Su CEO, Arvind Krishna, revela la estrategia de la compañía para regresar al protagonismo en la inteligencia artificial, destacando el renacimiento de la marca Watson y el éxito de WatsonX. Regulación, el futuro de la IA generativa y la visión de la empresa sobre la amenaza en los empleos.
IBM fue pionera en inteligencia artificial (IA) y, en algún punto, perdió su rumbo en el camino, pero ahora parece decidida a escribir una nueva historia de resurgimiento. Su CEO, Arvind Krishna, apuesta fuerte por un reciente cambio estratégico que busca monetizar sus productos de IA para empresas, siendo la marca Watson el eje de esta transformación.
Desde mayo, IBM ha reintroducido la marca Watson como parte de su estrategia integral para comercializar sus productos de IA destinados a negocios. WatsonX, un estudio de desarrollo para empresas destinado a "entrenar, ajustar e implementar" modelos de aprendizaje automático, ha generado ingresos significativos, superando los "cientos de millones de dólares" en reservas en el tercer trimestre, con la posibilidad de alcanzar mil millones de dólares al año.
Sin embargo, la compañía se enfrenta a una fuerte competencia en el ámbito de la IA empresarial, con gigantes como Microsoft, Google, Amazon y otros ofreciendo soluciones similares. La firma ha sido criticada durante mucho tiempo por quedarse rezagada en la carrera de la IA, especialmente en lo que respecta a la rentabilidad de sus productos.
En una entrevista con CNBC, Krishna reconoció las críticas sobre la lentitud de IBM para monetizar y hacer accesibles los logros de Watson, admitiendo que la estrategia inicial de buscar respuestas monolíticas fue un error.
IA, su regulación y la nube híbrida
En 2020, al asumir como CEO, Krishna señaló que se enfocaría en la inteligencia artificial y la nube híbrida como las tecnologías del futuro. En una analogía con el béisbol, comparó el estado de estas tecnologías en ese momento, afirmando que la nube estaba en la quinta o sexta entrada, mientras que la inteligencia artificial aún no había ingresado al campo.
En la actualidad, Krishna sostiene que la nube ha madurado, pero la inteligencia artificial está en su etapa inicial. Reconoce la incertidumbre sobre quiénes serán los ganadores en este campo emergente, pero destaca la importancia de la inteligencia artificial para abordar la explosión de datos y la necesidad de realizar un gran volumen de trabajo.
Sobre el debate en la industria respecto a si la regulación excesiva podría frenar la innovación, en la entrevista con CNBC Krishna abogó por un enfoque equilibrado. Propuso regular casos de uso en función del riesgo en lugar de las tecnologías o algoritmos en sí. Defendió la importancia de permitir la innovación abierta y abogó por la responsabilidad de los desarrolladores de modelos en función de las aplicaciones que crean.
Respecto a WatsonX, el estudio de desarrollo de IA lanzado en julio, Krishna destacó su flexibilidad para su implementación en diferentes entornos, ya sea en la nube pública, infraestructura privada o entornos soberanos. Aseguró que IBM no impone restricciones a dónde se puede implementar WatsonX, marcando una diferencia con otras empresas tecnológicas que limitan el despliegue a sus entornos de nube públicos.
Krishna también enfatizó la visión de IBM de permitir un entorno de modelos híbridos, donde las empresas pueden elegir entre modelos de código abierto, modelos de otras empresas y modelos de IBM según sus necesidades y preferencias.
En cuanto al rendimiento de WatsonX, Krishna reveló que, desde su lanzamiento en julio, generó "cientos de millones de dólares" en reservas en el tercer trimestre, marcando un inicio prometedor en su trayectoria.
Desde atrás
Respecto a las críticas sobre el rezago de IBM en la carrera de la IA, en el diálogo con CNBC Krishna defendió el historial de la compañía, destacando los logros como Deep Blue en 1996 y la victoria de Watson en Jeopardy en 2011. Reconoció que la demora en monetizar y hacer accesibles los aprendizajes de Watson fue un error y atribuyó esto a la búsqueda de respuestas monolíticas en lugar de enfoques más iterativos y experimentales.
La estrategia actual de IBM es el resultado de un cambio temprano en el año, reconociendo la necesidad de adaptarse a la demanda del mercado y permitir a los clientes experimentar y ajustar los modelos según sus necesidades.
El ejecutivo abordó la liberación de los modelos generativos de IA Granite de IBM, diseñados para componer y resumir texto. Separó la generación de lenguaje y la generación en sí, destacando la importancia de la primera para mejorar la productividad empresarial. Krishna pronosticó un cambio masivo en la productividad empresarial, con la generación de lenguaje contribuyendo significativamente a este avance.
En cuanto a la creación de empleo, Krishna contradice la noción de que la IA eliminará más trabajos de los que creará. Afirmó que IBM está invirtiendo masivamente en la capacitación de empleados en IA y señaló un desafío interno donde más de 160.000 empleados participaron en la creación de aplicaciones utilizando WatsonX. Krishna considera que mejorar la productividad conduce a una ventaja económica natural y, por lo tanto, a más empleo.
El CEO también abordó la sobrevaloración y subvaloración en la IA. Desestimó la idea de que la IA represente un riesgo existencial para la humanidad como algo exagerado. Por otro lado, destacó la subvaloración de la productividad que la IA aportará a las tareas burocráticas diarias en empresas y gobiernos.
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