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Martín Carniglia y Nicolás Rodríguez, de R/GA: El futuro está en la combinación de las inteligencias humana y artificial

(12/03/21). Ni tan humano, ni tan máquina. Para Martin Carniglia, Science Director en R/GA Buenos Aires, y Nicolás Rodríguez, Lead Data Scientist en RG/A, la combinación de las inteligencias humana y artificial es lo mejor de los mundos. Carniglia y Rodríguez abrieron su workshop en El Ojo 2020 detallando las principales innovaciones en términos de inteligencia artificial y como los nuevos modelos de tecnología vienen aportando para el análisis de datos y soluciones que impacten en la vida de los consumidores.

Inicialmente, se explayaron sobre la revolución que viene causando el modelo GPT-3, la tercera generación del proyecto impulsado por openAI, una compañía con base en San Francisco que fundaron Elon Musk y Sam Altman, referentes a nivel mundial de lo que es desarrollo de inteligencia artificial, para luego reflexionar sobre su sentido práctico. “Estos modelos básicamente lo que usan es deep learning o aprendizaje profundo para ser capaces de predecir la siguiente palabra, basado en una secuencia previa”, comentó Nicolás.

Luego, partieron para la definición de lo que es Inteligencia artificial - la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas para pensar como los humanos e imitar sus acciones – para comentar que hubo un crecimiento de un 300% en el uso de esta tecnología. Sin embargo, no siempre usado de manera adecuada, lo que refleja en resultados no deseados y un consecuente rechazo a las nuevas tecnologías de inteligencia artificial.

“El furor por utilizar inteligencia artificial ha llevado a muchas compañías a forzar el uso de modelos en problemáticas de escasa complejidad. No es lo mismo que yo parta de un modelo y quiera aplicar a una problemática o a partir de la problemática buscar negocios”, comentó Nicolás, agregando que es importante hablar más sobre la solución y no tanto sobre modelos.

“Podemos tener un gran modelo, o un genio, pero si no se integra en el ecosistema, en el negocio, en el resto del mundo, esa solución no termina de cuadrar y agregar valor. La inteligencia artificial es un motor, y podés dar vida a tremendas ideas y soluciones, pero necesitamos más que eso. No podemos tener nuestro ojo en el último modelo, y cuando ya tenemos el modelo no sabemos qué hacer. Este modelo tiene que ser parte de un todo”, expresó.

Según Martin, es bastante común que algunas compañías empiecen a usar determinados modelos que no siempre son los adecuados. En sintonía con su compañero de panel, Nicolás añadió: “La complejidad en el entrenamiento de estos modelos requiere tener un ojo encima de lo que el modelo y la máquina aprenden, para no caer en soluciones que no son muy felices. En testeos iniciales de nuestro equipo, estamos descubriendo las complejidades en el tipo de entrenamiento que estos modelos requieren para no concluir en outputs incorrectos o hasta ofensivos. Es esencial establecer parámetros y limites en el aprendizaje”, dijo.

Para hablar sobre el futuro rol de la inteligencia artificial en la industria creativa, Nicolás y Martin trazaron una breve línea de tiempo, con los distintos momentos de la publicidad a partir de mediados del siglo XX. “Venimos de una industria que aprendió un poco lo que fue Mad Men, básicamente de estos primeros entendimientos del mundo publicitario, de la idea que venía de las vísceras y no se detenía en el pensamiento analítico. Con el paso de los años, eso se fue complementando a través de enfoques analíticos, de data, que alimentan los procesos”, dijo Nicolás. Ahora, sería el momento de usar los datos para ayudar a potenciar el análisis.

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