar las amenazas. Incorporamos nuevas funciones para dar a los humanos control y aceptación ".

Darktrace les dice a los clientes que lo utilicen repetidamente en el modo de recomendación. Cuando eso funciona repetidamente, lo mueve al modo de confirmación humana. “Luego lo mueves al modo activo donde la IA toma decisiones y acciones. Hay que tener tiempo para que la gente aprenda a confiar en él ”, añadió.

“Los expertos cibernéticos pueden estar en combate cuerpo a cuerpo (con los piratas informáticos) cuando llegamos. Luego, 12 meses después, después de implementar la tecnología en modo de prueba, se encuentran en una fase de diligencia debida. Están avanzando, asegurando la nube, viendo cómo les va en defensa cibernética en comparación con sus pares ".

Demos la última palabra a Michael Wignall de Microsoft. “La IA es una herramienta de productividad. Algunas organizaciones lo utilizan para mejorar su servicio al cliente, otras por menores costos. Pero traerá nuevos modelos comerciales que no prevemos. Los luditas (un grupo radical del 19 ^th Trabajadores textiles británicos del siglo que destruyeron máquinas de tejer en protesta por la pérdida de puestos de trabajo. Ed.) tenían razón, pero los ferrocarriles y los telégrafos venían trayendo nuevas formas de empleo ”.

El autor es Jeremy Cowan, director editorial de IoT Now, IoT Global Network y VanillaPlus.