Inteligencia artificial para todos

Cómo AI + No-Code transformarán el entorno de trabajo.

El mundo de las tecnologías de la información se ve continuamente bombardeado por los hypes de las nuevas tecnologías y tendencias que, por un lado, imprimen un dinamismo frenético en la zona, por otro, promueve la sensación de obsolescencia en todo profesional en activo, impulsando un tsunami de búsqueda de cursos de actualización en un intento de correr para no quedarse fuera del mercado.

Llevo 37 años trabajando en el área de TI, he surfeado cientos de olas, y les voy a contar un secreto: todo este movimiento está inflado por las grandes consultoras, porque necesitan vender sus servicios a sobrevivir. Pero después de Big Data, Small Data, Scrum, Agile, DevOps, Virtualization, Containerization, Cloud, Fog, Hybrid Computing, SOA, Micro Services, SaaS, IaaS, PMI, ITIL y una multitud de nuevas tecnologías, ¿cómo saber separar qué sobrevivirá de lo fugaz?

No tengo una respuesta objetiva, pero siempre sigo mis instintos y casi siempre he tenido razón sobre cuánto está aquí una nueva ola para quedarse y establecer territorio en el mundo de las TI, y con eso me gustaría hablar de un tecnología que he estudiado extensamente durante los últimos 25 años: Inteligencia artificial.

Sin embargo, fue solo en 2011, después de muchos años de estudiar la IA, que vi que los algoritmos finalmente estaban listos para usarse en la práctica. Fue entonces cuando comencé a estudiar profundamente el Deep Learning (perdón por el juego de palabras) y me di cuenta de que estaba comenzando una revolución en el mundo del software.

Deep Learning nació para resolver un problema intratable por los algoritmos tradicionales, que era el procesamiento de datos no estructurados como sonidos e imágenes, y lo hizo tan bien que rápidamente dejó obsoletos todos los algoritmos existentes para estas aplicaciones. Sin embargo, lo que más me llamó la atención fue que estos algoritmos funcionaban mediante un proceso matemático que, dadas las entradas y salidas del programa, convergían para resolver el problema.

Estamos hablando de una máquina a la que le proporciono un ejemplo de entrada, y ordeno lo que quiero saber en la salida, y se programa a sí misma para la solución.

No todos se asombran de saber esto, como yo, pero el hecho de entender esta posibilidad, de crear un programa de esta manera, abre el camino para que cualquiera pueda desarrollar un programa sin necesidad de conocimientos de programación, solo es necesario, ensamblar un conjunto de muestras de entrada con la salida deseada. De hecho, esta es la idea más revolucionaria.

La concepción de Eyeflow.AI surgió en 2016, exactamente de esta idea. Una plataforma para la creación de aplicaciones de Computer Vision utilizando IA, que ofrecía una interfaz muy intuitiva y fácil de usar, que permitía a cualquier persona resolver sus problemas, construir sus soluciones, dentro de su universo de trabajo / conocimiento, y todo sin tener que estudiar años de programación en códigos arcanos.

En este momento de pandemia, estamos experimentando un crecimiento acelerado en la digitalización de empresas / procesos y, naturalmente, el mundo de las TI no estaba preparado para este gigantesco crecimiento de la demanda. Estamos ante la falta de equipos, la falta de chips y, sobre todo, la falta de profesionales capacitados en tecnología. Es en este escenario donde surge este nuevo revuelo en torno a las plataformas, el No-Code.

Para quienes no lo sepan, No-Code son aplicaciones que permiten a un no programador crear un “programa” para resolver su demanda específica, de una manera simple, visual y de aprendizaje rápido. La idea es bastante antigua y hemos tenido varias implementaciones de esta idea en la historia con diversos grados de éxito. Un ejemplo que tenemos de esta idea es Excel (low-code), donde he visto miles de modelos de programas (hojas de cálculo), supercomplejos, elaborados y desarrollados por no programadores.

Como dije, siguiendo mi intuición y observando las tendencias, garantizo que las tecnologías No-Code están aquí para quedarse, ya que en los últimos 20 años hemos visto que las TI se vuelven decisivas en todas las áreas profesionales, y este movimiento solo va en aumento. En el futuro, todas las personas, en cualquier campo, deberán dominar el uso de herramientas de software y de TI en general para realizar bien sus funciones.

Con eso en mente, me di cuenta de que el escenario era perfecto para que desarrolláramos una plataforma No-Code que permitiera la creación de aplicaciones de Video Analytics por parte de laicos tecnológicos, pero expertos en sus campos de trabajo y negocios, ya que el uso de programas de IA podría ser creado en base a ejemplos.

Nuestro objetivo era ofrecer una plataforma simple en la que el usuario pueda diseñar lo que quiera, con flujos de entradas y salidas y centrarse en sus objetivos finales. A partir de ahí, alimenta un conjunto de ejemplos, la máquina se programa a sí misma, el usuario presenta nuevos ejemplos y observa el resultado. Cuando encuentra un error, lo corrige y retroalimenta la máquina, que a su vez sigue el proceso de aprendizaje hasta que todo está bien.

Eyeflow nació para democratizar el uso de la inteligencia artificial, ponerla a disposición de todos y ayudar a personas de todo el mundo a crear sus soluciones de análisis de video. Estamos poniendo esta tecnología a disposición para que cualquier persona o empresa pueda crear, probar, mejorar, publicar y vender sus propias aplicaciones de Computer Vision.

La principal aplicación de esta tecnología en la actualidad es la automatización de las tareas repetitivas y tediosas de la monitorización visual. Tenemos casos en inspección industrial, monitoreo de seguridad y automatización de diversas tareas que dependen de la visión. Confieso que todos los días todavía me impresiona ver cómo cada persona mira una presentación de EyeFlow e inmediatamente piensa en una nueva aplicación para una necesidad específica en un nuevo mercado.

Y a los que temen que las máquinas les quiten el trabajo, siempre les respondo que los seres humanos, con sus cerebros extraordinarios, nacieron para crear soluciones a los problemas, y las máquinas son esas creaciones que harán el trabajo. Piense, por ejemplo, en los tractores de la década de 1950 y en una serie de inventos creados por nosotros para permitir nuestra propia evolución.