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Experto en redes digitales, consultor tecnológico de la Biblioteca del Congreso de los EE.UU., profesor de la Universidad de California y gurú del Big Data. Martín Hilbert es una de las mentes más influyentes del Silicon Valley. Su conocimiento sobre los desarrollos en inteligencia artificial, redes sociales, redes neuronales y computación cuántica le permiten ofrecer una visión fundamentada de los procesos que pueden tener lugar en el futuro.
Ni apocalíptico ni integrado, Hilbert advierte sobre la necesidad de diseñar cuidadosamente el camino por el cual transitar con estas tecnologías y sobre la importancia de debatir cuándo y con qué conviene apretar el freno.
Para él, estamos comenzando a asistir a una etapa de “destrucción creativa” – según el economista alemán Joseph Schumpeter – de toda revolución tecnológica que produce un proceso de reajuste en la sociedad. “Se provoca una destrucción, pero que es muy creativa: genera nuevas estructuras, empleos, sectores, pero destruye los que ya existen. Es porque las instituciones establecidas no siempre encajan bien en el nuevo contexto”, explica.
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Y en este marco ubica a la democracia representativa que, según su él, va a desaparecer tal como la conocemos hoy, ya que no está preparada para los tiempos del Big Data. A su vez, esta transformación abrirá grandes posibilidades a aquellos países que sepan comprenderla y utilizarla en beneficio de su gente. Es decir, a quienes puedan subirse a la ola a tiempo, en lugar de reaccionar con el agua al cuello.
Infobae lo entrevistó en exclusiva para un medio en español:
—¿Hacia dónde visualiza que estamos yendo? ¿Hacia una dictadura de la información o hacia un manejo virtuoso de esta era del Big Data?
Yo creo, y espero, que vayamos hacia el aprovechamiento de estas oportunidades. Estoy seguro de que, tarde o temprano, vamos a aprender a encontrar los beneficios. La pregunta es qué tan rápido vamos hacia esa “destrucción creativa” que planteaba Schumpeter, y cuál es el precio que vamos a pagar en ese proceso. Es decir, a qué costo vamos a pasar por la destrucción antes de llegar a la etapa creativa.
Eso va a ser un cambio fuerte porque básicamente la tecnología digital organiza la sociedad. Es decir, cumplen la misma función que las instituciones: organizar la sociedad. Otra razón de ser de la democracia representativa es la de procesar la información. Se trata de elegir a un grupo de personas capaces de recoger las necesidades y deseos de esa sociedad e interpretarla para traducirla a una acción. Pero ahora, y aunque suene loco, también podemos pensar que una red neuronal, el machine learning, hacen eso mismo: toman diferentes capas de representación, aprenden las relaciones y ven cómo tomar la mejor decisión.
Esta revolución tecnológica también va a generar destrucción en los sectores más cualificados. Se encontrarán con una gran competidora: la inteligencia artificial
Esto mismo ocurre en el sector privado que está cambiando aceleradamente. Las estructuras del mercado cambiaron. Miren sino cuáles son las empresas más poderosas, las que crecen más rápido y cuáles las que quebraron; qué intermediarios desaparecieron.
Estos son cambios fuertes porque lo que hacen estas redes digitales es ofrecer maneras de organizar un mercado, una sociedad, y brindar institucionalidad.
Lo mismo pasa en el mercado laboral: allí habrá mucha destrucción. Pero esta vez, a diferencia de lo que ocurrido en las revoluciones industriales anteriores, esta destrucción no va a afectar solamente a las clases menos capacitadas, a esos trabajadores que son bastante fáciles de re-entrenar. Esta revolución tecnológica también va a generar destrucción en los sectores más calificados, como abogados, doctores, farmacéuticos. Todos ellos se encontrarán ante una gran competidora: la inteligencia artificial.
Por ejemplo, alguien que ha estudiado ciencias químicas, unos 15 años o 10 años, que es un experto, se da con que aquí, en San Francisco, hay una farmacia sin un solo empleado. En lugar de farmacéuticos, tienen robots que toman la receta del doctor y algoritmos capaces de mezclar los medicamentos y fabricarte las píldoras que necesitas.
Y ocurren que son mejores, porque estos algoritmos están conectados a Internet y están viendo interacciones en tiempo real, conocen tu historial médico mejor que cualquier doctor, pueden ver si hay alguna recomendación especial sobre cómo preparar tu medicina personalizada en función de los datos de tu historia clínica, de todos los casos parecidos al tuyo y de toda la información publicada sobre el tema.
Con lo cual, es mucho más seguro que no se puede equivoque tanto como un humano. ¿Pero qué van a hacen estas personas que han estudiado 10 años en la universidad para especializarse en farmacia si hoy en día lo hacen algoritmos y robots?
Por eso, la destrucción va a ser grande y va a llegar no sólo a aquel trabajar fácil de reentrenar, sino también a aquellos que invirtieron mucho dinero, tiempo y esfuerzo para concluir sus especializaciones. Pero tendremos que pasar por la etapa de destrucción para llegar a la fase creativa.
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-¿No podemos evitar esa etapa de “destrucción” antes de reinventar el nuevo mundo, impuesto por la revolución tecnológica actual?
No. La pregunta no es si vamos a llegar o no a esa fase de destrucción, sino a qué costo. Esto tiene que ver con cuán conscientes estamos y cuán proactivos somos para recorrer lo mejor posible esta transición.
— ¿Cuánto tiempo va a demorar en llegar esta destrucción?
No puedo dar una fecha pero estoy seguro de que será más rápido de lo que uno tiende a imaginar.
—¿Por qué?
Porque esta tecnología crece muy rápido, a un ritmo exponencial. Pero tampoco hay que caer en visiones distópicas exageradas. No es que van a venir terminators mañana y que Skynet se va a despertar. No, pero sí tenemos que estar conscientes y ver cómo podemos aprovechar los cambios. Y hay muchas oportunidades, por ejemplo para Uruguay, y para América Latina en general. No solamente en cuanto a los datos, sino en convertir información en conocimiento.
Cada Pyme en América latina necesita a alguien que sepa trabajar una red neuronal, a alguien que sepa programar
¿Cómo podemos aprovecharlo?
Tenemos que comenzar por comprender que ya estamos entrando a la segunda etapa de la revolución digital. En la primera etapa – los primeros 20 años – creamos mucha información y es lo que tenemos hoy: casi 10 zettabytes de datos, es decir, el equivalente de 9.000 pilas de libros desde la Tierra hasta el Sol. Es porque inventamos tecnologías que proveen muchos datos y hemos difundido estas tecnologías durante los últimos 20 y 30 años.
Pero se viene la segunda etapa de la revolución digital donde el enfoque debe estar puesto en convertir esta información en conocimiento.
Pasamos de los datos a los algoritmos. Y ahí hay muchas oportunidades porque el conocimiento es siempre local. Los métodos para “sacar” ese conocimiento, cuando está digitalizado, tiene economías de escalas infinitas. Es decir, puedes gastar millones de dólares en desarrollar una red neuronal pero una vez que esta red neuronal existe, puedes copiarla sin costo alguno. Básicamente tocas el botón de copiar y pegar. Esto es todo lo que tienes que hacer.
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Hay muchas oportunidades, especialmente para regiones en desarrollo, si saben aprovechar esto. Muchas de estas inteligencias artificiales, redes neuronales, están disponibles en internet gratis y puedes ir online y usar Tensorflow, la red neuronal de Google, sin costo. Incluso Amazon, hace un par de meses, publicó su red neuronal.
Te lo dan gratis y la razón es que está este movimiento que se llama “Open AI”(Inteligencia Artificial Abierta) que integra alguna gente de Silicon Valley precisamente porque tienen mucho respeto y temores vinculados a esta tecnología. Entonces ofrecerla es una forma de decir: “acá lo tienen, vean lo que yo hago, estamos jugando con fuego, pero somos transparentes”.
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Para los países en desarrollo, tanto como para cualquier industria, el efecto positivo es que tienes acceso a estas redes neuronales y ahora puedes aprovechar eso y entrenarlas con los datos locales.
Ahora bien, Amazon publica la inteligencia artificial, “te da el cerebro”. Pero no te da el que ha entrenado durante los últimos 20 años, porque ese es su valor agregado. Asimismo, el valor agregado de Google no es la red neuronal, es que durante 20 años alimentó a esa red con datos. A esto obviamente no te lo dan porque es parte de su negocio, pero te dan el cerebro vacío. Ahora cada Pyme en América Latina puede llenarlo con sus datos. Entonces, si tú estás en el negocio de los zapatos, de las frutillas o cualquier negocio, puedes tomar la red neuronal y entrenarla con tus datos y porque son locales. Y ahí vas a sacar conocimiento para tu Pyme y para ir mejorando tu negocio. Porque el conocimiento es lo que aumenta la productividad, lo que te saca adelante.
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A este debate lo dio Confucio cuando dijo que, si quieres sacar a alguien de la pobreza, no debes darle un pescado sino enseñarle a pescar. Entonces, esas redes neuronales te dan conocimiento. Tu mismo puedes aprender más sobre tu empresa, sobre las demandas, sobre las ofertas, sobre la manera de hacer las cosas. Las redes neuronalesson una manera sistemática de aumentar conocimiento, ahora tienes que crearlo localmente con tus propios datos. Pero la inteligencia artificial está disponible.
Eso también tiene implicancias en las Pymes. Cada Pyme en América latina necesita a alguien que sepa trabajar una red neuronal, a alguien que sepa programar, porque hay que empezar por programar, que el lo más básico.
“Tenemos que ir de una economía de la información a una economía del conocimiento, y esto tiene que ver con los algoritmos, con la inteligencia artificial, etc. Ahí el contenido de las agendas todavía no está.”
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Esta es la parte de destrucción creativa, necesitamos crear este capital humano y todos tenemos que aprender cómo interactuar con estas tecnologías. Incluso aquí, en Silicon Valley, no hay nadie que sea “un viejo experto” en eso. Estas redes neuronales llegaron hace 5 años. Con la excepción de un grupo que las han trabajado durante los últimos 20 años, para la mayoría, incluso para mí y para todo el resto de Silicon Valley, es algo completamente nuevo.
— Y por último Martín ¿Cómo ves a la clase política y a los gobiernos en cuanto a la conciencia de entender estos cambios que se vienen en el futuro?
Yo creo que en América latina en los últimos 15 años también se han hecho avances en los gobiernos en crear una conciencia y estrategias de desarrollo digital. América latina incluso cuenta con una estrategia regional que se llama eLAC en la que también he trabajado mucho yo. Muchos países tienen agencias con bastantes recursos, por ejemplo en Uruguay, la agenda digital funciona muy bien, en otros países de la región también, Chile, en Brasil hay un grupo muy activo de este desarrollo digital. Y son bastante conscientes. Lo bueno es que hay una institucionalidad, se junta a diferentes sectores del gobierno, del sector privado y de la sociedad civil. Entonces digo, hay una mesa a donde ir y hay teléfonos a los que se puede llamar, y eso es fantástico.
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Ahora, todavía el contenido está muy enfocado en la primera etapa de la revolución digital, lo que se llama la sociedad de la información. Pero tenemos que irnos a la sociedad del conocimiento. Tenemos que ir de una economía de la información, a una economía del conocimiento, y esto tiene que ver con los algoritmos, con la inteligencia artificial, etc. Ahí el contenido de las agendas todavía no está.
En Latinoamérica tienen que ser capaces evolucionar en el enfoque de la información (telecomunicación, telecentros y banda ancha) a los del conocimiento (algoritmos, inteligencia artificial, aprovechamiento de datos). Estos temas todavía no están en la agenda.
