Entrevista a Miquel Montero, CTO de Atomian

Miquel Montero es ingeniero de software y experto en Inteligencia Artificial (IA). Hace unos años fundó Atomian, una compañía barcelonesa con vocación internacional especializada en computación cognitiva. Para Montero, la IA nos lleva hacia un mundo mejor, aunque reconoce que también plantea retos: puede que llegue el momento en que los sistemas económicos basados en la distribución de riqueza mediante las rentas del trabajo dejen de tener sentido. “Si yo fuera economista, estaría pensando en qué viene después del actual paradigma económico”, apunta Montero.

En un sentido muy amplio, hoy cualquier forma de innovación algorítmica cae en el campo de la Inteligencia Artificial, así que esa me parece una buena definición: la Inteligencia Artificial es el campo que estudia las nuevas formas algorítmicas que permiten a las computadoras hacer cosas que hasta el momento no podían hacer.

Sí, y existen multitud de ejemplos al respecto. Sin ir más lejos, cuando un comercio electrónico va adaptando sus ofertas a nuestros gustos lo hace en base a conclusiones que saca de nuestros patrones de compra. En cada caso se construye un modelo simbólico que permite diseñar unos algoritmos de razonamiento. Atomian ha ido más allá y ha construido un motor de conocimiento simbólico universal, de forma que ya no hace falta crear modelos específicos para cada caso: la computadora razona siempre en base a este modelo.

No hay techo, siempre y cuando se encuentren los modelos de conocimiento adecuados.

Es una rama de estudio de la Inteligencia Artificial. De todas las definiciones que he leído, me quedo con la de un divulgador llamado Joel Hans: mientras la IA hace que las computadoras hagan cosas inteligentes, la CC hace que solventen problemas con pensamiento de tipo humano.

Es una pregunta complicada de responder. Dada la ausencia de estándares o de algoritmos comúnmente aceptados, en el caso de Atomian diseñamos una arquitectura cognitiva desde cero, con diversas influencias de trabajos anteriores, e hicimos una implementación prácticamente sin dependencias externas, es decir, escribiendo nosotros todo el código.

Sí, aunque entender es un concepto muy profundo. ¿Cuándo podemos estar seguros de que entendemos el lenguaje? Me refiero a comunicaciones entre personas. Seguramente, nos basta con que la respuesta sea coherente, ¿no? Pero eso también abre un debate acerca del significado de respuesta coherente. En Atomian consideramos que entendemos una frase cuando somos capaces de traducirla a un conjunto de símbolos dentro de nuestra arquitectura cognitiva. De esta forma, todo el razonamiento es simbólico desde el inicio del proceso y solo al final convertimos los símbolos que constituyen una respuesta en un texto legible. Atomian es capaz de entender inglés, español y catalán.

Atomian cuenta con tres productos, y cada uno de ellos es un sistema complejo de software. Queremos ofrecer productos cada vez más paquetizados, con instalaciones más sencillas. Si tengo que explicar en una frase cuál es la diferencia entre Atomian y un software tradicional, te diría que a Atomian le pides directamente la información con tus propias palabras.

Todos nuestros productos pivotan alrededor de tres grandes aplicaciones. La primera, el poder preguntar a los datos con tus propias palabras. Las organizaciones están consumiendo una gran cantidad de recursos construyendo sistemas de consulta, que nunca llegan a satisfacer a sus usuarios finales. Además, las colas de espera que se producen en la generación de informes imposibilita la toma de decisiones basada en datos.

La segunda tiene relación con la primera. El poder analizar esos datos para extraer tendencias, patrones y correlaciones hace que Atomian no se limite a responder por los datos, sino que sea capaz de extraer valioso conocimiento alrededor de ellos. La tercera tiene que ver con la automatización de procesos, que incluyen la lectura de un documento.

Hoy una computadora puede encargarse de procesos complejos, pero en el momento de leer un documento para extraer unos datos y rellenar con ellos un formulario, por ejemplo, se limitan a esperar que lo hagan personas. Atomian puede realizar todas esas tareas de lectura y extracción.

Si tienes un motor de conocimiento universal, tiene sentido que intentes construir un motor analítico universal, que no necesita la creación de un modelo específico para cada dominio de conocimiento. Ese es un trabajo ya en curso; nuestros ingenieros ya están consiguiendo resultados.

En el ámbito del business intelligence, las industrias tienen cada vez más datos provenientes de sus sensores, máquinas, robots, etc. Son datos muy diversos (en teoría de la información se llamarían entrópicos), y probablemente en la capacidad de las empresas de extraer conocimiento sobre todos esos datos estén buena parte de las claves de los procesos de mejora continua. Yendo un poco más allá, diría que una empresa que no analice exhaustivamente sus datos no será sostenible en el futuro cercano.

¡Eso ya está pasando ahora! Aún no hemos llegado, eso sí, al punto de singularidad en el que una máquina sea capaz de programar una máquina más rápido que las personas.

Las personas seguiremos siendo personas. En nuestro viaje de la vida es muy probable que siempre prefiramos seguir tratando con personas en lugar de máquinas, aunque quién sabe…

Hacia un mundo mejor, forzosamente. También planteará retos que empiezan a verse en el horizonte. ¿Llegará un momento en que los sistemas económicos basados en la distribución de riqueza mediante las rentas del trabajo dejen de tener sentido? Si yo fuera economista, estaría pensando en qué viene después del actual paradigma económico.

No me gusta hablar de versiones de la industria. Ya ni siquiera el software se mide por versiones tipo número punto cero. Nos encontramos en la era de la mejora continua, del cambio permanente, de la evolución constante.

Eso no ha sucedido nunca en la historia de la tecnología, no creo que ahora tenga que suceder. ¿Olvidaremos algunas tareas manuales? Seguramente, pero a cambio nos especializaremos en tareas más intelectuales, y, en mi opinión, por eso mismo, más interesantes y gratificantes.

La incorporación de Beatriz es clave para Atomian. Ella tiene una gran experiencia en grandes corporaciones de software, y una capacidad y entusiasmo que no he visto demasiado a menudo. Centrarme en mi rol de CTO sabiendo que hay alguien dirigiendo la empresa es lo mejor que me ha pasado, y estoy seguro de que mi aportación ahora es mucho más valiosa.