Andrés Cornejo, experto: "La IA es una herramienta más para mejorar procesos"

El Ingeniero Andrés Cornejo es nacido en la provincia de Salta. Se define como un emprendedor que supo desempeñarse como CEO de empresas de tecnología y fintech en Argentina y España.

Su experiencia incluye asesorar al Ministerio de Producción de Argentina y trabajar como banquero de instituciones financieras en Credit Suisse (Londres), desde donde asesora a diferentes gobiernos y grandes bancos en Londres y Madrid.

Aceptó disertar en el Segundo Simposio de Inteligencia Artificial aplicada a la Industria Minera, con la idea de profundizar el debate sobre la IA.

Actualmente Andrés Cornejo se desempeña, también, como profesor de Análisis Financiero Avanzado y Valoración de Bancos y el Sistema Financiero en el programa de Maestría en Finanzas de la Universidad Torcuato Di Tella. En su activa especialización profesional, posee un MBA de Columbia Business School; un posgrado en Economía de la Universidad Torcuato Di Tella y un título de Ingeniería Industrial con “honores” del Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA). Da una mirada diferente a lo que se escucha o lee en este interesante tema que potencializa más a las nuevas tecnologías y que aún son desafíos para el conjunto de la sociedad.

PGM: Si tuviera que definir qué significa la inteligencia artificial en la vida del ser humano hoy ¿cómo lo diría?

AC: Bueno, yo diría que en realidad, como siempre hablamos, la realidad es que no es ni inteligencia ni artificial, yo creo que es lo que hoy por hoy se llama inteligencia artificial, en realidad son algoritmos, como cualquier otro algoritmo que ha desarrollado el ser humano. Lo que hay son algoritmos hoy por hoy permiten es encontrar patrones en información o en estructura de datos que antes no se podían hacer, y esto claramente ha llevado a avances, por ejemplo, en todo lo que es el procesamiento del lenguaje que todo el mundo puede usar hoy por hoy como chat GPT. Pero la realidad es que no es inteligencia, no hay una inteligencia atrás, lo que hay son estos algoritmos que permiten avanzar en diferentes espacios que antes no se podían hacer. Eso se debe a la rapidez, que uno piensa que inteligencia artificial hay miles o cientos de miles del otro lado y hay algo que junta datos y transmite lo que vos le pedís. Acá separaría lo que hoy por hoy se llama inteligencia artificial, puntualmente son las redes neuronales o Deep Learning, (aprendizaje profundo) eso es lo que hoy se entiende, porque después hay otra rama que es Machine Learning (aprendizaje automático), que son otro tipo de algoritmos, pero lo que se llama es inteligencia artificial comúnmente son estos Deep Learning, que son las redes neuronales, de hecho el último premio Nobel de física se lo dieron a un poco el inventor de estos algoritmos. No es que haya alguien por atrás, uno puede pensar que estas redes neuronales le llaman neuronas porque tienen una similitud a como funcionan las neuronas, pero en realidad son muchas funciones donde uno le ingresa datos y salen datos y uno las va combinando en capas y conectándolas y eso lo que crea es como una función, matemáticamente es una función, que lo que hace es uno le carga datos y tiene una salida, entonces uno compara esa salida con los datos y la va entrenando, va entrenando esos parámetros.

PGM: ¿Entonces lo que podría pensarse de toda esta red neuronal es información que está en los datos?

AC: Si, uno la va comprimiendo dentro de estos parámetros de la red neuronal, entonces yo lo vería como una base de datos diferente a la base de datos tradicional que uno ve por ejemplo en otras aplicaciones, la base de datos relacional, etc. Lo interesante de esto es que toda esa información se carga dentro de todos estos parámetros y después uno puede extraer esa información de diferentes maneras, las aplicaciones son enormes y diversas, por ejemplo para la detección de objetos, para la detección de imágenes, sonido, se ha usado como acabo de mencionar, para todo lo que es el lenguaje, es muy complicado la estructura del lenguaje porque depende del contexto, etc. Entonces es una forma diferente diría de base de datos que en general en todos estos algoritmos son lineales en el sentido de que entra un dato y sale un dato.

PGM:¿Hay otro tipo de algoritmos?

AC: Si, se llaman reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo) que puede aprender en un contexto, que se usó en algún momento cuando se hizo la máquina, el programa este que ganó en Google, y ese tipo de algoritmos podemos pensar que aprenden de un medio, también uno le pone un entorno que puede ser un juego, que puede ser alguna otra cosa y va aprendiendo y la red neuronal va aprendiendo a jugar ese juego. La realidad es que hoy por hoy no ha tenido tanto éxito por ejemplo como las otras arquitecturas, como el “Chachi Pití” (herramienta de generación de texto predictivo), que ha tenido un éxito muy grande.

PGM: Andrés, ¿por qué se ha generado, no el rumor, sino el ambiente de que se relaciona a la inteligencia artificial como enemiga del trabajo del hombre?

AC: Bueno, quizás siempre hay miedos, mitos y cosas ¿no? Esto es lo mismo que sucedió en la revolución industrial cuando Watt inventó la máquina a vapor. Lógicamente cualquier avance tecnológico te reemplaza cierto tipo de trabajos, trabajos mecánicos o trabajos repetitivos y lo que hace es que uno en vez de dedicar tiempo a hacer un trabajo repetitivo se reemplaza con una máquina, con un algoritmo y la persona puede ser más productiva, la realidad. Entonces lo que la inteligencia artificial va a permitir probablemente es optimizar todos esos procesos de negocio y eliminar trabajos repetitivos y tener mayor productividad en el ser humano básicamente ¿no? Son avances tecnológicos. Lo mismo cuando se inventó la calculadora, cuando se inventó el transistor, etc. Alguien antes hacía todos los cálculos de memoria, hoy por hoy lo carga una base de datos y lo hace la computadora o lo hace la aplicación. Entonces al final del día yo no lo vería como una amenaza o algo sino que es aumentar la productividad de lo que puede producir el ser humano y mejorar al final del día la calidad de vida ¿no?

PGM: Ahora para esclarecer ¿la Industria 4.0 o 5.0 o la inteligencia artificial son distintos carriles de tecnología aplicada? Desde ahí empezaron a preocuparse por el reemplazo de la mano de obra mecanizada por la mano de obra humana...

AC: Con la inteligencia artificial como que está pasando lo mismo y yo veo que en la comunicación fundamentalmente quienes se encargan de comunicar como que ponen todo en una bolsa y yo quiero saber si se diferencia, son cosas distintas. Al final del día, bueno, la robótica existe hace muchos años y la inteligencia artificial ayudará o no ayudará pero van por otro canal. Hoy por hoy lo que se está viendo es que claramente puede mejorar procesos pero por ejemplo, veo corporativamente que hay dos, llamémosle cánceres de las organizaciones. Uno es la planilla Excel y el otro es el e-mail. Entonces uno cómo lo podría mejorar? Bueno, el e-mail le pone inteligencia artificial, entonces le clasifica los e-mails, entonces uno dice que va a aumentar y vamos a mandar menos e-mails. Entonces la pregunta es por qué uno debe invertir algo, en una tecnología que no es barata implementar todo eso en el e-mail porque no eliminarlo al e-mail. Uno puede eliminar el correo electrónico sin inteligencia artificial usando otro tipo de aplicaciones muchísimo más baratas y puede optimizar montones de procesos. O sea, al final del día son procesos de negocio y optimizar los procesos de negocio. La inteligencia artificial se utiliza en determinados procesos en los que no hay soluciones más baratas.

PGM:¿Cuestión de costos?

AC: Al final del día implementar estas cosas es un retorno sobre la inversión. Por ejemplo, si uno tiene que invertir 100 para bajar los costos en 1, el retorno sobre la inversión es 1. Entonces, no vale la pena. Ahora, si uno invierte 100 para bajar los costos en 50, tiene una rentabilidad del capital invertido de 50 y lo implementará. Ahora, hay montones de formas de optimizar procesos que son probablemente mucho más obvias y sencillas que implementar inteligencia artificial. Por eso digo, inteligencia artificial es una herramienta más para mejorar y eficientizar los procesos de negocio. ¿Qué reemplazará a gente? Bueno, en todo proceso de aumentar productividad y eficiencia, el objetivo es disminuir los costos. Y ahí es donde las organizaciones, cuando son más inteligentes y la gente entra en este concepto, es donde se mejora la productividad. Y uno lo vio en los 70’, los famosos 70› en Japón, cuando los japoneses implementaron el just-in-time (sistema de organización de la producción para las fábricas), e hicieron todo esto en la industria automotriz y literalmente le ganaron la batalla a la industria automotriz americana. Y eso pasó en los 70’, estamos hablando de hace 40 años.

PGM:¿Entonces, son herramientas que a su vez, al ser algo nuevo se generan mitos?

AC: Lo desmitificaría, son procesos de negocio donde uno tiene que tener en su caja de herramientas, bueno, una herramienta más para mejorar los procesos.

Prensa GeoMinera