En plena cursa global per dominar la intel·ligència artificial, les empreses s'enfronten a un risc important: la pressió per pujar al tren tecnològic les està portant a adoptar la IA sense una estratègia sòlida, cosa que comporta descontrol de costos, riscos en privacitat de dades i dependència excessiva d'un sol proveïdor. Aquesta és una de les principals advertències que fa Albert Garcia, director de Negoci de KrakenD, en una entrevista a ON-IA.
Des d'una perspectiva privilegiada, ja que la seva eina actua com a pont de governança entre les empreses i els models com ChatGPT, l'expert analitza el present i el futur d'aquesta tecnologia. Mentre les grans potències competeixen pel lideratge, Garcia es mostra optimista sobre la nostra capacitat com a espècie per alinear les IA amb els valors humans.
Què és per vostè la intel·ligència artificial?
Des del meu perfil tècnic entenc la intel·ligència artificial com el resultat d'una sèrie de tecnologies i disciplines com el machine learning, el deep learning, tota una sèrie de disciplines que el que han perseguit des de fa ja uns anys és aconseguir millorar les capacitats d'aprenentatge i inferència dels sistemes. Des de fa uns anys fins a l’actualitat han aparegut els transformers, que no deixa de ser la tecnologia que ha donat peu a sistemes com ChatGPT i que ens han obert les portes d'aquestes capacitats que ens han agafat per sorpresa.
Si es trobés un desconegut pel carrer, què li diria sobre KrakenD?
Kraken és una eina de connectivitat. Nosaltres el que busquem és simplificar aquelles empreses que consumeixen o exposen serveis per ser consumits, el que se'n diuen les APIs. Nosaltres som un API Gateway. I aquest programari el que permet és bàsicament això, simplificar el consum i l'exposició de dades i afegir tota una sèrie de capes de governança. Al final, el que hem vist és que quan nosaltres consumim models de llenguatge, els LLM, el que estem fent és consumir APIs d'aquests models. I el que hem vist és que podem replicar part dels reptes que ajudem les empreses a mitigar a través del que ara oferim, que ja no és només un API Gateway, sinó que és un AI Gateway, una peça per simplificar de nou el consum d'aquests models de llenguatge i afegir totes aquestes capes necessàries de seguretat, control i gestió de costos.
Quins són els principals sectors o àmbits de negoci que vostès tenen i els mercats on desenvolupen la seva activitat?
La majoria dels nostres clients, aproximadament un 60%, són americans. Treballem, per exemple, amb l’exèrcit nord-americà, American Express o Honda AMC Networks, però també tenim clients a Europa, Àsia, Austràlia i Amèrica Llatina. Principalment rebem en càrrecs de sectors altament regulats. Kraken és un programari que no requereix connectivitat de tercers, és a dir, funciona des de la infraestructura dels clients i això per molts d’ells, governs o firmes financeres, és molt important. Una eina de les nostres característiques assegura la privacitat de les operacions
Com aplica en vostès la intel·ligència artificial en el seu dia a dia?
La intel·ligència artificial té dos vessants. Nosaltres oferim serveis per fer un bon consum, aplicant capes de governança i control de costos. En l'àmbit intern també fem servir la IA. Des del principi podríem dir que el tema de l’automatització i l’aplicació de la tecnologia en la millora i optimització del nostre rendiment ha estat clau. Per posar en context som una empresa de set persones, de les quals tres ens dediquem a l’àrea de vendes, negoci i màrqueting.
Tenim uns 130 clients en actiu, uns dos milions de servidors funcionant a tot el món i gestionem 150 oportunitats de negoci. Aquests volums serien impossibles de gestionar per un equip petit sense el suport d'aquestes eines. Des d'assistents personalitzats que ens ajuden cada matí a saber en què ens hem d'enfocar, seleccionar les oportunitats que tenen més possibilitat de conversió, ajudar-nos a contextualitzar converses amb clients o qualsevol tasca del dia a dia com fer recerques de mercat per preparar oportunitats de venda. A tall d’exemple utilitzo molt certs models personalitzats de GPT Custom per plantejar-me hipòtesis sobre actuacions que vull dur a terme.
Moltes empreses tenen la sensació d'estar perdent una oportunitat si no pugen al tren de la IA
Vostè ara parla d'aquesta part de treball intern i, a la vegada, de l’àmbit extern de negoci cap al client. Quins obstacles o quines dificultats han vist en aquest procés d'adopció de la intel·ligència artificial?
Hi ha alguna cosa que veiem repetidament, i és que vivim una bombolla. Una bombolla des de la perspectiva, no en el sentit que sigui alguna cosa que necessàriament ha d’esclatar a curt termini, però ens trobem que moltes empreses tenen la sensació d’estar perdent una oportunitat si no pugen al tren de la IA. Això fa que moltes vegades la voluntat d'adopció de la IA vagi per davant de l'estratègia d'adopció de la IA i comporta certs riscos.
Ens trobem amb empreses que disposen d'un pressupost determinat per invertir en l'adopció de la IA, però encara no tenen clara una estratègia sòlida que implica tenir uns objectius clars. Sense aquest pas apareixen incògnites i riscos com el descontrol de costos o sota quins paràmetres s’actua en matèria de privacitat i control de dades. Moltes empreses tenen el risc de quedar-se lligat a un únic proveïdor. Imaginem que una empresa decideix adoptar OpenAI i al cap d’un temps s'adona que pel seu cas d’ús probablement seria molt més convenient fer servir un altre model de llenguatge.
Darrerament, algunes veus de l'ecosistema han posat damunt la taula el fet que des de la societat aquesta explosió de la intel·ligència artificial es veu com un element massa tècnic. No sé si comparteix aquesta opinió i com creu que es podria acostar a la intel·ligència artificial a un ús més quotidià més del dia a dia per la gent?
Crec que hi ha diverses capes aquí. I crec que models d'ús generalista com xats GPT o clouds han fet molta feina en aquest sentit. Hi ha molta gent no tècnica que avui en dia treu cert partit a aquestes eines. Jo ho veig molt similar, fent una analogia, amb el procés de digitalització que van viure moltes empreses durant els anys 90. La qüestió no era implantar sistemes d'ofimàtica a les empreses. La qüestió era intentar veure com aquests sistemes podrien ajudar a cada treballador.
Un dels reptes que avui tenim és que la gent s’ha de poder formar amb aquestes eines. No es tracta simplement de fer servir ChatGPT a l'empresa, es tracta d'entendre com treure el millor partit d'aquestes eines. Entendre que és un prompt i que dir-li coses de tres formes diferents d'un model de llenguatge pot provocar resultats mediocres o propers al que podria fer un especialista en el tema. És una revolució que ha vingut per quedar-se, i jo crec que estem per veure revolucions espectaculars en els pròxims cinc anys.
En un món on els Estats Units, Xina i Europa lluiten pel lideratge tecnològic, com es pot conviure amb aquests tres ecosistemes?
Ho vivim en el món de la regulació, els avenços i la innovació de la intel·ligència artificial, però ho he viscut en molts altres sectors amb riscos paral·lels. Crec que és una feina d'entendre'ns i cal mirar més enllà del que està passant ara mateix. D’alguna manera cal començar a fer una reflexió més com a espècie del que és necessari i jo en això soc una persona optimista per aconseguir l’objectiu que les IA estiguin alineades amb els nostres valors com a persones.
Cap a on creu que caminarà la intel·ligència artificial en la pròxima dècada?
No cal anar molt lluny. En un termini de tres i cinc anys veurem una comodització dels models de llenguatge. Fa dos o tres anys teníem OpenAI com a model més avançat i avui tenim Cloud Mistral, LlaMA i moltíssims models. Després, una tendència que ja comencem a veure és el tema del concepte dels agents autònoms, és a dir, intel·ligències artificials a les quals dotem de certa autonomia per portar terme tasques complexes.