“Cuando queremos diseñar una IA, no creamos un cerebro sino una máquina sometida 100% a nuestro control”

La trayectoria de Elena González-Blanco, directiva de Microsoft desde el pasado febrero, guarda paralelismos con la de Pilar Manchón, también pieza clave en Google. Ambas provienen de la filología y ambas completan su formación desde el ámbito tecnológico hasta convertirse, de hecho, en eminencias en algunos de los ámbitos más calientes de la innovación.

González-Blanco remató su doctorado en Harvard (2006-2008), cursó un máster en Librerías Digitales e Información de Sistemas en la Carlos III, también pasó por Esade y la London School of Economics y ha liderado proyectos en torno al procesamiento del lenguaje natural para la Comisión Europea. Hoy se sienta en los consejos de administración de Astara, Lang.ai y Llorente y Cuenca y es profesora asociada en IE Business School. En Microsoft es responsable para Europa, Oriente Medio y África de IA para nativos digitales.

Semejante currículo explica que en enero de 2023 cofundase Clibrain con el propósito de armar Lince, un gran modelo de lenguaje (LLM, en sus siglas en inglés) en español. El idioma es crítico en estos casos, ya que cuando un usuario recurre a ChatGPT en una lengua que no sea la utilizada para su entrenamiento, la traducción puede generar peores resultados.

El proyecto, explica González-Blanco, se canceló a comienzos del presente año. No le había temblado el pulso a la hora de dejar su puesto en el Santander, donde lideraba el área de transformación digital para banca privada y seguros, ante el desafío de “adaptar los LLMs a una realidad mucho más plural que el inglés”, un idioma que domina la esfera de las publicaciones científicas y condiciona casi por defecto las reglas del partido. “Clibrain no cuaja porque montar un LLM en español es sencillamente imposible tal y como funciona hoy el mercado. OpenAI, Antrophic o Meta sí tienen el músculo financiero necesario para desarrollar esos modelos; en Europa la excepción es Mistral (Francia)”, afirma. En este contexto, la directiva de Microsoft celebra que el Gobierno español haya prometido 1.500 millones para, entre otras acciones, seguir los pasos de Mistral.

ESTE ES EL VERDADERO TABLERO DE JUEGO

“Los modelos generativos son una de las piezas del puzle, pero la IA es en realidad una plataforma que requiere una arquitectura para que el conjunto funcione bien. Además de las fuentes estáticas (todos los datos que el sistema absorbe en su entrenamiento), hay unas fuentes dinámicas. Si ponemos el ejemplo de un abogado, necesitará que el LLM que utiliza se actualice con las novedades del BOE y la jurisprudencia, con las noticias legales, y todo ello en un entorno de seguridad y privacidad”, describe González-Blanco.

EL VALOR AÑADIDO DE MICROSOFT

“El cliente quiere algo que funcione con los datos de su sector y sea fiable -continúa-. En Microsoft dispongo con los elementos necesarios para que eso sea así. Facilitamos a scaleups y unicornios la adopción de la IA. Microsoft incorpora varios grandes modelos de lenguaje en Azure y desde la misma plataforma permite comparar, por ejemplo, los resultados obtenidos en ChatGPT y Mistral, incluyendo además traducción de voz a texto y procesamiento de documentos. La rueda ya se ha reinventado, la estrategia ganadora es esta cultura del LEGO, este mix con la mejor arquitectura de datos, el entorno más seguro y la habilidad para procesar muy rápido una enorme cantidad de datos en diferentes industrias”.

CONTRA EL TREMENDISMO

Recelosa siempre hacia la brusquedad asociada al cambio, la humanidad observa el auge de la IA generativa con una mezcla de curiosidad y miedo. Este es el terreno favorito de los agoreros, de los amantes de la distopía. González-Blanco recuerda la trama de Odisea en el Espacio, la novela de Arthur C. Clarke replicada después por Stanley Kubrick donde un asistente virtual se rebela contra sus amos. “La resistencia a las transformaciones es un fenómeno natural, pero los LLMs son pura matemática, algoritmos que desarrollamos los humanos y que podemos controlar al 100%. Cuando el hombre quiso volar, no hizo un pájaro sino un avión. Cuando quiere armar una Inteligencia Artificial, no diseña un cerebro sino una máquina. Se trata de ser más productivos, de redactar mejor un párrafo, de que la máquina aprenda a contestar en alguna de las 27 grandes variedades del español que hay en el mundo. El reto más grande está en la adopción desde el punto de vista de la empresa y del usuario; quien se quede atrás lo sufrirá mucho más que con cualquier revolución anterior”.