Cómo ser un innovador, por Andrew Ng

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La innovación es un poderoso motor para elevar la sociedad e impulsar el crecimiento económico. Antibióticos, luz eléctrica, frigoríficos, aviones, teléfonos inteligentes, etc. Tenemos todo esto porque los innovadores crearon algo que antes no existía. La lista de Innovadores menores de 35 años de MIT Technology Review premia a personas que han logrado mucho al principio de sus carreras y que es probable que logren mucho más.

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Tras muchos años trabajando en la investigación de la inteligencia artificial (IA) y la creación de productos de IA, tengo la suerte de haber participado en innovaciones que han tenido gran impacto, como el uso de aprendizaje de refuerzo para volar drones helicóptero en Stanford, la creación y dirección de Google Brain para impulsar el aprendizaje profundo a gran escala y la creación de cursos online que llevaron a fundar Coursera. A continuación, comparto algunas ideas sobre cómo hacerlo bien, sortear algunos de los escollos y evitar construir cosas que provoquen daños graves en el camino.

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La IA es el motor dominante de la innovación actual

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Como ya he dicho antes, creo que la IA es la nueva electricidad. Este fenómeno revolucionó todas las industrias y cambió nuestra forma de vida, y la IA está haciendo lo mismo. Está llegando a todas las industrias y disciplinas y ofreciendo avances que ayudan a multitud de personas.

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La IA, como la electricidad, es una tecnología de uso general. Muchas innovaciones, como un tratamiento médico, un cohete espacial o el diseño de una batería, sirven para un fin único. En cambio, la IA es útil para generar arte, ofrecer páginas web relevantes para una consulta de búsqueda, optimizar las rutas de transporte para ahorrar combustible, ayudar a los coches a evitar colisiones y mucho más.

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El avance de la IA crea oportunidades para que todos, en cualquier rincón de la economía, exploren si se aplica a su área o cómo hacerlo. Así, aprender sobre IA crea muchas oportunidades para hacer algo que nadie ha hecho antes de manera desproporcionada.

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Por ejemplo, en AI Fund, un estudio de Venture Capital que dirijo, he tenido el privilegio de participar en proyectos que aplican la IA al transporte marítimo, el coaching relacional, la gestión del talento, la educación y otros ámbitos. Dado que muchas tecnologías de IA son nuevas, aún no se ha explorado su aplicación en muchos campos. De este modo, saber aprovechar las ventajas de la IA brinda numerosas oportunidades para colaborar con otros.

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De cara al futuro, algunos avances son especialmente interesantes.

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  Prompting: Aunque ChatGPT ha popularizado la posibilidad de pedir a un modelo de IA que escriba, por ejemplo, un correo electrónico o un poema, los desarrolladores de software están empezando a comprender que esta función les permite crear en cuestión de minutos el tipo de aplicaciones de IA potentes que antes llevaban meses. Una oleada masiva de aplicaciones de esta tecnología se creará de esta manera.

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  Transformadores de visión: Los transformadores de texto ―modelos de lenguaje basados en la arquitectura de red neuronal de transformadores, inventada en 2017 por Google Brain y colaboradores― han revolucionado la escritura. Los transformadores de visión, que adaptan los transformadores a tareas de visión por ordenador como el reconocimiento de objetos en imágenes, se introdujeron en 2020 y acapararon gran atención muy rápido. El revuelo actual en torno a los transformadores de visión en la comunidad técnica me recuerda al revuelo en torno a los transformadores de texto un par de años antes de ChatGPT. Una revolución similar está llegando al procesamiento de imágenes. Los mensajes visuales, en los que el mensaje es una imagen en lugar de una cadena de texto, formarán parte de este cambio.

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  Aplicaciones de IA: La prensa ha prestado mucha atención a la infraestructura de hardware y software de IA y a las herramientas para desarrolladores. Esta infraestructura de IA emergente no tendrá éxito si no se construyen negocios de IA aún más valiosos sobre ella. Por tanto, aunque los medios de comunicación centren su atención en la infraestructura de la IA, el crecimiento será aún mayor en la capa de las aplicaciones de esta tecnología.

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Estas áreas ofrecen grandes oportunidades a los innovadores. Además, muchas de ellas están al alcance de personas con amplios conocimientos tecnológicos, no solo de las que ya se dedican a la IA. Los cursos online, el software de código abierto, el software como servicio y los trabajos de investigación en línea ofrecen a todo el mundo herramientas para aprender y empezar a innovar. Incluso si estas tecnologías aún no están a tu alcance, hay muchos otros caminos abiertos a la innovación.

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Sea optimista, pero atrévase a fracasar

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Dicho esto, muchas ideas que al principio parecen prometedoras acaban siendo un fracaso, y estos son inevitables si te tomas la innovación en serio. A continuación, presento algunos proyectos personales de los que probablemente no hayas oído hablar porque fueron un fracaso:

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  Pasé mucho tiempo intentando que los aviones volaran de forma autónoma en formación para ahorrar combustible (similar a los pájaros que vuelan en formación en V). En retrospectiva, lo hice mal y debería haber trabajado con aviones mucho más grandes.

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  Intenté que un brazo robótico descargara lavavajillas que contenían platos de todas las formas y tamaños. En retrospectiva, fue demasiado pronto. Los algoritmos de aprendizaje profundo para la percepción y el control no eran lo bastante buenos en aquel momento. 

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  Hace unos 15 años, pensé que el aprendizaje autosupervisado, es decir, permitir que los modelos de aprendizaje automático aprendan a partir de datos no etiquetados, era un enfoque prometedor. También me equivoqué con esta idea. Sin embargo, por fin está funcionando, ya que la disponibilidad de datos y la potencia de cálculo han aumentado.

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Fue doloroso que estos proyectos no tuvieran éxito, pero las lecciones que aprendí resultaron decisivas para otros proyectos a los que les fue mejor. Gracias a mi intento fallido de volar en V, aprendí a planificar mejor los proyectos y a anticipar los riesgos. El intento de descargar los lavavajillas fracasó, pero llevó a mi equipo a construir el Sistema Operativo para Robots (ROS, por sus siglas en inglés), que se convirtió en un popular marco de código abierto que ahora está presente en robots que van desde vehículos autónomos hasta perros mecánicos. Aunque mi enfoque inicial en el aprendizaje no supervisado fue una mala elección, los pasos que dimos resultaron fundamentales para ampliar el aprendizaje profundo en Google Brain.

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La sociedad tiene un gran interés en los frutos de la innovación. Y esa es una buena razón para abordar la innovación con optimismo.

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Innovar nunca ha sido fácil. Cuando haces algo nuevo, habrá escépticos. En mi juventud, enfrenté mucho escepticismo cuando inicié la mayoría de los proyectos que al final resultaron ser un éxito. Pero esto no quiere decir que los escépticos estén siempre equivocados. También enfrenté escepticismo en la mayoría de los proyectos que no salieron bien.

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A medida que fui adquiriendo experiencia, me di cuenta de que cada vez más gente estaba de acuerdo con lo que yo decía, y eso era aún más preocupante. Tuve que buscar activamente a personas que me desafiaran y me dijeran la verdad. Por suerte, ahora estoy rodeado de gente que me dice cuando cree que estoy haciendo una tontería.

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Aunque el escepticismo es saludable e incluso necesario, la sociedad tiene un gran interés en los frutos de la innovación. Y esa es una buena razón para abordar la innovación con optimismo. Prefiero ponerme del lado del optimista que quiere intentarlo y puede fracasar que del pesimista que duda de lo que es posible.

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Sea responsable de su trabajo

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Al centrarnos en la IA como motor de innovaciones valiosas, la responsabilidad social es más importante que nunca. Tanto dentro como fuera de este campo se perciben posibles perjuicios sobre la IA. Entre ellos hay problemas a corto plazo, como los prejuicios y las aplicaciones perjudiciales de la tecnología, así como riesgos a largo plazo, como la concentración de poder y posibles aplicaciones catastróficas. Por ello, es importante mantener conversaciones abiertas y rigurosas sobre ellos. De ese modo, podremos llegar a un acuerdo sobre cuáles son los riesgos reales y cómo reducirlos.

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En el último milenio, las sucesivas oleadas de innovación han reducido la mortalidad infantil, mejorado la nutrición, impulsado la alfabetización, elevado el nivel de vida en todo el mundo y fomentado los derechos civiles, incluida la protección de las mujeres, las minorías y otros grupos marginados. Sin embargo, las innovaciones también han contribuido al cambio climático, estimulado el aumento de la desigualdad, polarizado la sociedad e incrementado la soledad.

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Está claro que los beneficios de la innovación conllevan riesgos, y no siempre los hemos gestionado con prudencia. La IA es la próxima ola, y tenemos la obligación de aprender las lecciones del pasado para maximizar los beneficios futuros para todos y minimizar los daños. Esto requerirá el compromiso de la sociedad en general.

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A nivel social, los gobiernos están avanzando para regular la IA. Para algunos innovadores, la regulación puede parecer un freno innecesario al progreso, pero yo no lo veo así. La regulación ayuda a evitar errores y permite obtener nuevos beneficios a medida que avanzamos hacia un futuro incierto. Me alegra ver avances en la regulación que exige más transparencia en el funcionamiento opaco de las grandes empresas tecnológicas. Esto nos ayudará a entender su impacto y guiarlas a generar mayores beneficios sociales. Además, se necesitan normativas nuevas porque muchas de las existentes se redactaron para un mundo anterior a la IA. Estas regulaciones deberían especificar los resultados que queremos en áreas importantes como la sanidad y las finanzas, y los que no queremos.

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Sin embargo, evitar el daño no debe ser solo una prioridad para la sociedad, también debe serlo para cada innovador. Como tecnólogos, tenemos la responsabilidad de comprender las implicaciones de nuestra investigación e innovar de forma que sea beneficiosa. Tradicionalmente, muchos tecnólogos adoptaban la actitud de que la forma que adopta la tecnología es inevitable y no hay nada que podamos hacer al respecto, así que más nos vale innovar libremente. Pero sabemos que eso no es cierto.

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Evitar el daño no debe ser solo una prioridad para la sociedad, también debe serlo para cada innovador.

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Cuando los innovadores deciden trabajar en la privacidad diferencial (que permite a la IA aprender de los datos sin exponer información de identificación personal), hacen una declaración poderosa de que la privacidad importa. Esa afirmación ayuda a conformar las normas sociales adoptadas por las instituciones públicas y privadas. A la inversa, cuando los innovadores crean protocolos criptográficos Web3 para blanquear dinero, también se crea una declaración de privacidad ―en mi opinión, perjudicial― de que los gobiernos no deben ser capaces de rastrear cómo se transfieren y gastan los fondos.

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Si ve que se está haciendo algo poco ético, espero que se lo plantee a sus compañeros y supervisores y establezca conversaciones constructivas. Y si le piden que trabaje en algo que no cree que ayude a la humanidad, espero que trabaje de forma activa para ponerle fin. Si no puede hacerlo, plantéese abandonar. En AI Fund, he eliminado proyectos que consideraba sólidos desde el punto de vista financiero, pero poco éticos. Le animo a que haga lo mismo.

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Ahora, ¡a innovar! Si ya está innovando, siga haciéndolo. No sabe qué grandes logros le aguardan en el futuro. Si sus ideas están en fase de ensoñación, compártalas con otros y pida ayuda para convertirlas en algo práctico y exitoso. Empieza a ejecutarlas y busca formas de utilizar el poder de la innovación para hacer el bien.

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Este ensayo forma de la edición de Innovadores menores de 35 2023 de MIT Technology Review. Conozca a los galardonados de año.

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Andrew Ng es un reconocido innovador mundial en IA. Dirige AI Fund, DeepLearning.AI y Landing AI.

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