Conferencia Magistral Luis Perez-Breva

Innovación e inversión en inteligencia artificial

La Fundación Rafael del Pino organizó, el día 24 de mayo, la conferencia magistral de Luis Perez-Breva “Innovación e inversión en inteligencia artificial. Un cuaderno de bitácora para innovadores actuales y futuros en territorios incógnitos” con motivo de la presentación de su último libro obra “Innovar. Un manifiesto de acción” editada por Deusto.

Luis Perez-Breva concibió y dirige el MIT Innovation Teams, el programa estrella de las escuelas de ingeniería y de negocio del MIT cuyo objetivo es que los avances tecnológicos tengan un impacto en la sociedad y resuelvan los problemas en el mundo, y por el que ya han pasado cerca de doscientas nuevas tecnologías de todos los ámbitos. Ha enseñado a innovar como una habilidad que se puede desarrollar con estudiantes y profesionales de todos los campos.

El autor posee titulaciones superiores en Ingeniería Química, Gestión, Ciencias Físicas y un doctorado en Inteligencia Artificial del MIT. Es un emprendedor y un innovador, y un experto en innovación tecnológica, laboratorios de creación y concepción de empresas (venture labs), y en la aplicación y comercialización de inteligencia artificial para resolver problemas reales.

RESUEN
El 24 de mayo de 2018 tuvo lugar, en la Fundación Rafael del Pino, la conferencia magistral de Luis Pérez-Breva, director del MIT Innovation Team, sobre “Innovación e inversión en inteligencia artificial”, con motivo de la presentación de la edición en español de su libro “Innovar: un manifiesto de acción”.

Pérez-Breva indicó que, a la hora de innovar, nos gusta pensar que se empieza con una idea disruptiva. La realidad, sin embargo, es muy distinta. No se empieza de esta forma porque nadie puede saber, a priori, si una idea es disruptiva. En realidad, el principio de todo es una idea peregrina, una combinación absurda.

Lo que viene a continuación es una fijación por solucionar todos los problemas que surgen a la hora de desarrollar esa idea peregrina, porque son problemas que, hasta ahora, no ha resuelto nadie. En este sentido, Pérez-Breva puso como ejemplo la experiencia de Space X, la empresa espacial de Elon Musk. Musk quiso enviar a marte un pequeño invernadero para empezar a preparar al Planeta Rojo para su colonización y, ante las dificultades para llevar a cabo su idea, acabo por crear Space-X, que hoy realiza transportes a la estación espacial.

Para avanzar, el primer paso es demostrarse a uno mismo, con los hechos y con los recursos de que se dispone, qué hace que esa idea inicial parezca peregrina. Es el caso del coche eléctrico, que consiste en acoplar una batería al vehículo. Este principio es más realizable de lo que parece. Después, todo es cuestión de ir resolviendo problemas hasta que se tiene un prototipo, algo que ya se pueda escalar.

Innovar y emprender son dos cosas distintas. A veces se hacen las dos a la vez, a veces no hace falta crear una nueva compañía, a veces lo que se crea es una organización nueva con nuevas ideas.

Innovar requiere una mentalidad distinta. Fracasar no es una opción ni hay un producto mínimamente viable con el que empezar. Lo que hay son personas, piezas y un problema escurridizo que promete explicar algún día como encajan piezas y personas. Todo lo demás -tecnología, modelos de negocio, arte, producto, …) llega por el camino. Y el final está por descubrir, mientras que por el camino te vuelves un experto. En este sentido, Pérez-Breva afirma que predecir el futuro es difícil; construirlo no.

Eso lleva al problema de la miopía del producto, esto es, reconocemos las innovaciones después de triunfar como productos, pero cuesta ir más allá para ver la organización y sus orígenes. Entonces es cuanto intentamos predecir productos y no alcanzamos a materializar las visiones.

Innovar consiste en resolver los problemas con las piezas de que se dispone. En este punto, Pérez-Breva puso el ejemplo del nacimiento de Greenpeace. Se trataba de un grupo de gente preocupada por el medio ambiente que quería detener una prueba nuclear estadounidense. Las piezas a combinar eran un anuncio, un concierto, un barco pesquero, las páginas de opinión y varios grupos sociales. Lo que hicieron fue anunciar su propósito, organizar un concierto para recaudar fondos y alquilar un barco pesquero para tratar de impedir la detonación de la bomba. Mientras el barco hacía su ruta, iba transmitiendo por radio todo cuanto acontecía. El barco fracasó en impedir la explosión, pero los medios se hicieron eco de su travesía, y de toda la historia, y publicaron textos al respecto, lo que despertó las conciencias de mucha gente. Los organizadores, a continuación, decidieron fundar Greenpeace.

Se puede establecer una analogía entre la innovación y las tres leyes de la predicción que enunció el científico británico Arthur C. Clarke. Según estas leyes, cuando un científico eminente pero anciano afirma que algo es posible, con toda seguridad está en lo cierto; cuando afirma que algo es imposible, es muy probable que esté equivocado. Además, la única manera de descubrir los límites de lo posible es aventurarse un poco más allá, en terreno de lo imposible. Por último, cualquier tecnología lo suficientemente avanzada es indistinguible de la magia.
Pues bien, lo que hace el innovador es traspasar los límites de lo posible, pero lo que fascina a los demás es la tecnología avanzada. La tarea del innovador, por tanto, es aventurarse un poco en el terreno de lo imposible. Sus herramientas son piezas, personas y problemas. El resultado es la innovación.

La siguiente cuestión es: ¿se puede invertir directamente en innovación? Hoy por hoy las opciones son invertir en empresas nuevas. Sin embargo, las start-ups representan cada vez más un porcentaje menor de la economía. Hay más start-ups que nunca, pero crecen menos y mueren antes. Mientras tanto, en Estados Unidos, las grandes compañías aportan más empleo que las pequeñas, por primera vez desde 2003. A pesar de ello, apostamos por las start-ups porque los emprendedores que innovan son la causa del progreso económico.

La inversión en innovación tiene que alinear los intereses de los inversores a largo plazo y de las fundaciones o los benefactores. Hay que abrirles la puerta a invertir activamente en hacer que la economía se sostenga con la tecnología como instrumento de innovación. También hay que contar con herramientas de inversión y trabajo competitivas con el capital riesgo que atraigan al talento que tiene el deseo de innovar. En este sentido, hay que tener en cuenta que hay talento que quiere innovar, pero que no tiene interés en emprender. Por último, hay que tener en cuenta que hay inversores que lo que persiguen es tener impacto a largo plazo.

Por lo que se refiere a la inteligencia artificial, Pérez-Breva explicó que se trata de una aspiración por alcanzar otro tipo de inteligencia, de un campo de investigación a caballo entre muchos otros y de un motivo de pánico a causa de un malentendido fastidioso.

Lo que se anuncia como inteligencia artificial son tecnologías como el reconocimiento de pautas, el machine learning, instrumentos de estadística y análisis de datos, el procesado del lenguaje natural, la robótica y la automatización, que ya existían, y cualquier otra cosa que se pueda hacer con un ordenador. Al mismo tiempo, los productos que se imaginan son la segmentación para hacer marketing online, la predicción de valores futuros, los sistemas de recomendaciones, el ajedrez y el go, los chatbots y los sistemas de voz, los robots y los vehículos autónomos, todo tipo de datos, etc. La evidencia, sin embargo, apunta a que todo esto ni son grandes ideas, ni son inteligencia artificial.

Lo que falla es la imaginación, a causa de los modelos mentales a los que nos hemos limitado, según los cuales la inteligencia artificial sirve para reducir los recursos humanos, se restringe a la realización de tareas que los humanos hacemos mejor, suponen que los datos son valiosos y que necesitamos pautas complejas para predecir reglas de comportamiento de sistemas complejos.
Lo que tenemos que hacer es vislumbrar oportunidades, como reunir piezas de información de distintas fuentes sin un modelo preconcebido, encontrar información usando ejemplos, construir narrativas que explican datos complejos y atajar problemas reales que no podemos resolver de ningún otro modo. Con la inteligencia artificial se puede lograr que la ciencia sea más accesible a la hora de valerse de ella.

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