El superordenador de IBM Watson marcó un hito dentro de la inteligencia artificial el febrero pasado cuando logró vencer a dos concursantes de Jeopardy!. El evento fue seguido por millones de espectadores, y aunque algunos expertos lo consideraron simplemente una artimaña publicitaria, IBM señaló que Watson pronto empezaría a ayudar a los médicos con el diagnóstico de enfermedades, y sugirió estar en conversaciones con compañías de dispositivos para que Watson pudiera ayudar a responder las preguntas de los consumidores.

Aunque IBM se prepara para celebrar el primer aniversario del concurso televisado el próximo 16 de febrero, todavía no ofrece a la venta el sistema de preguntas y respuestas. A pesar de que se están desarrollando estudios limitados utilizando la tecnología de Watson en el ámbito de la salud y las empresas de servicios financieros, el prodigio de la Inteligencia Artificial (IA) está teniendo su mayor impacto atrayendo a nuevos clientes hacia productos empresariales ya existentes, mientras IBM los persuade para que organicen sus datos en formatos que una IA como Watson pueda entender mejor. IBM ha creado un eslogan, "Preparado para Watson," para ayudar a vender sus productos de esa manera.

IBM no ha revelado cuánto ha gastado en el desarrollo de Watson, aunque se cree que el largo proceso de desarrollo e investigación ha tenido un coste valorado en decenas de millones de euros. Para jugar a Jeopardy!, el sistema necesitaba entender el significado de las respuestas propuestas como pistas y aplicar conocimientos generales rápidamente (extraídos de Internet y otras fuentes) para identificar las posibles respuestas. Eso hizo necesario el uso de un software novedoso y un costoso superordenador.

"Los clientes se nos acercan y nos dicen: 'Quiero un Watson'", señala Stephen Gold, director de marketing mundial para Watson en IBM. Con el tiempo, eso podría ser posible, aunque primero hay que tener los conjuntos de datos adecuados para hacer funcionar el sistema. Watson adquiere conocimientos mediante la digestión de montones de datos de texto, y muchas empresas simplemente no los tienen a mano, o no están organizados de la manera correcta. Por otra parte, puede que el funcionamiento de una empresa haga que un ordenador de preguntas y respuestas no sea demasiado útil. En su lugar, IBM puede ofrecer sus productos y servicios más consolidados, tales como un almacenamiento de datos, un procesamiento y un análisis de negocios más básicos. Estas herramientas pueden ayudar a descubrir tendencias ocultas en los datos de una empresa, aunque carecen de la capacidad sin precedentes de Watson para responder a preguntas tal y como las haría un humano y no solo escupir análisis numéricos o resultados.

Este es un tipo de estrategia que quizá los más escépticos afirmen reivindica el punto de vista de Watson como poco más que un truco de marketing. Sin embargo, Manoj Saxena, que como gerente general de Soluciones Watson en IBM lidera los esfuerzos de comercialización del sistema, afirma que "'Preparado para Watson' es una rampa que permite a las empresas comenzar con los subsistemas [de Watson] y obtener valor a medida que avanzan hacia un Watson completo". Eso ayuda a vender software de análisis de empresa en particular, un área de gran importancia para IBM, que ha gastado 14.000 millones de dólares (10.500 millones de euros) en comprar empresas de análisis en los últimos cinco años.

Seton Healthcare, que opera hospitales y clínicas donde acuden 1,8 millones de personas en el centro de Texas, acaba de firmar la adquisición de un sistema clasificado como 'Preparado para Watson' que trata de predecir si los pacientes de cirugía cardiaca tendrán que regresar al hospital. El software de procesamiento del lenguaje natural lee los registros médicos para buscar relaciones entre factores como el estilo de vida, los medicamentos e incluso detalles como, por ejemplo, si una persona ha perdido citas previamente. Aunque Saxena señala que el sistema utiliza la misma capacidad de procesamiento del lenguaje que Watson, IBM ya ofrecía ese software antes de su llegada.

Watson se basa en un sistema conocido como DeepQA. Aún no está a la venta, se están realizando pruebas tanto en el sector de la salud como en el de los servicios financieros. DeepQA es el elemento que permite a Watson responder a una pregunta que nunca ha visto antes, sobre la base de lo que ha aprendido a partir de una masa de otros textos que no responden directamente a la misma pregunta.

"En estos momentos, Watson está ayudando a enfermeras a hacer frente a las aprobaciones de seguros de Wellpoint", señala Saxena. Wellpoint, que asegura a uno de cada nueve estadounidenses, utiliza su versión de Watson para examinar registros de pacientes y reducir la cantidad de diagnósticos posibles. El sistema se basa en las propias directrices de WellPoint, documentos de investigación médica, informes de noticias y lo que ha aprendido de los registros y diagnósticos anteriores. Si un paciente llama para informar de síntomas de gripe, por ejemplo, el sistema puede sugerir que en realidad sufre una alergia, en base a literatura médica que afirme que las alergias producen síntomas similares, además de informes de noticias locales sobre una alta concentración de polen. Las enfermeras que revisen las próximas citas observarán una lista de cinco posibles diagnósticos, similares a las tres posibles respuestas generadas por Watson en Jeopardy!.

También se está trabajando en otro sistema Watson para ayudar a los médicos a planificar tratamientos contra el cáncer, algo que puede ser extremadamente complejo, señala Saxena. En los próximos meses, IBM también dará a conocer una implementación de Watson en las finanzas. "Cuando eres operador de bonos, o comerciante [de divisas], tienes que hacer frente a una gran cantidad de información. Los prospectos de bonos tienen por lo general alrededor de 60 páginas".

Hemant Bhargava, profesor de administración y ciencias informáticas en la Universidad de California en Davis (EE.UU.), investiga la estrategia relacionada con la introducción de nuevas tecnologías. "Hay muchos niveles en los que IBM puede vender productos, y tiene sentido utilizarlos todos", indica. El análisis es ya un gran negocio hoy día, pero está creciendo rápidamente a medida que es adoptado por nuevos sectores y empresas. Watson puede ayudar a que IBM se haga cargo de todos esos nuevos negocios, asegura.

Conseguir el éxito a partir de un software que funcione del modo en que Watson lo hizo en la televisión será un proceso más largo, afirma Bhargava. "No va a ser pan comido", señala. "Puede que haya problemas complejos de responsabilidad relacionados con los consejos proporcionados por un sistema, e IBM tendrá que demostrar con certeza que es más barato y mejor".

Un área obvia donde una tecnología similar a la de Watson podría ser útil, pero sobre la que IBM no ha hablado demasiado, es la de los medios sociales, explica Bhargava. El interés de los inversores en Facebook, que solicitó su entrada en bolsa la semana pasada, se basa en el supuesto de que la empresa encuentre nuevas formas de extraer valor de la actividad de sus numerosos usuarios, al igual que anuncios mejor dirigidos. "Hay mucho texto disponible y necesitamos un tipo de análisis más inteligente", indica Bhargava. "Puede que haya muchas aplicaciones para una tecnología similar a la de Watson", concluye.