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Watson y el big data

[03/03/2014] Algo que es comúnmente aceptado como sabio en los círculos de big data es que las pequeñas compañías y startups serán las que impulsen la tecnología y definan la forma del mercado venidero. Los grandes jugadores como IBM y Oracle, incapaces de ajustarse lo suficientemente rápido a un mundo cambiante a una velocidad vertiginosa, verán porciones de sus mercados de inteligencia de negocios arrancados por competidores más pequeños y ágiles.
Hay mucho en juego. Transparency Market Research ha pronosticado que el mercado mundial de big data crecerá a 48,3 millones de dólar para el 2018.
Pero IBM no está de acuerdo con esa sabiduría popular. En enero pasado anunció la nueva unidad de negocios IBM Watson Group, como señal de que no solo tiene la intención de elevar la apuesta en la competencia del mercado de big data, sino que su plan es dar un salto enorme hacia una posición de liderazgo con lo que ha llamado una nueva era de cómputo.
En el 2011 IBM le presentó Watson al mundo, una supercomputadora que podía jugar el juego de TV Jeopardy!, y ganarle a oponentes humanos. Y no cualquier oponente: Watson hizo picadillos a los campeones Brad Rutter y Ken Jennings. Rutter tiene el récord como ganador en Jeopardy! Mientras que Jennings tiene el récord por más victorias consecutivas con 74 competencias ganadas.
En el 2011 les presentamos una nueva era [de cómputo]. Es congnitiva, agrega la CEO de IBM, Ginni Rometty. Era una nueva especie, si puedo llamarla así. Se le enseña, no está programada. Se vuelve más inteligente con el tiempo. Hace mejores juicios con el tiempo. ¿Por qué tomamos Watson? Está construida para un mundo de big data. Tiene el potencial de transformar negocios e industrias en todas partes.
No es un súper motor de búsqueda, agrega Rometty. Puede encontrar una aguja en un pajar, pero también entiende el pajar.
¿Qué es computación cognitiva? En otras palabras, IBM señala que los sistemas de computación cognitiva como Watson son capaces de entender las sutilezas, idiosincrasias, idiomas y los matices del lenguaje humano, al imitar la forma en que las personas razonan y procesan la información.
Mientras que los sistemas de computación tradicional son programados para calcular rápidamente y ejecutar tareas deterministas, IBM dice que los sistemas cognitivos analizan la información y extraen conocimientos a partir del análisis, usando analíticas de probabilidades. Y efectivamente se reprograman de manera continua a sí mismos, en base a lo que han aprendido de sus interacciones con los datos.
Si toma esto como su esencia, en su núcleo, es un sistema que entiende el lenguaje natural, señala Michael Rhodin, ex vicepresidente senior del Grupo de Soluciones de Software de IBM, quien ha sido designado para liderar el Grupo Watson. Puede leer. Cuando lee mucho se adapta y aprende. Se vuelve más inteligente. Cuando le hace preguntas, generará hipótesis —potenciales respuestas- con cierto grado de confianza.
No solo aprende de lo que sabe hoy, añade Rhodin. Puede agregarle nuevos datos. Lee nuevos libros cada día. Conecta el punto de lo que acaba de leer con lo que ya ha leído. A veces lo que acaba de leer contradice lo que había leído. Entonces tiene que ordenar eso. A medida que avanzamos, Watson se vuelve más inteligente. Le estamos agregando nuevas capacidades. Está aprendiendo para razonar, para pensar a través de las cosas.
De acuerdo a IBM, la computación cognitiva realmente se reduce a tres capacidades:
* La capacidad de ejecutar un profundo procesamiento de lenguaje natural y analizar la información tanto para ingreso de información e investigación, así como para ofrecer una comunicación de estilo humano.
* La capacidad de generar, estadísticamente, y evaluar una serie de hipótesis basadas en evidencia para ser capaz de responder preguntas de manera relevante y significativa.
* La capacidad de adaptarse y aprender del entrenamiento, la interacción con humanos y de los resultados relacionados con las hipótesis que genera.
Estas capacidades hacen a Watson ideal para aplicaciones en las que grandes cantidades de información deben ser ingeridas y entendidas, donde se toman decisiones complejas y la retroalimentación está disponible para entrenar a la aplicación a mejorar su toma de decisiones con el tiempo, anota David Schubmehl, director de investigación de la división de Búsqueda, Análisis de Contenido y Descubrimento, en IDC.
Hoy en día los consumidores continúan luchando para encontrar y usar información para desplegar acciones, añade Shubmehl. Los sistemas tradicionales de búsqueda ofrecen páginas web, documentos, videos y audios a los usuarios, cuando lo que en verdad están buscando son respuestas y consejos.
La tecnología detrás de Watsoon de IBM toma todas estas fuentes de información y filtra los hechos importantes, los eventos y las relaciones. Emplea sus capacidades de lenguaje natural, la generación de hipótesis, análisis cognitivo y componentes de máquina de aprendizaje; luego utiliza todos estos hechos, eventos y relaciones para responder preguntas de la misma manera en que lo haría un humano. Además, si está equivocada o es incorrecta la respuesta, Watson tiene incorporadas instalaciones de retroalimentación, así que puede aprender y hacerse más inteligente con el tiempo, añade Schubmehl.
IBM lucha por ganar un punto de apoyo en big data con Watson
Y, sin embargo, aun con todo eso IBM lucha por ganar fuerza para Watson en el ámbito comercial, ya que aunque tiene un alto perfil ganador por Jeopardy!, la respuesta ha sido tibia.
De acuerdo al Wall Street Journal, Watson le ha dejado IBM solo 100 millones de dólares en ingresos en los tres años transcurridos desde su debut.
Parte de ello se puede atribuir a lo que estaba debajo del capó de Watson. La Watson que ganó Jeopardy! fue construida con 90 servidores Express IBM Power 750 equipados con procesadores de ocho núcleos -para cada máquina, haciendo un total de 32 procesadores por máquina. En ese momento, los servidores Power 750 costaban 34.500 dólares cada uno, sumando un total de tres millones de dólares.
Aunque IBM calificó el precio como asequible, particularmente en la vertical de cuidado de la salud a la que apuntaba el Big Blue, la alternativa era un cluster de Hadoop, equipado con software de código abierto y servidores de tipo commodity. Escalar con hardware de commodity es una propuesta muy diferente de escalar con servidores costosos.
Hay varias razones para ese retraso en el crecimiento, pero el más grande puede ser simplemente que IBM es un lujo en un mundo de análisis de datos de código abierto, comoditizado, señala Matt Assay, vicepresidente de desarrollo de negocios y estrategia corporativa en MongoDB. Por qué pagar millones por Watson cuando puedes tener Hadoop gratis?.
Además, Assay señala que el WSJ encontró que la forma en que Watson aprende, significa que los ingenieros de IBM tienen que aprender los tecnicismos del negocio de un cliente y trasladarlos a Watson.
En otras palabras, Watson es como contratar un costoso científico de datos, solo que no tan fuerte, señala Assay. Es mucho mejor para los clientes aprender Hadoop u otras tecnologías de big data y hacerse a sí mismos las preguntas de los datos, que pagar tanto a los costosos consultores de IBM y a su tecnología de big data, la cual al final tiene Hadoop bajo la cubierta, de todas formas.
Finalmente, Assay pregunta, ¿dónde están los desarrolladores? Él llama a la falta de un ecosistema de desarrolladores para Watson su más flagrante omisión.
Big Blue busca responder las dudas con el nuevo Grupo Watson de IBM
Con el nuevo Grupo Watson, IBM tiene como objetivo dar un giro. Con el grupo, el cual IBM hará crecer hasta dos mil empleados, se tiene pensado desarrollar y ejecutar aplicaciones cognitivas basada en la nube y servicios a nombre de usuarios empresariales.
Schubmehl de IDC dice que el servicio actual de nube de Watson puede soportar millones de usuarios, soportar cadenas de diálogo para entrada, puede ingerir y entrenar horas y soportar un amplio cuerpo de conocimiento de la industria.
Big Blue ha destinado mil millones de dólares en investigación para el grupo, incluyendo 100 millones de dólares para inversión en compañías startups que desarrollen aplicaciones que corran en su nuevo Watson Developer Cloud, un market place hospedado en la nube para proveedores de aplicaciones que desarrollen apps para Watson. La Developer Cloud soportará el ecosistema Watson, el cual es una implementación basada en la nube de Watson que los socios y terceros desarrolladores pueden usar para incrustar habilidades cognitivas en aplicaciones nuevas o actuales.
El ecosistema Watson
Estamos invirtiendo mil millones de dólares en esto en los próximos años, señala Rhodin. Vamos a compartir Watson con el mundo. El momento no es solo de nosotros. Tenemos una historia de pastoreo con ellos y los llevamos al mundo entero. Nosotros hacemos los mercados. Y eso es lo que vamos a hacer.
Reconocemos que el poder de esta tecnología realmente puede hacer las cosas para todos, agrega. Para llegar a todos, necesitamos ayuda. Necesitamos un ecosistema. Necesitamos socios. Pensamos que todos los que decidan unirse a nosotros van a cambiar el mundo.
Un número de primeros participantes del Ecosistema Watson de IBM han comenzado ya a mostrar las primeras versiones de apps. La lista incluye a las siguientes:
* MD Buyline, un proveedor de soluciones de cadena de suministro para los hospitales y sistemas de salud, que está desarrollando una aplicación para que los usuarios clínicos y financieros tomen decisiones informadas en tiempo real sobre compras de dispositivos médicos.
* Welltok, un especialista en administración de salud social está desarrollando una app móvil basada en web para consumidores, que ayudará a los usuarios a crear Itinerarios de salud inteligentes, que recompensará a los usuarios por comprometerse en conductas de salud.
* Fluid, una startup que desarrolla experiencias de compra en línea para marcas importantes como Reebok y Brooks Brothers, la cual está construyendo una app de compras personales.
El Ecosistema Watson va a facilitar un amplio rango de estos tipos de aplicaciones de recomendación experta en los próximos años, y continuará aportando investigación e innovación en el uso del tremendo crecimiento en información digital para mejorar un amplio rango de procesos desde diagnósticos médicos hasta compras o hasta investigación científica, señala Schubmehl, de IDC.
Los servicios de big data de Watson
Fuera de la puerta, IBM está ofreciendo tres nuevos servicios basados en la inteligencia cognitiva de Watson: Watson Discovery Advisor, Watson Analytics y Watson Explorer.
Watson Discovery Advisor está diseñado para ayudar a encontrar las preguntas adecuadas en sus datos. IBM dice que revolucionará la forma en que industrias, como la farmacéutica y la de publicaciones, conducen sus investigaciones, reduciendo el tiempo que los investigadores necesitan para formular conclusiones que pueden impulsar su trabajo. Por ejemplo, con Discovery Advisor, Watson puede navegar entre millones de artículos, diarios y estudios, para determinar contextos, sintetizar los datos y ayudar a los usuarios a establecer conexiones.
IBM ha estado trabajando en colaboración con Elsevier, un proveedor de productos y servicios de información científica, técnica y médica, incluyendo textos como Anatomía de Gray y revistas como The Lancet, para explorar cómo las tecnologías cognitivas de Watson puede ser utilizadas para ayudar a los médicos a mantenerse al día con los conocimientos médicos necesarios para dar a sus pacientes el mejor cuidado posible -una tarea cada vez más difícil dado que los datos médicos continúan creciendo a tasas exponenciales.
Watson Analytics permite a los usuarios explorar ideas de big data a través de representaciones visuales, sin necesidad de un entrenamiento avanzado en análisis. IBM señala que el servicio elimina los impedimentos comunes al proceso de descubrimiento de datos, dando a los usuarios de negocios la capacidad de descubrir rápida e independientemente ideas en sus datos. Watson Analytics prepara los datos, expone las relaciones más importantes y presenta los resultados en un formato interactivo visual.
Finalmente, Watson Explorer está diseñado para ayudar a los usuarios en la empresa a descubrir y compartir ideas impulsadas por datos a través de una vista unificada que muestra toda la información de un usuario, así como un marco de trabajo para el desarrollo de aplicaciones ricas en información, que ofrecen una vista amplia de tópicos contextualmente relevante.
En la segunda mitad de este año, IBM planea desplegar Watson Engagement Advisor, diseñado para ayudar a los negocios a redefinir sus vínculos con sus clientes. DBS Bank anunció la semana pasada que aplicará Watson, incluyendo Engagement Advisor, a su negocio de administración de la salud, para mejorar los consejos y la experiencia que ofrece a sus clientes.
Thor Olavsrud, CIO (EE.UU.)