martes, 15 de mayo de 2018

Interoperabilidad

En los últimos años se ha hablado muchísimo de las plataformas: aplicaciones o sitios web que eliminan intermediarios y conectan usuarios, acercando oferta  y demanda, simplificando los procesos y desarrollando nuevos modelos.

Pero ya es momento que quienes estamos en formación e investigación universitaria, quienes damos conferencias y quienes son influencers en las redes, comencemos a aportar nuevas miradas y, por sobre todas las cosas, a ser críticos con el modelo que ha predominado.

¿Estas plataformas son realmente un modelo colaborativo o simplemente nuevos actores que intermedian y concentran información/poder? ¿Cómo serán las nuevas relaciones de trabajo? ¿Cuál es el rol del Estado en este contexto? ¿Tiene sentido la tributación en la economía digital? ¿Hay otras formas que realmente se apoyen en redes distribuidas?

En este momento están surgiendo otros actores que apuestan a transformar nuevamente la forma de hacer las cosas, ya que las famosas plataformas - del estilo de Uber y Airbnb - poco tienen de verdaderas redes de pares (P2P) pues se apropian de los datos, controlan la entrada y salida de los actores e intermedian en el proceso, concentrando poder.

El sector financiero se ha poblado de aplicaciones de software (fintech) que aceleran el proceso de transformación digital que los bancos no han logrado llevar adelante. Pero la gran dificultad está en la interoperabilidad de todos esos sistemas.

Por otro lado, un gran impulso a blockchain, que se posiciona como una nueva mirada sobre los sistemas de información que también hoy pueden ser montados en redes distribuidas, que aseguren la independencia, la seguridad, el acceso, el control y la ausencia de concentración de poder.

La clave entonces, a mi gusto, está en impulsar la interoperabilidad de los sistemas, las apps, los sitios webs, las plataformas de pagos, el gobierno, etc.

Hay que generar normativa y tecnología que permita garantizar que los pequeños emprendedores, las cooperativas de trabajadores, los grupos de usuario y los nuevos medios de pago, puedan transaccionar y operar con otros actores con sus mismas características, así como también con los grandes jugadores.

En estos días terminó el piloto de la aplicación e-peso, con un alcance muy limitado, justamente por la falta de interacción con el resto del sistema financiero (transferencias, depósitos, retiros) y con el comercio (pagos, cobros).

La interoperabilidad permite mayor flexibilidad para el desarrollo de nuevos negocios, ayuda a la protección de datos personales de los usuarios, impulsa el crecimiento y evita los oligopolios.

[Aquí mi columna en 1410 AM sobre este tema el 29/05/2018]
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miércoles, 2 de mayo de 2018

De Clippy a los actuales chatbots

Hace unos días José Luis Calvo escribió un hilo en Twitter sobre chatbots que me pareció muy interesante, así que le pedí su permiso para publicarlo en mi blog, y aquí está:

"Han pasado más de 20 años desde que Microsoft Office 97 introdujera a Clippy como su asistente virtual.

¿Por qué tenemos un recuerdo tan malo de aquel chatbot y ahora se vuelven a poner de moda?

Lo primero, que no soy fan de las grandes categorizaciones. Para mi chatbot es a los asistentes virtuales lo que la gimnasia a la educación física. Los uso como equivalentes. Uno más formal que el otro si queréis.

Nuestro viejo amigo Clippy llegó a ser considerado como una de las 50 peores invenciones por TIME en 2010. Que se dice pronto.

Contaba Alan Cooper que fue fruto de una trágica malinterpretación de un estudio de Stanford en el que se vinculaba la zona del cerebro que maneja el ratón con la responsable de nuestras reacciones emocionales. Por eso reñimos al monitor.

En base a ese estudio se pensó que sería beneficioso incluir una forma amable para ayudar en el uso de Office. El problema, y no es pequeño, es que distraía al usuario de su propósito principal. Y eso irrita.

Posteriormente aparecen distintos asistentes, como Anna de Ikea o Irene de RENFE, con mejores y peores resultados. Todos muy limitados. Proyectos costosos y el núcleo del proyecto el modelo de comprensión de lenguaje natural.


Es la época del auge de MSN Messenger. El chat, o la mensajería instantánea, pasa a ser un canal de comunicación muy común, especialmente entre los más jóvenes, que se consolida con la aparición de Whatsapp, WeChat y Telegram entre otros.

Es en octubre de 2011 cuando Apple sorprende lanzando Siri. Un asistente generalista para el iPhone. Le seguirán Cortana de Microsoft, Alexa de Amazon y Google Assistant de Google. Apunta a una nueva batalla por un ecosistema.

El lenguaje natural como interfaz de comunicación con las máquinas. Seguramente aplica el efecto Lindy. La esperanza de vida de un invento es proporcional a su antigüedad. Desaparecerán interfaces visuales y permanecerá el lenguaje natural.

Y la voz. Hay escenarios en los que la voz es el interfaz perfecto. Dentro de un coche, es evidente, pero también mientras cocinas, haces ejercicio o para un cirujano mientras opera. La ciencia ficción suele mostrar comunicación verbal con los ordenadores.

Tanto Microsoft como Google han llegado a realizar transcripciones de audio que mejoran a las personas. Ya hemos visto mejorar el reconocimiento de voz en nuestros teléfonos estos años, ahora podemos esperar la perfección en breve.

No solo introducen la voz y el lenguaje natural. El ecosistema de las apps del móvil está totalmente masificado. Las plataformas de asistentes virtuales permiten acceder a aplicaciones sin instalarlas.

La voz y el lenguaje natural sin duda dan una apariencia más humana, quizá inquietante, a cualquier máquina. No dejan de ser un rasgo distintivo de las personas sobre los animales.

Tay fue un chatbot que Microsoft publicó en Twitter el 23 de marzo de 2016. Reflejaba la personalidad de una chica adolescente. Muy amable y educada, que iba a aprender de lo que se hablara en la red.


En 16 horas decidieron apagar a Tay porque aprendió lo peor que podía y tomó una deriva racista y antisemita.

El caso de Tay puede parecer preocupante. No lo es tanto. Simplemente sufrió una especie de ataque para hacerle “aprender” eso. Su único propósito era mantener conversación, sin realizar acciones.

Los chatbots utilizan métodos probabilísticos para entender lo que se les dice. En cambio, las respuestas, más o menos sofisticadas, son deterministas. Están predeterminadas. Un chatbot normal no puede tomar una deriva como Tay.

La generación de lenguaje natural es más compleja que la comprensión. Hay avances significativos como el propio Tay, el guion de un corto o alguna novela escrita por un IA.

En septiembre de 2016 se presenta en Ars un nuevo corto, Sunspring, cuyo guion ha sido escrito por Benjamin, una IA entrenada con guiones de ciencia ficción y terror. La presentaron a un concurso y quedó en el top 10 entre cientos de cortos.

En la misma época se presenta en Japón al concurso literario Hoshi Shinichi una novela escrita por una IA (con ayuda humana), con el premonitorio título “El día que un ordenador escribe una novela”. No ganó, pero pasó a la ronda final.

Hay otro caso en esta línea experimental de chatbots del mismo Microsoft. Xiaoice, en China, con la personalidad de una chica de 18 años, con 20 millones de usuarios y 60 interacciones de media al mes. Esto se va pareciendo más a la película Her.

Como en todo lo relacionado con la inteligencia artificial, hay mucha experimentación de laboratorio. También ha habido mucho caso de chatbot orientado a campañas de marketing aprovechando el efecto Wow que aún tienen.

Empieza a haber varios casos de chatbots de mayor utilidad. Orientados a tareas que antes solo podían hacer personas. Automatización, en definitiva, de tareas para las que necesitamos pensar.

Jill Watson es una asistente de un programa online de Georgia Tech, que atiende a los alumnos a través del foro. Iba a ser nominada a mejor asistente del año cuando anunciaron que era un bot.

En Sngular nos hicimos un compañero, Alfred, que es virtual. Nos ayuda con las tareas administrativas (notas de gastos, viajes…), resuelve dudas, controla la domótica e incluso va preguntando por tu estado de ánimo.

El interfaz conversacional lleva con nosotros miles de años y es más eficiente de lo que pueda parecer. Tiene mucho sentido que pase a ser el interfaz predominante para interactuar con máquinas. Pero cuidado, no vale para todo.

Un mal diseño de un chatbot puede causar frustración o malestar (Clippy). Además del lenguaje natural hay que tener en cuenta la memoria de largo y corto plazo, la empatía, comprensión del contexto…

Con todo, estamos en un momento en el que ya se ven chatbots muy útiles aunque todavía no pasen el Test de Turing.

La expectativa razonable hoy creo que debe ser hacer un chatbot que atienda a un ámbito concreto. Limitado e imperfecto pero útil. Los escenarios viables son innumerables, simplemente hay que tener los pies en el suelo."

[Este artículo es una transcripción del hilo escrito por el español Jose Luis Calvo, y publicado en su cuenta de Twitter el 29/04/2018. Jose Luis tiene perfil mixto en el aspecto técnico y de gestión, con formación en el IE Business School y la University of Cambridge]
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