"Los robots no tomarán el mundo, pero hay un problema social real"

Para permanecer 19 años como CTO de una de las compañías de datos y analítica más grandes del mundo, no vale cualquiera. Stephen Brobst no es un apasionado ya de los escenarios y se aleja de la indumentaria que se presupone debería llevar un ejecutivo de una multinacional tan importante. Camisa hawaiana de colores chillones y pantalones anchos son el uniforme con el que desfila en los últimos años por los eventos que organiza su compañía. Un atuendo que no le resta protagonismo a la fuerza (y a veces crudeza) de sus explicaciones didácticas sobre las implicaciones de algunos de los fenómenos tecnológicos más disruptivos. Hablamos con él en Anaheim (Los Angeles, Estados Unidos), una vasta ciudad dedicada a partes iguales a Disneyland y  a los congresos empresariales, donde ha tenido lugar la última edición del Teradata Partners -el gran evento anual de la compañía- sobre cómo la tecnología va a impactar en nuestras vidas. 

"Preocuparse porque la inteligencia artificial se apodere del mundo es como preocuparse por la sobrepoblación en Marte. Pensemos primero en cómo llegar antes de meditar los problemas», asegura tajante en contra de la tecnofobia que algunos expertos están empeñados en promover. No obstante, no duda en reconocer que aunque no podemos creernos esa guerra entre humanos y máquinas por el empleo, si bien «los robots no van a tomar el mundo, existe un problema social real». Por eso, las discusiones que para él sí tienen sentido versan sobre la necesidad, por ejemplo, de crear "una renta mínima social o un sistema impositivo que sea eficiente en la redistribución de recursos. Eso no tiene nada que ver con la tecnología, pero es un efecto real de cómo la tecnología va a impactar en nuestras vidas".

"Hoy, si pensamos en Europa y Estados Unidos, un 2% de población acumula una parte desproporcionada de la riqueza en las economías capitalistas. Pero ese 2% va a ser peor porque un número todavía más pequeño será todavía más poderoso", sentencia. El motivo: la gente que crea los nuevos algoritmos es la que está creando más valor y riqueza. "Ahora podemos reducir cientos de call centers gracias a los chatbots y eso ahorra mucho dinero a quienes los manejan, que a su vez va a ir destinado a quienes desarrollen el mejor algoritmo para ese trabajo".

Sin embargo, los beneficios que traerán a nuestra vida son exponenciales en sectores tan cruciales  como el de la salud. "Los doctores son muy buenos con las personas, pero, ¿cuántos nuevos conocimientos médicos surgidos cada semana o cada mes pueden llegar a perderse el doctor más inteligente?". A mayor especialización, menos capacidad de observar la imagen completa. "Y el machine learning es una muy buena opción para asumir estos conocimientos", apunta. No es por tanto que la inteligencia artificial vaya a sustituir a los médicos, sino que "aumenta sus capacidades dándoles acceso a la información y la habilidad de sintetizarla".

Y aquí remarca una distinción importante: la de la "gestión del conocimiento" que hoy llamamos inteligencia artificial y la de lo que verdaderamente es aprendizaje profundo. Organizar todos los conocimientos médicos en un repositorio de manera que se pueda consultar esa información y obtener una respuesta es gestionar el conocimiento. "Actualizando estos datos puedes dar mejores consejos y teniendo en cuenta que cada enfermero tiene diferentes niveles de conocimiento sobre distintas partes de la medicina", la ventaja es evidente. Pero la verdadera inteligencia artificial, esto es, el aprendizaje profundo o deep learning va mucho más allá. La revolución está por llegar, tal vez en una década, con la eclosión de la computación cuántica, dice. ¿Habremos abordado para entonces el problema social real que Brobst plantea?