Hoy, nuestro invitado es Ken Herron. Es el CMO de la UIB. Hola, Ken. ¿Como estas hoy?
Bien.
Ken, ¿puedes presentarnos la UIB y lo que hacen allí?
Lo que hacemos es simplificar las comunicaciones entre humanos y máquinas. Y es tan sencillo como eso. Y es tan complicado como eso porque lo hacemos a través de la inteligencia artificial.
Ahora, cada vez que tenemos un tema sobre IA o algo por el estilo, siempre me gusta preparar el escenario y dar una definición. Ayúdenos a comprender la diferencia entre lo que es la IA conversacional y la IA tradicional, IoT, todos estos tipos de términos. ¿Cómo los defines?
Agradezco la pregunta. De hecho, usamos el término AIoT conversacional, por lo que pensaste que no podía ser más extraño, pero a la gente de marketing le gusta inventar palabras. Y realmente hemos unido la IA y la IoT. Piense en la tecnología conversacional que hemos creado como dos caras de la misma moneda. Empezamos hablando de cosas, literalmente dispositivos conectados, software de sistemas. Entonces, lo que puedo hacer hoy con la aplicación móvil, lo que puedo hacer hoy con un altavoz inteligente, lo puedo hacer fácilmente desde WhatsApp, desde Viber, desde Telegram, desde cualquier canal de mensajería, en lenguaje natural, sin la necesidad de usar un aplicación móvil, sin la necesidad de utilizar un altavoz inteligente. Y no debería decir que esto es así, vamos a eliminar las aplicaciones móviles y los altavoces inteligentes. Se trata de aumentar, se trata de extenderlos. Tenemos un tipo de filosofía de nivel servil, que donde omnicanal que este chat, esta conversación puede y debe estar en un sitio web, puede y debe estar en una aplicación móvil, puede y debe estar en un altavoz inteligente. Pero también puede estar directamente en su teléfono en los canales que prefiera usar.
Sí, siento que cada vez que hablamos de inteligencia artificial conversacional, cambia toda nuestra comprensión de lo que es la interfaz de usuario. Porque estamos acostumbrados a ver una pantalla. Y ahora la pantalla dice: sí, no tienes que hacerlo, puedes tener parlantes, puedes tener un formato de chat, puedes hacerlo en tu teléfono y en cualquier dispositivo. Entonces, ¿cuál es una mejor manera de pensar en la interfaz de usuario detrás de lo que hace una IA conversacional?
De hecho, acaba de definir nuestro modelo de negocio. El modelo de negocio es cualquier interfaz que elija utilizar en ese momento. Por ejemplo, hace unos años, todo era voz primero, todo va a ser voz, voz, voz. Realmente no. Vemos un mayor uso de los idiomas árabes, para ciertos idiomas asiáticos que se basan en caracteres. Pero en general, aproximadamente el 60% de las personas prefieren enviar mensajes de texto, y aproximadamente el 40% de las personas eligen hablar. Y no es que yo sea una persona de voz, soy una persona de mensajería. Todo el mundo tiende a utilizar ambos. Si no es una situación privada, si tengo el potencial de interrumpir a los demás, probablemente voy a enviar un mensaje, o si es el final del día y has perdido la voz, probablemente vas a usar la mensajería. Pero si está solo en su propio espacio privado, sí. Y estás lo suficientemente cerca como para que te funcione, probablemente vas a usar la voz.
Hablemos del aspecto internacional del mismo y de los múltiples idiomas. Siento que cuando se trata del procesamiento del lenguaje natural, se necesita mucho tiempo para descubrir qué explicarle a una computadora lo que realmente estamos diciendo, lo que realmente queremos decir con las cosas cada vez que usamos una inflexión diferente incluso en nuestra voz. Y eso es solo dentro, según tengo entendido, en inglés. Entonces, cuando lo combine con los miles de idiomas que existen, ¿llevará la misma cantidad de tiempo comprender realmente todos esos matices? Y sé que incluso en inglés, todavía estamos en las primeras etapas. Entonces, ¿qué ves con otros idiomas?
Y eso es parte de nuestra salsa secreta. Piense en ello como una cuestión de variación que tal vez exista la forma correcta de pedir algo, y luego está la forma en que todos hablamos y la forma en que realmente se pide. Puedes poner variantes para que puedas capturar todo eso. Cuando comencé a aprender alemán en la escuela, enseñaban el alto alemán correctamente. Qué sorpresa la primera vez que, como estudiante de secundaria, ahorras y vas a Alemania y nadie dice lo que estaba en el libro de texto. No es así como habla la gente real. Entonces, nuestro enfoque desde el principio ha sido el lenguaje natural, que si habla una variante si habla suabo, si habla una mezcla de los dos, la IA aún puede entenderlo y procesar la solicitud. Retrocedamos un paso. Tenemos nuestra sede en Singapur. ¿Cuál es el idioma de Singapur incluso si Google no lo reconoce como idioma? Singlish. Podría decirse que es un lenguaje mashup, un híbrido de varios lenguajes. Entonces, desde el primer día, tuvimos que ser capaces de manejar Singlish, Manglish y todos los demás. Así que fue un gran comienzo.
Sí, cuando se trata de pensar qué es entender todos esos matices y cómo funciona el lenguaje, es casi como, probablemente intentamos pensar, si vamos a enseñarle a hablar, tenemos que enseñarle gramática, pero no enseñas gramática, y casi es un reflejo pobre de cómo tratamos de aprender idiomas como humanos, es realmente un sistema defectuoso que también tenemos la mayor parte del tiempo.
Y para aclarar, el motor de procesamiento del lenguaje natural, esa IA, esa no es nuestra tecnología. Usamos todas las demás tecnologías porque los diferentes motores de lenguaje natural tienen características diferentes. Están sintonizados para diferentes cosas. Entonces, si estoy estudiando cáncer pediátrico, está bien, IBM Watson tiene una biblioteca realmente buena para eso. Han invertido en eso. Entonces, hay muchos excelentes de código abierto. Entonces, así como somos agnósticos sobre los idiomas, somos agnósticos sobre la IA, y trabajamos con la IA que mejor se adapta al caso de uso, que mejor se adapta al cliente. Y para ser honesto, si alguien ya tiene un contrato con IBM, o su socio estratégico, ya tiene IBM Watson que está usando en otra parte de su negocio, la respuesta probablemente sea IBM Watson. y no Google Dialogflow u otro.
Ken, hablemos de la IA en el trabajo. Estás trabajando junto a la IA, tienes compañeros de equipo que casi son digitales y provienen de esto. En este punto, cuéntenos qué es posible ahora en términos de ver una interfaz de IA como parte de su equipo. ¿Y cuál es la siguiente etapa a la que debemos llegar?
La mayoría de nosotros ya estamos trabajando con un miembro del equipo de IA y es posible que ni siquiera nos demos cuenta. Si está utilizando Grammerly para probar, para corregir la ortografía, intente corregir su gramática, especialmente si el inglés tal vez no sea su primer idioma, ya está trabajando con IA. En UIB, utilizamos nuestra propia tecnología para la automatización robótica de procesos muy simple. Como el tipo de marketing, creamos muchos activos, creamos presentaciones y folletos y todo lo demás. Si el vendedor en indonesio necesita algo, no se comunica con Ken a las tres de la mañana, mi hora. Ellos irán a la asistencia de UIB en su teléfono y dirán, Oye, necesito X. Y pueden llamarlo de diferentes maneras. Pero la IA les enviará el enlace al documento que están buscando, o el video, o cualquier información que necesiten. Se ha convertido en este maravilloso administrador que puede brindar a las personas acceso a todos los activos de forma segura, ya que los necesitan en tiempo real, directamente en su dispositivo conectado.
Así que en este momento está cumpliendo la función de llamaremos a un asistente virtual, puede ingresar al repositorio y extraer información. Es posible que pueda iniciar un proceso comercial y guiar el proceso.
Cualquier proceso complicado, por ejemplo, cuando los revendedores potenciales se acercan a nosotros, hay un cuestionario, un formulario de Google muy simple para recopilar información para que podamos comprender mejor sus necesidades. Todo eso ahora se puede hacer de forma conversacional.
Entonces, ¿en qué momento cambia eso? Porque todavía veo que como sigue siendo una herramienta, sigue siendo una especie de tecnología. Dar el salto entre eso y los compañeros de equipo reales, eso me está ayudando a realizar todos mis proyectos y llegar a una tarea final en eso, y los veo como una parte esencial. Ahora mismo los veo como una herramienta. ¿Hay algún momento en el futuro en el que los veamos como, sí, son esenciales para este equipo, los vemos tan miembros del equipo como todos los demás?
Sugeriría que están llegando allí. Es solo qué empresas ya lo están implementando y cuál es el nivel de comodidad de los miembros del equipo. Como solía estar realmente preocupado, el gran robot malvado se hará cargo de mi trabajo, un poco menos. Y probablemente sea más exacto decir, este robot, voy a tener que trabajar con él o ella. Voy a tener que trabajar con esta IA para que ahora sea un compañero o colega esencial, que será la IA la que determinará quién obtiene qué cliente potencial de ventas. Será la IA la que determine qué nivel de comisión puede ser una venta. Así que ya no estoy discutiendo mi caso con una persona, sino que estoy presentando el argumento a la IA.
¿Y sientes que será como un momento al que todos podemos señalar y decir, sí, ha sucedido, o es como una rana hirviendo en agua como algo en el que simplemente nos va a rodear y, de repente, nos ni siquiera se dará cuenta de lo que está pasando?
Diría que muchos de nosotros estamos lidiando con la IA ahora y es posible que ni siquiera pensamos en eso. Podemos llamarlo de otra manera. Podemos llamarlo chatbot. Podemos llamarlo algún tipo de otro caso de uso. Pero la mayoría de nosotros probablemente ya lo estamos haciendo. Ahora, es posible que no lo consideremos un miembro del equipo o un colega hasta que esté actuando, y estoy viendo una serie de cosas diferentes de coaching. Entrenamiento personal, no todos podemos ir físicamente al gimnasio en este momento, por lo que estamos usando una serie de cosas diferentes de entrenamiento personal, tal vez a través de un zapato conectado o un tipo de dispositivo portátil. Bien, ahora estoy escuchando IA, que es monitorear lo que estoy haciendo, si lo estoy haciendo correctamente, y luego corregirme y básicamente estoy haciendo lo que el Big Bad Robot me dice que haga. Usarlo como entrenador físico, como entrenador, como consultor de acondicionamiento físico, se está acercando bastante.
Así que creo que la IA llegó para quedarse. Seguirá mejorando. No hay vuelta atrás de esto. Entonces, ¿cuál es la mejor manera? Si está hablando con un líder de una empresa, un líder de un equipo que está ahí fuera, ¿cómo deberían educar a su equipo, exponerlos a cosas que los ayuden a pensar en esto de la manera más saludable? manera posible? Porque siento que no es saludable lanzarse sobre la gente o hacer que ignoren que están lidiando con estas cosas. ¿Qué le recomendaría a la gente en términos de cómo deberían pensar al respecto ahora para adoptar estas cosas en el futuro de una manera saludable?
La mejor manera de hacerlo, especialmente porque en muchos casos, puede que no sea perfecto, puede que no sea del 100%, es seguir adelante y encontrar una implementación que tenga sentido para que todos puedan comenzar a usarlo. Entonces la gente conoce las limitaciones. Un ejemplo, estábamos trabajando con una empresa en Italia que estaba empezando a utilizarlo para comunicaciones con los clientes y otras cosas. Y dijimos, oye, hagamos algo realmente simple. Usémoslo para programar vacaciones, para que la gente lo sea porque tenían un proceso de papel de ingresos muy manual. Dijimos, hagámoslo. Porque impacta a todos en el negocio, desde el CEO hacia abajo, y permitió que las personas entendieran la tecnología porque hicieron preguntas. Era algo que no consideraban un riesgo personal. No era algo por lo que las personas se sintieran amenazadas, en realidad lo veían como una mejora real, porque en lugar de esperar dos o tres días para que alguien aprobara o rechazara una solicitud de vacaciones, podían obtenerla al instante. Y les dio muy buena visibilidad. Así que se eligió específicamente para ser una experiencia positiva, todos ganan. Pero cuando lo implementaron, hubo un poco más de explicación sobre lo que había detrás y cómo se usaría esta misma tecnología en otras partes del negocio. Así que esa capacidad para permitir que todos lo entiendan, y permitir que todos hagan todas las preguntas en la superficie que realmente les hicieron mucho bien, porque sí, tenemos todos los niveles, todas las funciones, todos los departamentos como, oh, sí, eso es lo que es. Y realmente preparó el escenario para que a medida que hacen cosas más complicadas y sofisticadas, esta idea de comprender las limitaciones para saber dónde no está al 100% todo el tiempo para darse cuenta de eso es parte del poder.
Si absolutamente. También me encanta esa perspectiva, especialmente para asegurarme de que la gente sepa que vamos a empezar con esto. Pero no solo estamos como, oye, esta es una aplicación genial para programar vacaciones que estamos usando ahora. Como, este es el paso cero o el paso uno.
Y para resolver el punto doloroso. Eso fue lo más importante para decir, está bien, lo único en lo que todos en esta empresa están de acuerdo es malo y que necesita ayuda desesperadamente. Y fue muy simple, estamos hablando de medio día de «mojo técnico» detrás de escena. No fue una cosa difícil. Pero en un sentido extraño, fue una gran utilidad. Y fue utilizado por tanta gente, tuvo ahorros de costos en sí mismos que fueron muy rápidos e inmediatos de medir.
Ahora, ¿qué pasa con el respectivo de como, si traes, digamos, un pasante muy joven, o alguien recién salido de la universidad al equipo, todos saben que la persona no lo sabe todo. Les llevará un tiempo avanzar. Entonces usted dice, está bien, sea suave con esta persona, ayúdelos, enséñeles las cuerdas. ¿Crees que deberíamos tomar una idea similar cuando presentamos la IA simplemente diciendo, oye, es tonto en este momento, no sabe muchas cosas, pero si somos pacientes con eso, en realidad podemos obtener mucho valor? de esto a largo plazo.
Hago. Me doy cuenta de que cuando la gente entiende cómo se entrena la inteligencia artificial y entiende un poco de debajo del capó, se establecen expectativas. Con cada proyecto que hacemos, ya sea simple o complejo, somos muy transparentes con lo que la tecnología puede hacer actualmente para que la gente tenga una comprensión precisa de lo que es posible, porque no queremos que los clientes se sientan decepcionados. Eso no es bueno para nadie. Y tampoco se trata de poner bajas expectativas. Se trata de hacer coincidir realmente el tipo de IA con la solución. Y ser honesto en cuanto a dónde funciona y dónde no. Y la parte buena de la IA, sí, comienza tan tonta como la suciedad. Sabemos esto, pero su capacidad para aprender. Y sigue mejorando y mejorando, mejorando. Daré un ejemplo, cuando hacemos instalaciones muy complicadas, las primeras dos semanas cuando está en vivo, sugerimos encarecidamente, lo mejor que podamos, realizar una prueba de brazo fuerte internamente. Debido a que ese período de eliminación de dos semanas, realmente aborda el 99,9% de los problemas, los fallos, porque cuando lo distribuye al cliente, tiene que ser perfecto, la primera vez que se usa. Y la IA, por definición, no comienza tan perfecta. Entonces, esa prueba interna, esa prueba beta, realmente hace una gran diferencia. Y cuando involucra a todos en la prueba, ellos comprenden lo que hace, lo que no hace y pueden ver la mejora. Ese día uno contra el día dos, el día dos contra el día cuatro, pueden ver cómo aprende y cómo mejora. Y eso también marca una gran diferencia, porque estás más dispuesto a invertir en la enseñanza, si el pasante demuestra que está aprendiendo y responde muy rápido.
En la misma línea, cuando traes a alguien nuevo así, siempre existe el miedo de, oh, ¿estoy entrenando a esta persona para que me quite el trabajo algún día? Simplemente van a contratar a esta persona porque son más baratos que yo. Existe el mismo temor, obviamente, también con la IA, de que estoy entrenando a mi reemplazo que estará allí. Entonces, ¿cómo recomiendas a las empresas que hablen de esto abiertamente y que se aseguren de que todos estén en sintonía y que intenten encaminarse hacia eso? ¿Qué recomendarías allí?
Esto se vuelve muy político y tiene aspectos culturales. La forma en que sugiero cuando hablo con los clientes es que todos vamos a trabajar con IA. Aceptemos eso como un hecho. O si todavía no estás allí, acompáñame en esto. Las personas que pueden trabajar mejor con la IA seguirán teniendo un empleo remunerado en todas partes. Porque el mundo va a estar desesperado por personas que puedan trabajar con IA. Así que esta no es una pregunta sobre si la IA me quitará el trabajo. La pregunta es, ¿está invirtiendo en usted mismo para sentirse cómodo con él, para ser competente y poder trabajar con IA? Porque todos, si no lo hemos hecho ya, vamos a trabajar con él.
Si, seguro. Y definitivamente, al menos a corto plazo, parece que cuanto más tiempo puede dedicarle y darse cuenta de sus limitaciones y darse cuenta, oh, realmente no hace esto muy bien. Tal vez pueda encontrar una solución diferente para eso, o reconociendo que realmente no sé si hay una forma fácil de entrenar para enseñarles a hacer este aspecto tan humano. Entonces, también estás dedicando más tiempo a esos elementos. Creo que es una buena perspectiva.
En parte, los humanos hacen muy bien las cosas humanas. La IA hace las cosas muy bien con la IA. Ahí hay una colaboración natural. Eso es un poco menos discordante de lo que piensas. Pero puede ser un poco diferente.
Pero creo que uno de los problemas que tenemos ahora es que los humanos están haciendo trabajos de inteligencia artificial.
Sí Sí. Y tal vez no sean muy eficientes en eso. Y al menos, no son consistentes. Permítanme darles un ejemplo de la vida real. Dirige un hotel en Singapur. Tienes a alguien que, uno de esos estadounidenses molestos que está en un plan de acondicionamiento físico. Y preguntan sobre los alérgenos, preguntan, ¿dónde se planteó esto? ¿Es orgánico? Una y otra vez, tienes algunos camareros que son realmente buenos en eso. Tienes algunos camareros que simplemente ponen los ojos en blanco, como, mátame, ahora. La IA dará la mejor respuesta posible a eso cada vez. Entonces, para la persona que quiere el video del proceso de producción y todo eso, está ahí. Para la persona que solo quiere el recuento de calorías porque está tratando de no pasar de cierto recuento, también está ahí. Entonces, para un camarero, esto me permite hacer lo que mejor hago como humano. Y para esa parte del trabajo en la que tal vez no era muy bueno, o dependiendo de mi estado de ánimo y lo ocupado que estaba el turno, era mejor o peor en eso, realmente puede ser un, ya sea que lo llamemos un herramienta o un colega, realmente puede mejorar la experiencia del cliente y puede mejorar la vida de los trabajadores porque hay muchas cosas que muchos de nosotros tenemos que hacer, revisar documentos largos, yo mismo soy culpable, puedo hacerlo . Me han enseñado a hacerlo. Consume mucho tiempo. Entonces, si puedo hacer que la IA haga el primer pase para detectar errores tipográficos y errores estúpidos, entonces cuando lo reviso, es mucho más rápido y puedo concentrarme en las cosas que la IA no puede hacer, la aliteración, el uso del ritmo en el idioma, otras cosas. Entonces, creo que va a ser indispensable en un plazo muy corto, acabo de comprar un auto nuevo, el auto tiene algo que mira a través de sensores y cámaras que si alguien está en mi punto ciego, está bien, puedo dar la vuelta y puedo gritar. eso. Pero, ¿soy un conductor más seguro porque ahora hay algo para verificar si alguien está en mi punto ciego antes de dar la vuelta?
Ken, me encanta esta conversación. Es algo de lo que tenemos que hablar más, tenemos que discutir entre nosotros sobre lo que vendrá, ser realistas sobre lo que viene y lo que ya está aquí, y cómo lo estamos haciendo y ser abiertos con la gente, que yo Aprecio que eso es algo que mencionaste en la forma en que lo explicas. Si estamos hablando, nuestra audiencia principal aquí, nuestros líderes digitales que están tratando de construir lugares de trabajo digitales para sus empleados y para los empleados digitales que también surgirán pronto, ¿cuál es una palabra para el futuro que les puede dar como están tratando de construir lo mejor que pueden hacer? ¿Cuál es una buena perspectiva que pueden tener al pensar en la IA conversacional?
Comienza, y esto probablemente siempre ha sido cierto en la industria de las palabras de moda y la jerga y la tecnología sexy del momento. Sepa con absoluta claridad qué es lo que está tratando de lograr. Ésa es una cuestión de negocios. ¿Qué estás intentando lograr? Porque si sabes eso, los problemas de la tecnología y las personas se vuelven mucho, mucho más fáciles. Si no lo sabe, o aún no lo ha decidido o no ha obtenido la aprobación o el consenso de la junta, probablemente gastará mucho dinero y probablemente no estará muy contento con el resultados.
Eso es bueno. Ken, gracias por venir al programa. Agradecemos que comparta desde el futuro. Siento que las personas que trabajan en IA siempre reciben este tipo de preguntas. Pero siempre es divertido charlar con gente como tú. Así que gracias por venir.
Y por favor charle con la tecnología. Está en nuestro sitio web en uib.ai. Es un sitio web un poco diferente. Y luego es un sitio web conversacional, y puedes preguntarle cualquier cosa.
Si. ¿Cuál es tu pregunta favorita para hacer?
Haz la pregunta más loca que puedas imaginar. No tenga miedo de romper la IA.
Es divertido. Es divertido charlar y ver cosas y sorprenderse a veces con las respuestas y reconocer que hay una forma diferente de pensar y procesar las cosas. Creo que todos aprenderemos más sobre nosotros mismos a medida que interactuamos más con la IA conversacional.
Absolutamente.
Muchas gracias, Ken, por estar en el programa. Lo apreciamos. Esperamos aprender más de usted más adelante.
Estupendo. Gracias.
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