La compañía acaba de presentar un nuevo servicio de software, basado en la Inteligencia Artificial, que detecta automáticamente los sesgos y proporciona la explicación sobre las decisiones que toma la IA. Este servicio está disponible en IBM Cloud para ayudar a las empresas a administrar este tipo de sistemas, de una amplia variedad de sectores.

Además, IBM Research pondrá a disposición de la comunidad open source un kit de herramientas de reducción y detección de sesgos en la IA para fomentar la colaboración global sobre cómo tratar el sesgo en la Inteligencia Artificial.

“IBM ha liderado la industria y ha impulsado establecimiento de valores como la confianza y la transparencia en el desarrollo de nuevas tecnologías de IA”, ha afirmado David Kenny, vicepresidente senior de Soluciones Cognitivas de IBM. “Es hora de llevar estos valores a la práctica. Estamos facilitando a las empresas que utilizan la IA una mayor transparencia y control para afrontar el riesgo potencial de una toma de decisiones errónea”.

 Estos desarrollos dan respuesta a las conclusiones de una reciente encuesta del Institute for Business Value de IBM, que muestra que mientras el 82% de las empresas se plantea utilizar la IA, al 60% le preocupa cuestiones de responsabilidad y el 63% carece de las capacidades y el talento interno para gestionar esta tecnología con confianza.

Características del nuevo software

Los nuevos desarrollos de IBM disponibles en IBM Cloud funcionan con modelos construidos a partir de una amplia variedad de frameworks de machine learning y entornos personalizados de IA como Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker y AzureML. Esto significa que las organizaciones pueden aprovechar estos nuevos controles para la mayoría de los frameworks de IA más utilizados por las empresas. El servicio de software también se puede programar para monitorizar los factores específicos de decisión que se tengan en consideración para cualquier flujo de trabajo empresarial, lo que permite personalizarlo para el uso específico de cada organización.

El servicio de software, totalmente automatizado, describe la toma de decisiones y detecta sesgos en los modelos de IA en tiempo de ejecución, a medida que se toman las decisiones. Es decir, captura resultados potencialmente injustos a medida que se producen. También recomienda, de manera automática, datos para añadirlos al modelo y ayudar a reducir cualquier sesgo que haya detectado.

Las explicaciones que proporciona son de fácil comprensión y muestran qué factores hicieron inclinar la decisión hacia un lado o hacia otro, la confianza en la recomendación y los factores detrás de esa confianza. Además, los registros de la precisión, rendimiento y equidad del modelo pueden rastrearse y monitorizarse fácilmente para cumplir con la normativa, como es el caso del GDPR, o prestar un mejor servicio al cliente.

Todas estas capacidades son accesibles a las empresas a través de cuadros de mando visuales. Esto proporciona a los usuarios una capacidad incomparable para comprender, explicar y gestionar las decisiones tomadas a partir de la IA y reducir la dependencia de contar con conocimientos específicos sobre IA.

IBM también proporciona nuevos servicios de consultoría para ayudar a las empresas a diseñar procesos empresariales e interfaces hombre-IA para minimizar aún más el impacto del sesgo en la toma de decisiones.

Las empresas siguen confiando en los mainframes como una potente plataforma para el largo plazo, según informa el proveedor de soluciones TI BMC, en su último informe sobre el futuro de los mainframes. Esta consultora está especializada en este tipo de entornos y publica un informe anual sobre las tendencias y modelos de uso de este tipo de plataformas.

Una de las cifras más destacables del informe es que el 93% de los profesionales encuestados sigue creyendo en la viabilidad a largo plazo de este tipo de plataformas. Y curiosamente el 63% de los entrevistados tienen menos de 50 años, lo que representa un aumento de 10 puntos porcentuales sobre el informe del año anterior y habla de una modernización de los equipos de TI asociados a los mainframes.

Y no hablamos tampoco de entornos de TI en los que básicamente se usen aplicaciones muy antiguas, ya que el 82% de los encuestados afirmó que usaban Java en sus mainframes y nada menos que un 48% aplican prácticas Agile/DevOps en sus entornos mainframe. Estos dos datos, unidos a la reducción de edad media hablan de una significativa modernización de las prácticas. Otro dato interesante de esta encuesta es que 1 de cada 3 profesionales contactados aseguró emplear métodos de cifrado en sus sistemas.

Los valores que más se asocian a los sistemas mainframe son: disponibilidad, seguridad, control centralizado de los datos y capacidad de procesamiento transaccional. Las principales prioridades reflejadas en el estudio son la disponibilidad de aplicaciones, la modernización de aplicaciones, la reducción de costes y la privacidad de datos junto con los problemas de reclutamiento de especialistas.

Y, por último, los desafíos más importantes a los que hacen referencia son el coste a través de optimizaciones y la carencia de personal especializado. Desde luego, con estos datos, el futuro de los mainframes, 60 años después de revolucionar la informática, sigue siendo algo a tener en cuenta.

Tal como ha quedado reflejado en un informe de IDC, la inversión a nivel mundial en sistemas de Inteligencia Artificial y Cognitiva va a seguir mostrando un nivel de crecimiento muy sólido y robusto. Tanto, que la consultora prevé que para el año 2002, el gasto en estos sistemas llegue a los 77.600 millones de dólares. Una cantidad que casi triplica a los 24.000 millones que están previstos que se inviertan en este tipo de sistemas en este año 2018. En total, se espera que la tasa de crecimiento anual de estas inversiones suba un 37,3% hasta 2022.

La categoría que más va a crecer en inversión de entonces hasta ahora, y también la de mayor envergadura, va a ser la de software. Concentrará el 40% de la inversión en Inteligencia Artificial y Cognitiva hasta 2022, con una tasa de crecimiento anual hasta 2022 del 43,1%. Dos de las principales áreas de esta categoría que van a atraer esta inversión son las aplicaciones de Inteligencia Artificial conversacional, como los asistentes personales y los chatbots; y las aplicaciones de machine learning, de las que podemos encontrar numerosos casos de uso.

Mientras, la categoría de servidores y sistemas de almacenamiento de hardware será la siguiente que más inversión reciba hasta dentro de unos años, cuando será sobrepasada por el gasto en servicios TI de empresa relacionados. Ambas categorías tendrán un fuerte crecimiento de aquí a 202, con unas tasas de crecimiento anual del 30,6% y del 36,4% respectivamente.

En cuanto a los casos de uso de Inteligencia Artificial y Cognitiva que mayor inversión están recibiendo en 2018, son los agentes de servicio personalizado, con una inversión de 2.900 millones de dólares. Le siguen los sistemas de prevención y los de detección de amenazas automatizados, com 1.900 millones de dólares de inversión, y los de recomendación y automatización del proceso de ventas, con 1.700 millones.

Por otra parte, los casos de uso que tendrán un mayor nivel de crecimiento anual hasta 2022 son la investigación farmacéutica (46,8%), recomendaciones de productos y consejeros de compra expertos (46,5%), los asistentes digitales para los trabajadores de empresas con tareas relacionadas con los conocimientos (45,1%) y la automatización de procesos inteligente (43,6%).

La banca y el retail serán los dos sectores que más inviertan en estos sistemas en 2018. Se espera que cada uno invierta más de 4.000 millones en estos sistemas durante este año. La banca dedicará más de la mitad de su inversión a sistemas de prevención y detección de amenazas automatizados, así como a los de investigación y análisis de fraude. Mientras, el retail se centrará en agentes de servicio personalizados y automáticos, y en recomendaciones de producto y recomendadores de compra.

Además de más banca y el retail, otros sectores que harán inversiones considerables en sistemas de Inteligencia Artificial y Cognitiva son los de manufactura discreta, proveedores sanitarios y manufactura de procesos. Además, los sectores que se espera que aumenten con más fuerza la inversión en estos sistemas son los de servicios al consumidor (44,5) y los gobiernos centrales y federales (43,5&). Hacia 2022, el retail se colocará en primera posición en inversión en estos sistemas, con una tasa de crecimiento anual hasta entonces el 40,7%.

El país que más invertirá en estos sistemas será Estados Unidos, con más del 60% del gasto total en ellos hasta 2022. La segunda zona con mayor inversión será Europa occidental, con China en tercera posición. El mayor crecimiento del gasto, por otra parte, se dará en Japón, país en el que crecerá un 62,4% anualmente, y en Asia-Pacífico (salvo China y Japón), donde la subida del gasto en Inteligencia Artificial y Cognitiva será del 52,3%. China también crecerá de manera notable: un 43,8%.