Inteligencia Natural: la evolución de la inteligencia artificial según Axial

— ¿Qué está sucediendo con la incorporación de inteligencia artificial en las empresas y los medios de comunicación? 

Estamos atravesando una transformación extraordinaria. La tecnología dejó de ser un complemento para convertirse en una necesidad competitiva. Pero muchas organizaciones parecen más preocupadas por anunciar que utilizan inteligencia artificial que por garantizar la calidad de sus resultados.

Todos hemos visto imágenes con errores evidentes, traducciones poco naturales, voces robóticas y noticias con información inventada presentada como verdadera.

En los medios de comunicación esto representa un riesgo enorme. Una noticia incorrecta puede destruir en minutos la credibilidad que una editorial construyó durante años.

El desafío ya no es incorporar inteligencia artificial. Es conseguir que trabaje correctamente, sin trasladarle al cliente la responsabilidad de controlar cada resultado.

— ¿Y cómo responde Axial a ese desafío?

Con un concepto que llamamos Inteligencia Natural.

Partimos de una idea sencilla: los mejores resultados surgen de equipos de trabajo con roles, conocimientos y hasta especialidades diversas, donde alguien propone, otro cuestiona, otro verifica y otro mejora. Finalmente, todos participan en la evaluación y acuerdan el abordaje más apropiado para entregar una solución al cliente.

Nuestra plataforma aplica ese principio orquestando diferentes modelos especializados de inteligencia artificial y con dos características fundamentales.

La primera es que el equipo es flexible. Podemos incorporar nuevos modelos, redistribuir responsabilidades y/o reemplazar componentes por otros más adecuados, sin necesidad de reconstruir toda la solución. Tal como en un equipo, cuando alguien nuevo se incorpora, aporta valor desde su mejor lugar y donde mejor lo considere.

La segunda, y quizás más importante, es que los mecanismos de evaluación y control forman parte del propio servicio. Todo funciona como un equipo de especialistas coordinado. El cliente realiza una solicitud y recibe un resultado luego de haber sido sometido a controles de calidad y validación dentro del propio servicio, sin necesidad de intervenir en cada etapa.

No proponemos contratar una inteligencia artificial y después buscar quién supervise lo que produce. Desarrollamos servicios donde la generación, la revisión y la validación se integran dentro del mismo proceso.

Así, Ghio sostiene que el verdadero valor no está solamente en la potencia de los modelos, sino en cómo se los coordina para entregar resultados confiables.

¿qué querés saber?

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— ¿Cómo funciona esa validación frente a las conocidas alucinaciones de la inteligencia artificial?

Mediante procesos reiterativos de contrastación, corrección y validación.

Imaginemos que una inteligencia genera una noticia. Otra contrasta sus afirmaciones con diferentes fuentes y detecta información incorrecta.

El contenido vuelve a una instancia de corrección. Pero ahí no termina el proceso.

Una nueva inteligencia debe comprobar que la corrección realmente resolvió el error y que no introdujo otros nuevos.

Si persisten las inconsistencias, el circuito se repite: analizar, contrastar, corregir y volver a validar.

No alcanza con que varios modelos coincidan. La verificación debe apoyarse en evidencia y fuentes confiables.

Y cuando no existe respaldo suficiente, el sistema lo reconoce y solicita la intervención humana. Primero para resolver el caso y posteriormente para incorporar los nuevos criterios que pueda aplicar en situaciones futuras.

No sería prudente pensar ni confirmar que se eliminaran absolutamente todas las alucinaciones. Lo que buscamos es reducirlas mediante mecanismos de control integrados, con criterios de aceptación y revisión, que a su vez evolucionarán en nuevas revisiones.

La diferencia es que el cliente no contrata simplemente una inteligencia que genera respuestas: contrata un servicio diseñado para cuestionarlas, corregirlas y comprobar su validez. De esta manera la solicitud puede ser tan sencilla como la que realizamos a cualquier herramienta de inteligencia artificial. La diferencia está en todo lo que sucede antes de entregar la respuesta.

— ¿Qué servicios concretos ofrece o desarrolla Axial para la industria de contenidos?

Estamos construyendo un ecosistema donde la generación inteligente de contenidos, la verificación de información, la traducción contextual y la narración natural pueden funcionar individualmente o trabajar de manera coordinada.

En traducción, por ejemplo, no buscamos reemplazar palabras entre idiomas. Queremos conservar la intención, el estilo y los regionalismos de cada cultura.

No es lo mismo el español argentino que el español de España, ni el inglés británico que el estadounidense.

Con las narraciones sucede algo similar. Una voz debe interpretar el mensaje, respetar pausas, transmitir emociones y adaptarse al contexto cultural de quien escucha. Tampoco es lo mismo el tono y énfasis de un cordobés que de un salteño ni de un porteño.

Una noticia traducida debería leerse como si hubiera sido redactada originalmente para ese público. Y una narración debería escucharse como si alguien de esa comunidad estuviera contándola.

La generación y validación de contenidos completan esta propuesta, incorporando instancias de análisis y contrastación para mejorar la calidad de la información.

Y aunque el sector editorial es una de nuestras principales aplicaciones, esta arquitectura se extiende al desarrollo de software, agentes inteligentes personales y análisis de grandes volúmenes de datos.

— ¿Cómo puede un medio de comunicación incorporar estos servicios?

A través de APIs (conexiones que permiten integrar automáticamente las funciones de una plataforma dentro de otros sistemas).

Estas conexiones inteligentes permiten incorporar nuestros servicios a gestores de contenidos (CMS), plataformas digitales y sistemas desarrollados a medida. Imaginemos una redacción que produce noticias durante todo el día.

El periodista redacta y conserva el control editorial. Antes de publicar, puede utilizar un servicio de contrastación que revise información y advierta posibles inconsistencias.

Una vez aprobada la noticia, otros servicios pueden generar automáticamente resúmenes, traducciones y narraciones adaptadas a diferentes públicos.

Todo dentro de su proceso habitual, sin trasladar contenidos manualmente entre aplicaciones.

Las funcionalidades se ofrecen con modalidades de consumo por operación, publicación o volumen, según las necesidades.

Axial propone que el medio contrate resultados con mecanismos de control incorporados, no una colección de herramientas que deba aprender a coordinar y supervisar por su cuenta.

— ¿No resulta contradictorio que algunos medios informen sobre innovación tecnológica mientras se resisten a incorporarla?

Es una contradicción que la propia industria debería animarse a discutir.

Los medios llevan años informando sobre tecnologías que transforman mercados, empresas y hábitos de consumo. Sin embargo, no siempre aplican ese mismo espíritu de transformación a sus propios procesos.

Por supuesto, publicar una innovación no obliga a contratarla. Cada editorial conserva el derecho de decidir cómo trabaja.

Pero una cosa es ejercer el criterio editorial y otra muy distinta es descartar una tecnología sin evaluar qué mejoras podría aportar a la calidad, la productividad y la experiencia de sus lectores.

Hoy un medio puede ampliar su audiencia mediante traducciones regionalizadas, ofrecer narraciones naturales y disponer de procesos adicionales de verificación, sin desarrollar toda esa infraestructura por su cuenta.

La pregunta ya no debería ser si conviene incorporar inteligencia artificial sin controles sino por qué renunciar a evaluar servicios que ya contemplan esos controles como parte de su propuesta.

Desde su responsabilidad frente a los clientes, Ghio insiste en que la tecnología debe facilitar el trabajo de las redacciones, respetar sus criterios editoriales y contribuir a proteger su credibilidad.

— ¿Qué futuro imagina para los medios que no acompañen esta transformación?

Creemos que estamos dejando atrás la fascinación por todo lo que la inteligencia artificial puede hacer y entrando en una etapa mucho más exigente: demostrar que puede hacerlo bien.

Y esto coloca a las editoriales frente a dos riesgos diferentes. 

Los medios que no evolucionen tecnológicamente corren el riesgo de perder lectores.

Pero aquellos que incorporen inteligencia artificial sin garantías razonables de calidad y control pueden enfrentar algo mucho peor: perder su credibilidad.

El diario de papel ya sufrió las consecuencias de una revolución tecnológica que modificó los hábitos de consumo.

La próxima crisis podría ser más profunda: medios que continúen produciendo noticias, pero cuyos contenidos pierdan valor porque sus lectores ya no confíen en ellos o porque simplemente ya no les atrae su lectura por obsolescencia.

Y esa amenaza también alcanza a cualquier empresa que entregue soluciones tecnológicas sin comprobar suficientemente sus resultados.

Porque un lector que se va puede regresar. Un cliente que deja de confiar, difícilmente vuelva.

En Axial creemos que la respuesta no consiste en rechazar la inteligencia artificial ni en utilizarla indiscriminadamente.

Consiste en evolucionar hacia servicios donde diferentes inteligencias puedan colaborar, cuestionarse y corregirse mutuamente, incorporando mecanismos de validación y mejora continua desde su concepción.

Y pienso que hay una pregunta que cualquier editorial debería hacerse, incluso al publicar
una entrevista como esta:

¿Estamos solamente informando a nuestros lectores sobre la evolución tecnológica o también estamos dispuestos a evaluar qué beneficios podría aportar a nuestra propia redacción?

Nuestra propuesta es que las organizaciones no tengan que construir y controlar por separado todos estos mecanismos, sino que puedan consumirlos como parte de un servicio.

Acerca de AXIAL

Axial Global LLC desarrolla soluciones tecnológicas basadas en su concepto de Inteligencia Natural, mediante la coordinación flexible de modelos especializados y procesos iterativos de generación, análisis, corrección y validación.

Su ecosistema comprende servicios de generación de contenidos, verificación de información, traducción contextual, narración natural y nuevas funcionalidades en desarrollo.

Las soluciones pueden integrarse con CMS, plataformas digitales y sistemas empresariales a medida, mediante modalidades de consumo adaptadas a diferentes necesidades.
 

Sobre el autor

El Eco de Tandil

Más de 144 años escribiendo la historia de Tandil