Jaime Pereña tiene un ejército de 8.000 ingenieros cuyo objetivo es "convertir investigaciones en productos", aunque no siempre le resulta fácil conciliar propósitos, porque cuenta con "muchos doctores a los que sólo les interesa investigar".
Pereña vive en Seattle, es licenciado en Física e Informática, ha pasado por las Universidades Pontificia de Comillas, Autónoma de Madrid, Stanford y su Escuela de Negocios. Trabaja para Microsoft desde 2009 y ahora es el director de estrategia de Inteligencia Artificial para soluciones empresariales. Su empeño es explicar a sus partners y clientes cómo la inteligencia artificial (IA) se va infiltrando paso a paso en las herramientas ya existentes de Microsoft, añadiendo nuevas funciones o potenciando las que ya existían.
"La clave es cómo la IA ayuda a la digitalización, en cuatro puntos: la conexión con el cliente, la transformación de los productos, la optimización de las operaciones y la activación de los empleados", explica, ante un auditorio de ejecutivos y clientes profesionales de Microsoft reunidos en Madrid.
"Desde que se creó la primera red neuronal, hace 20 años, las tecnologías han madurado a una velocidad enorme. Los procesos que antes llevaban días, ahora son apenas unos minutos. Hay retornos por ahorro inmediatos. Muchas empresas creen que un 45% de sus ingresos dependerá en 2030 de la inteligencia artificial". Según las estadísticas que maneja -un informe PwC-, en 2020 habrá un 85% de empresas utilizando IA (luego veremos cómo lo explica), pero, aunque "un 11% de las compañías afirma estar obteniendo ya resultados, un tercio todavía no ha empezado o no tiene una estrategia".
En cambio, Microsoft sí que tiene una estrategia para posicionarse en el campo IA, tal como Pereña lo explica. De manera resumida, la idea es crear APIs, con las funciones que se van desarrollando, para aplicarlas a los distintos productos de la compañía (en Dynamics 365, Windows, Bing, Office…), mediante "llamadas en cualquier momento y desde cualquier aplicación, con servicios de inteligencia cognitiva pre entrenados y absolutamente personalizables. En [la nube] Azure tenemos una galería de plantillas -unas las ponemos nosotros, otras nuestros partners-, que se llama Solution Gallery, para no tener que empezar de cero un proyecto. Hay soluciones en SQL, o para programar en R. Hay muchas opciones, para la nube, o en un móvil…".
Cada nueva función "primero la aplicamos nosotros, de manera interna, en nuestro propio trabajo, y luego lo vamos integrando en las aplicaciones", añade Pereña, citando ejemplos de funcionalidades ya disponibles en programas de uso extendido como Power Point, Bing y Outlook, y mostrando ejemplos cuyo código se puede encontrar en el repositorio público GitHub, como el programa de demos Intelligent Kiosk. En el desarrollo de la inteligencia artificial, Microsoft abraza el concepto de OpenSource, patrocinando el consorcio de investigación OpenAI.
"En el caso de Power Point", concreta José Bonín, director del grupo de Negocio Cloud y Enterprise en España, "hay un servicio de traducción o subtitulación en diversos idiomas. Y a medida que vas creando una presentación, la IA te sugiere el diseño de nuevas diapositivas. En CRM [sistema para atención al cliente] ya hay, por ejemplo, mecanismos para identificar la propensión en un cliente a cerrar su cuenta".
Para la presentación de Pereña, destinada a las empresas, lo fundamental es mostrar ejemplos de todo lo que va contando. Incluida la utilización de bots. "No me gusta llamarlos bots, prefiero llamarlos agentes", advierte, explicando casos reales de uso de Dynamics 365 AI. Como el de HP, donde asegura que "el 70% de los casos de clientes son manejados por la IA"; el de los almacenes Macy's, donde se ha reducido un 25% las llamadas que deben pasar a la atención de un agente humano; y el del propio Microsoft, donde hay ocho veces menos transferencias de llamadas entre agentes.
Gestión de conocimiento
"Yo viajo bastante", añade, poniéndose a sí mismo como modelo de lo que debería esperarse de la IA. "Repito cadenas de hoteles y tienen muchísima información sobre mí: de dónde vengo, a dónde voy… pero siempre me preguntan los mismos datos y no me ofrecen lo que me podría interesar. Si en Barcelona me ofrecen una visita turística al Camp Nou, yerran. Pero si me ofrecen una tapa de jamón, que no lo huelo más que cada mucho tiempo… Toda la información está ahí. Para el concepto 'next best action', la siguiente mejor recomendación al cliente, hay que aplicar la gestión del conocimiento interno, porque [les dice a los empresarios] tenéis mucha más información sobre vuestro cliente de lo que creéis".
También sugiere que se puede tener un recomendador diario con Cortana, que acumula datos de Bing, Linkedin, CRM… aunque reconoce que "tal vez se puede pensar en Cortana como un fracaso, porque se enfocó a los móviles y eso no ha funcionado mucho, pero es un agente potentísimo, distinto de Siri y los otros que hay, y es más personalizable. En mayo habrá un evento en el que se anunciarán muchas cosas". Luego se cierra en banda para no dar pista alguna sobre esas "cosas".
En la relación con los clientes, "la personalización es un factor crítico. En retail, con la IA las cosas son diferentes. Puedes utilizar análisis de sentimiento y reconocimiento facial con los servicios cognitivos. Luego, el agente que sabe quién eres, reconoce el contexto puede seguir una conversación empezada en web en otros medios. Es fundamental usar el mismo agente, en el servicio al cliente, para conocer su experiencia. Y con machine learning puedes entender los problemas que están teniendo los usuarios. Esto no es como utilizar chatbots con scripts que no aprenden", asevera.
"Con un 'superagente' cuando entras varias veces preguntando por una nevera, no es necesario que repita siempre las mismas preguntas. Y si la has comprado y vuelves a entrar diciendo que tienes un problema con la puerta, su pregunta será '¿de la nevera que compraste?'".
Experiencias
Según experiencias reales que salpican la explicación de Pereña, en Macy's el agente descubrió que los clientes estaban experimentando un problema no documentado con una determinada tarjeta de crédito. Aunque también incluye una demo, ejecutada en tiempo real cuando la conexión a internet lo permite, con una empresa de seguros inventada, Litware Insurance, con la que contrata un seguro charlando exclusivamente con su bot (perdón, agente), en lenguaje natural.
Durante el proceso la máquina, que habla en inglés, traduce la información que se le envía en otro idioma, hace preguntas pertinentes, cuando se trata de asegurar un coche, como pedir qué modelo es, ofrecer un descuento en la póliza o incluir en ella a una hija de 17 años que ya conduce. Esto es América. También pide una foto del vehículo, para ver su estado, y es capaz de identificar no sólo si la imagen es de un coche, sino también si coincide con el modelo y características. Finalmente oferta un precio y si detecta que el cliente no queda contento, le pasa con un agente 'humano' para la negociación final.
"Con la inteligencia artificial me pasa como en los primeros tiempos de la informática. Estamos en un momento en el que sé que se pueden hacer cosas que ahora se me están escapando", dice Pereña, en pleno entusiasmo. "Esto no va de reemplazar a personas, sino de lo que vas poder hacer con ella. Ahora sirve para ayudar a las personas. Estamos colaborando en la lucha contra el parkinson. Tenemos unas gafas para ciegos, que no sólo pueden leer un texto en voz alta, también pueden describir lo que están viendo y, si está dando una conferencia ante un auditorio pueden analizar si los asistentes le prestan atención o se han quedado dormidos…".
Y todavía le da tiempo de elevar la conversación hacia la computación cuántica. "Es un avance tecnológico en otra dimensión, computar con Qbits es hacerlo a otra escala. En Microsoft no tenemos un ordenador cuántico, hacer una simulación supone apagar un centro de datos entero, pero estamos creando un lenguaje de programación".
¿Y cómo se llama ese nuevo lenguaje?
"Se llama Q#", responde Pereña a INNOVADORES. "De momento sirve para hacer programación en cloud, con FPGA [puertas lógicas programables que imitan el funcionamiento de circuitos o chips]. Y lo bueno para cualquier empresa es que se paga por consumo, muy barato y sin problemas de escala, con un agente de soporte en Azure".