Un expert en IA ens mostra com els principals enginyers de l'AI canvien la manera de fer negocis

Per Rishon Blumberg, cofundador de la gestió de 10 vegades

El món empresarial està canviant ràpidament i trobar un talentós enginyer en IA pot aportar a la vostra empresa avantatges competitius importants. Si bé els empresaris han confiat des de fa temps en els seus instints i la seva intuïció per determinar la direcció del seu negoci, els enginyers de l'AI ajuden a les empreses a revisar o desacreditar algunes de les seves creences de llarga durada.

Un enginyer de l'AI té la capacitat d'unir-se a una empresa i canviar la manera de fer negocis. I els líders empresarials utilitzen dades per prendre decisions com mai. Els executius encara poden confiar en la seva intuïció, però AI ens ajuda a verificar o desacreditar les nostres creences.

Com a empresari de tecnologia que treballa amb alguns dels millors enginyers de la IA del món jo, he vist el poder transformador que un enginyer en IA pot exercir sobre una empresa. Vaig poder entrevistar a Zack Dvey-Aharon, un enginyer en IA i un nen prodigi que va començar als 12 anys, sobre com les empreses utilitzaran IA en la nova era basada en dades per a les empreses.

Rishon (en negreta): Gràcies per prendre el temps per parlar-me, Zack. Quina és la vostra aplicació AI preferida en la qual heu treballat personalment?

Zack: Com a enginyer en IA, vaig ajudar a les empreses sanitàries a analitzar dades per comprendre quan funcionava millor la seva curació. He ajudat a les companyies de seguretat cibernètica a identificar un comportament anormal de la xarxa per raons de seguretat, he ajudat a les empreses energètiques a comprendre millor el potencial de la perforació oceànica, les empreses comercials han optimitzat els seus preus i ofertes. La llista surt per correu electrònic dels que he deixat fora. Tots els meus clients són especials per a mi i m’agrada molt treballar en tots els projectes que faig.

Una resposta diplomàtica! Com creieu que es generarà ingressos monetaris en el futur?

Utilitzo un exemple senzill que mostra com la IA pot millorar la majoria dels serveis i productes existents i no necessàriament crear-ne de nous. Un enginyer de l'AI podria desenvolupar un refrigerador que gestioni el contingut del refrigerador i ajuste la temperatura al menjar. L’empresa que empri aquest enginyer d’AI guanyarà diners simplement venent més unitats que la competència. Aquest és només un exemple. Bàsicament, les empreses que utilitzin realment la intel·ligència de la IA poden guanyar diners simplement sent millors que la competència.

Comparem-ho per un segon amb el beisbol i el famós exemple de Moneyball i el Oakland Athletics. Des del 2002, Oakland ha utilitzat estadístiques àmplies per analitzar i trobar jugadors de lliga importants i menors menys avaluats abans que qualsevol altre equip. Si bé la majoria dels equips tenien els exploradors de nois basats en els seus instints a l’hora de qualificar un jugador, Oakland va utilitzar estadístiques i algorismes objectius per valorar els jugadors. Això va permetre a Oakland -amb una factura salarial de 44 milions de dòlars- competir amb equips com els Yankees de Nova York - amb un salari de 125 milions de dòlars. Mitjançant dades, podrem valorar l'impacte exacte d'un jugador en el camp. Quin percentatge del temps un jugador colpeja una bola corba i es mou a 130 km / h a l’interior contra el camp exterior sobre la tanca? De la mateixa manera que les estadístiques canvien el beisbol, les IA també canvien el món empresarial. Qualsevol mètode (com Moneyball), que us ofereix un avantatge competitiu, dóna els seus fruits.

Com a fan dels Yankees, agraeixo l’analogia del bàsquet. En què es diferencia l’AI d’altres tecnologies en el passat?

L'anàlisi de dades permet als enginyers de l'AI treballar més eficientment, adaptar-se als canvis, cancel·lar processos empresarials innecessaris i substituir alternatives cares, incloses les activitats humanes.

L’AI està completament basada en dades, de manera que els algoritmes ens ajuden a comprendre on podem millorar els nostres processos, en lloc d’utilitzar la intuïció (com s’ha esmentat anteriorment) o l’anàlisi de dades. Mai no ha estat així.

Les dades són una autèntica mina d'or i el cel és el límit de com es pot utilitzar. Mitjançant l’ús d’un o més enginyers d’IA, les empreses tenen infinitat d’oportunitats per comprendre, millorar, optimitzar i optimitzar els seus processos empresarials i obtenir noves visions que poden canviar dramàticament la línia de fons.

Quines diferències hi ha entre ciències de dades, IA i aprenentatge automàtic?

La ciència de dades és el terme més general per a l’anàlisi de dades. Les dades es poden analitzar manualment sense algorismes ni mecanismes d’aprenentatge, cosa que significa que, en determinades circumstàncies, no és en absolut l’IA.

La intel·ligència artificial (AI) cobreix tots els mètodes algorítmics assistits per ordinador per aprendre dades i reaccionar millor a les mateixes.

L’aprenentatge automàtic (ML) és un subdomini de la IA. L’aprenentatge automàtic té mecanismes d’autoaprenentatge que es fan més intel·ligents quan contenen més dades.

Així, la diferència entre l’aprenentatge automàtic i l’IA és que l’IA pot contenir fórmules de codi dur que no aprenen de les dades, mentre que els enginyers d’aprenentatge automàtic sempre desenvolupen mecanismes d’autoaprenentatge.

Quina empresa creieu que dominarà el paisatge de l'AI en el futur? Per exemple, el 68% de les cerques d’internet als Estats Units es realitzen a Google. Hi haurà Google de AI?

És difícil dir que una empresa monopolitzarà la indústria. Espero que l’IA, i sobretot l’aprenentatge automàtic, estigui integrat a tot el món i a tothom d’aquí a uns anys. De la mateixa manera que Google i el seu cercador estan a tot arreu, l’IA i l’aprenentatge automàtic seran a tot arreu. Un enginyer d'AI és una posició molt lucrativa en qualsevol empresa.

Quins són els reptes més grans per a les empreses que volen afrontar AI?

El clar repte número un és trobar un enginyer de l'AI prou fort com per ajudar o unir-se a una empresa. Si comparem AI amb jocs d’escacs, hi ha gairebé mil milions de jugadors d’escacs al món, però només un miler de mestres. Tot i que molts es presenten com a enginyers experimentats, pot haver-hi unes dotzenes d’enginyers i equips d’AI amb una experiència de projecte molt forta i variada en l’aprenentatge de màquines. És difícil desenvolupar una solució IA de moment perquè el talent és tan rar.

Quins són els malentesos més importants respecte a la IA?

A les pel·lícules sovint veiem màquines que són "intel·ligents" com persones que poden adaptar el seu llenguatge i el seu comportament a situacions imprevisibles. Ha estat una fantasia per a la gent, sobretot perquè va ser retratada realista per Alan Turing a la dècada de 1950. La veritat és que aquestes tecnologies encara estan fora d’abast. Així que diria que és el malentès més gran. Els enginyers de l'AI estan treballant dur per arribar-hi, però no estem tan a prop.

Quina és la vostra aplicació preferida de tecnologia AI utilitzada actualment?

Com a enginyer d'AI, és difícil triar un favorit. La revolució és increïble. Les companyies d’assegurances entenen millor els seus clients, les companyies de mitjans valoren millor els seus artistes, les companyies aèries optimitzen millor els preus dels seus seients, continua la llista.

Quin és l’únic exemple d’aplicació d’IU que et sembla inevitable, però avui ningú que coneixes està treballant realment?

Crec que la IA que extreu textos sobre aquesta persona de diverses fonts diferents i recopila anàlisis intel·ligents i integrats i un informe seria útil per a clients personals, empreses i agències d’intel·ligència. Imagineu-vos que voleu esbrinar informació sobre un client potencial i que haureu d’anar del punt A al punt B i tots els llocs possibles per trobar informació rellevant. L’AI podria fer aquest procés molt més fàcil recollint dades útils i proporcionant-vos un informe útil, a diferència de centenars de fonts d’informació útil.

Quins consells li donaries a una empresa que intenta trobar talent AI?

És important examinar els enginyers de l'AI que hagin estat contractats per competidors o altres empreses d'aquesta àrea. La meva empresa ha lliurat més de 40 projectes AI a clients i en cada àrea la meva experiència com a enginyer en IA amb problemes similars ha demostrat ser un factor crític.

Les empreses que utilitzen enginyers de la IA i talent per al desenvolupament han de comprendre dos paràmetres importants:

  1. Quin fort i experimentat té l’enginyer?
  2. Què tan fàcil és integrar el vostre treball a l’empresa, a l’equip informàtic i al “ADN de dades” general de l’empresa?

En l’economia actual, fins i tot científics de dades inexpertes i enginyers d’IA s’han convertit en molt cars, de manera que crear un equip sembla menys realista per a la majoria de les empreses.

Va començar realment a estudiar quan tenia 12 anys?

Realment ho vaig fer. De petita, sempre buscava nous reptes i nous mètodes d’aprenentatge. Vaig convèncer els meus pares perquè estudiesin a una universitat i quan podia estar al dia amb la classe, em vaig matricular més. Vaig poder obtenir el meu títol universitari abans d’acabar el batxillerat.

Si us agrada aquest article, us agradaria llegir Com veu un desenvolupador de blockchain el futur de la tecnologia

Rishon Blumberg és un empresari i fundador de 10x Management, una coneguda agència de talent tècnic. És un líder pensant en el futur de l’espai de treball, que va ser publicat a la Harvard Business Review i sovint es veu a Bloomberg Television i CNBC. Rishon es va graduar a la Wharton School of Business el 1994 amb un títol en gestió empresarial.

Publicat originalment a www.10xmanagement.com el 27 d'abril de 2018.