Dins dels esforços d’IBM per recuperar el lideratge en IA


(Per rebre correus electrònics setmanals de converses amb els principals consellers delegats i responsables empresarials del món, feu clic a aquí.)

El dia que IBM va anunciar que dimitiria, la CEO abandonada Ginni Rometty es va anomenar Arvind Krishna “el CEO adequat per a la propera era” a l’empresa. “És un tecnòleg brillant que ha jugat un paper important en el desenvolupament de les nostres tecnologies clau, com ara la intel·ligència artificial, el núvol, la computació quàntica i la cadena de blocs”, va dir.

De fet, Krishna ha passat tota la seva carrera professional a IBM. El doctorat en enginyeria elèctrica, que té més d’una dotzena de crèdits de coautor sobre patents tecnològiques, va començar als laboratoris de recerca Watson de l’empresa l’any 1990. Hi va romandre durant gairebé dues dècades i més tard va ocupar el càrrec de cap de la divisió de programari cognitiu i núvol d’IBM. Va ajudar a orquestrar una de les adquisicions més grans de la companyia el 2018 i va assumir el càrrec de conseller delegat l’abril del 2020.

El nomenament de Krishna va arribar després d’un període d’estancament a IBM, sobretot en comparació amb els seus companys de Big Tech. Com a líder primerenc en intel·ligència artificial, la companyia va invertir diners i recursos a la seva divisió Watson, seguint la tecnologia de victòria sobre competidors humans en perill! el 2011. IBM també va explorar diverses maneres de convertir Watson en una eina per als metges que els podria ajudar a fer recomanacions de tractament per als seus pacients, però la tecnologia no va complir les seves primeres promeses.

IBM va vendre els actius de la seva unitat de Watson Health a principis d’any, però el treball de l’empresa amb IA continua vigent. Ara, IBM està posant la intel·ligència artificial a treballar, ajudant les seves empreses clients a navegar per la crisi climàtica, esforços que l’han guanyat el reconeixement com a empresa TIME100 aquest any.

Krishna va parlar recentment amb TIME sobre el que podem aprendre dels primers errors d’IA d’IBM i el que veu com el propòsit superior de l’empresa.

(Per a la cobertura del futur del treball, visiteu TIME.com/charter i inscriu-te el butlletí gratuït de la Carta.)

Aquesta entrevista ha estat condensada i editada per a més claredat.

Arvind, vaig créixer en una ciutat molt a prop de la seu d’IBM a Armonk, Nova York. I, de fet, el meu primer viatge de classe a la llar d’infants va ser al campus d’IBM a principis dels anys 70. En aquell moment, IBM representava un cert tipus d’innovació, una determinada manera de treballar, fins i tot una determinada manera de vestir-se per a la feina. Què queda d’aquest vell ADN d’IBM?

John, una gran pregunta i una que m’apassiona molt. Crec que hi ha algunes coses a IBM que resisteixen el pas del temps. Heu esmentat la gent, la cultura, el vestit, la innovació. Crec que la part d’innovació segueix sent certa. La pura experiència tècnica de la nostra gent, aquesta part es manté real. Però quan hi pensem, ja saps, mires imatges. Vaig arribar a IBM l’any 1990. Penso en els anys 70, els científics amb bates de laboratori amb vestit i corbata a sota. Això s’ha anat. Com a cultura, com a nació, no només com a IBM, estem molt més relaxats sobre com ens vestim i sobre tota la inclusió, perquè això és el que més desbloqueja a les persones.

Ara bé, què hi ha de nou? Les tecnologies sobre les quals treballem canvien. Fa trenta anys, el valor venia de la construcció d’ordinadors físics. Ara, gran part d’aquest valor prové de la creació de programari i la realització de consultoria, és a dir, desplegar la tecnologia en nom d’un client. El que s’ha mantingut constant és la tecnologia que ajuda a catalitzar el negoci dels nostres clients, l’experiència de la nostra gent i bona part de la cultura de la rapidesa i la agilitat.

Sou un dels molts consellers delegats de grans empreses que van ser nomenats durant la pandèmia. Els analistes han dit que un dels problemes amb IBM abans de prendre el timó era que la direcció superior estava dominada per persones amb experiència en serveis i vendes més que en productes tecnològics. Creus que la teva cita és un intent de corregir-ho?

Crec que el motiu pel qual em van nomenar va ser que tenia una visió clara del que hauria de ser l’empresa, centrada en el núvol híbrid i la intel·ligència artificial. Tenia l’aspiració que tornéssim al creixement. Ens hem compromès a això aquest any: farem un creixement del 5%, sense comptar els ingressos de la nostra escisió de (empresa de serveis d’infraestructura informàtica) Kyndryl. Quan mireu aquestes aspiracions, aquestes són més responsables de la meva elecció, que simplement una formació en una disciplina o una altra disciplina.

Si penso en el meu paper, què faig cada dia? Sí, vaig dedicar una certa quantitat de temps a l’estratègia i els productes i les decisions relacionades amb això. Però també passo molt de temps amb els clients i ajudo a assegurar-me que ens arribin els xecs a la porta. També passo una certa quantitat de temps treballant amb els nostres socis. Així que sempre és una barreja de la meva posició en aquestes diferents disciplines. El mateix va passar amb els meus predecessors. Ara, tot això dit, la velocitat i l’acceleració de la indústria tecnològica està augmentant. Per tant, donada la naturalesa del canvi, tenir una comprensió més profunda d’algunes de les tecnologies i les seves implicacions probablement sigui útil per a la presa de decisions.

IBM va ser vist com un autèntic líder en IA quan Watson va guanyar Jeopardy el 2011. Però després, durant la propera dècada aproximadament, moltes de les esperances empresarials de Watson es van esvair. Què va passar? I quines lliçons va aprendre IBM d’aquell període?

Sóc dels que no es disculpen completament pel que va passar durant l’última dècada. La intel·ligència artificial és l’única tècnica que sabem que pot aprofitar i recollir totes les dades que s’estan produint. Sabem que tot això té un valor increïble. Sense IA, és possible que en pugueu arribar a l’1%. Winning Jeopardy va ser realment una fita. Realment va posar la IA al mapa. [But] ja no és una joguina de laboratori. Ja no és del domini d’un parell de professors intel·ligents del MIT, ni de Stanford ni de Berkeley. És una cosa que podria fer alguna cosa al món real.

Podem prendre el mèrit d’invertir, de posar centenars de científics a treballar per fer-ho. Quan agafes una tecnologia i la converteixes del laboratori a fer alguna cosa útil, la teva imaginació comença a fugir en termes de tot el que pot fer. El mercat no estava del tot preparat el 2012, el 2013 i el 2014 per començar a acceptar i confiar en la intel·ligència artificial en alguns dels dominis més crítics on vam anar.

L’error que vam cometre va ser en anar cap a coses més crítiques, més coses que tenen un impacte en l’economia real. Els que van tenir èxit van començar a sol·licitar-se [AI] més en àrees on podria ser útil, ja ho sabeu, si feu una recomanació lleugerament equivocada per a un llibre, una pel·lícula o un lloc web, això no és vida o mort. Reconec, potser l’hauríem d’haver aplicat a més àrees que eren menys crítiques. Ara, dit això, aprens i correges el curs. Potser podem ajudar un restaurant de servei ràpid a automatitzar el seu etiquetatge automàtic. Potser podem ajudar les aplicacions empresarials a ser molt més amigables. Cal començar en àrees molt més contingudes, no prenent decisions de vida o mort. Anem-hi. Fem que la gent hi confiï. I llavors pots començar a escalar com un boig. I això és el que estem fent ara. Per tant, Watson està viu i està bé. Però crec que no hauríem d’intentar fer moonshots. Hauríem d’intentar fer passos més mesurats.

(Per a la cobertura del futur del treball, visiteu TIME.com/charter i inscriu-te el butlletí gratuït de la Carta.)

Estem llançant un terme que molta gent creu que coneix, però vull obtenir la vostra definició molt senzilla de sopar sobre què és l’IA.

La intel·ligència artificial és una tècnica per la qual s’aprèn de les dades observades. Per tant, penseu en l’exemple més senzill: com els humans fan la concordança de patrons. I, per cert, la IA no és tan bona com un nadó humà de 9 mesos. Els ensenyes un gos tres vegades, la quarta vegada diran gos. En IA, potser si li mostres un milió de fotografies d’un gos, el milió i una vegada diria que és el gos. Si s’observa A i passa B, i li mostres un milió d’aquests patrons, aprèn tots aquests patrons junts. Això és intel·ligència artificial.

Però la IA no coneixeria avui la gravetat. Observaria que una poma cau d’un arbre, li mostres un milió de vídeos d’aquest tipus, conclourà que les pomes cauen en aquesta direcció. Però no conclourà que les peres cauen en aquesta direcció. Així que coses com el coneixement crec que es fusionaran i trigaran una mica.

IBM està fent molt en aquests moments amb la IA i el canvi climàtic. En pots parlar una mica d’això?

Creiem que el canvi climàtic és un dels temes que és imprescindible per a nosaltres, la nostra generació, per ajudar a millorar la propera. Així doncs, ens hem compromès que serem zero nets sense compensacions, però el 2030, no el 2050 o el 2060. Quan comenceu a aplicar la IA en això, la pregunta és: quina bona és la vostra recollida de dades? Perquè si no podeu obtenir totes les dades adequades, podríeu estar subestimant o sobreestimant massa el bo que sou. Potser puc descobrir materials que seran molt millors en el segrest de carboni? A més, el 30% de l’energia que creem es malgasta. Podem optimitzar i eliminar aquells residus que ens produiran tants beneficis a tots? Però també, podem aprofitar l’esperit del codi obert? Podem crear programes que incentivin la gent a crear tecnologia per ajudar en el canvi climàtic, utilitzant la intel·ligència artificial? Presentem aquestes eines i animem la gent a fer coses que podríem ajudar a algunes d’elles a començar en les seves pròpies startups, etc. Totes aquestes són coses que creiem que formen part del nostre deure cívic de fer-ho.

IBM està fent alguna cosa diferent en aquests dies per atraure una força de treball jove? Les enquestes mostren que molts joves volen treballar en una empresa que té una finalitat més alta. Hi ha un propòsit superior a IBM?

Per tant, primer, algunes estadístiques. L’última vegada que vaig mirar, tenim 3 milions de persones a la nostra base de dades de sol·licitants. Em sento força bé amb això. Aconseguim contractar desenes de milers cada any. Heu de tenir un propòsit més enllà del treball en si mateix.

On tenim molt èxit és que estem disposats a assumir problemes que són realment difícils i necessitem anys de persistència per fer les coses. Un exemple que posaré és la informàtica quàntica, que ha passat de ser ciència ficció a on ara tot és només ciència. Han estat un viatge de 10 anys; també probablement falten entre cinc i deu anys més. Així que si veniu a nosaltres i voleu treballar el quàntic, ja ho sabeu, tindrem la capacitat de mantenir-nos per arribar on és molt, molt reeixit. Tornem al vostre exemple de guanyar Jeopardy: va ser un projecte de set anys de principi a fi. Així que si t’agrada treballar en aquest tipus de coses, t’encanta estar al costat de persones molt intel·ligents, t’agrada resoldre problemes per als clients que realment marquen una gran diferència, aquest és un lloc fantàstic. Si voleu guanyar molts diners creant la propera aplicació o joc per a mòbils, probablement aquest no és el lloc adequat.

TEMPSLa llista anual de Millors Invencions reconeix productes, programari i serveis que resolen problemes convincents de manera creativa. Envieu el vostre invent per considerar-lo aquí.

Més històries que cal llegir de TIME


Contacta amb nosaltres a [email protected]