“Las leyes deberían considerar el valor de la información que hace poderosa la IA”

Una mente brillante, una narrativa estructurada y premeditada y una capacidad de visión de futuro envidiable. La de Matt Calkins, cofundador y CEO de Appian, es una historia de triunfo, pero también de fe, intuición y constancia. Lo confirman el éxito cosechado durante el transcurso de los últimos veinticinco años, los grandes nombres propios que figuran en su cartera de clientes -en España sendos ministerios y empresas cotizadas en el Ibex 35- y el lanzamiento de soluciones que logran su cometido: satisfacer las necesidades del mercado a través de la mejor tecnología low-code de automatización de procesos.

Es en Washington D.C, telón de fondo de su propia historia, donde el ejecutivo concede una nueva entrevista a ComputerWorld. Con unas vistas impagables al río Potomac, el cofundador de Appian concentra su relato en el gran tema candente: la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, durante el breve pero intenso one to one mantenido, Calkins también da un repaso a las necesidades de legislación de la tecnología, debate sobre la propiedad intelectual de los datos con los que se entrenan los modelos, avanza en los propósitos de la organización al hilo de la consecución de los objetivos de negocio en 2023 y recala en los anuncios lanzados durante la edición 2024 del Appian World.

Así transcurrieron quince minutos de entrevista.

El envejecimiento acertado de un pronóstico

Un año atrás, cuando el furor por la IA comenzaba a despegar con fuerza, Calkins ya tenía opiniones “en firme” sobre cómo debía ser la tecnología en el futuro. Avanzaba entonces “una perspectiva única” basada en lo que denominaba low-code AI, “un enfoque que pasa por capacitar a las organizaciones para crear su propia IA privada”. En este sentido, el economista de formación y apasionado de los juegos de mesa vaticinaba “una batalla entre la IA pública y privada” en el seno de las organizaciones. Algo que, 365 días más tarde, es una realidad.

Acerca del envejecimiento de esta visión, Calkins presumía de haber acertado. “Hay un enfrentamiento entre la IA pública y privada; cada uno de estos modelos está echando raíces en la empresa y abriéndose camino a sí mismo teniendo en cuenta que las estrategias adoptadas por las organizaciones son cada vez más diferentes”.

“Es hora de legislar y decidir de dónde creemos que procede el valor; si me preguntan a mí, indudablemente de los datos. Tenemos que tratarlos con el respeto que se merecen”

 

Matt Calkins, CEO y cofundador de Appian

Una API pública, explicaba el cofundador de Appian, implica tomar un algoritmo de IA que pertenece a una empresa, big tech, generalmente, y cargar tus datos en ese algoritmo para hacerle preguntas y obtener respuesta. La IA privada, en cambio, “funciona con una tecnología de Generación Aumentada con Recuperación (RAG). Gracias a ella no entrenas a la IA; en su lugar, cada vez que tienes una pregunta, se la envías junto a los datos pertinentes, siendo esto todo lo que la IA ve. Son pequeñas porciones de datos, por lo que es muy privado comparativamente”.

“A medida que las organizaciones e instituciones se enfrentan a la disyuntiva de obtener la magia de la IA sin el sacrificio de distribuir o cargar tus datos en algoritmos públicos, la RAG está ganando en popularidad”. Teniendo esto en consideración, Calkins preveía que “muchas empresas se lo van a tomar muy en serio este año”.

Tablero legislativo: Europa frente a Estados Unidos

El auge y popularización de la IA, especialmente en su versión generativa, ha conseguido situar la legislación tecnológica en el centro de la opinión pública global. Los riesgos y peligros asociados al uso de la IA han llevado a gobiernos y autoridades competentes a tomar cartas en el asunto. Sin embargo, existen disparidad de opiniones y enfoques en torno a su regulación, desde vertientes más conservadoras respecto a la garantía de derechos y salvaguardas o más liberales. En este sentido, Calkins cree que “las empresas europeas van a ser más propensas a preferir una versión privada de la IA que las norteamericanas, ya que los reglamentos son más avanzados” en el Viejo Continente.

Sin embargo, el ejecutivo invita a reflexionar al respecto teniendo en cuenta el sector de la actividad de la empresa o institución de turno. “Teniendo en cuenta que la IA habla de acuerdo a los privilegios que le da quien hace una pregunta, la apuesta por la IA privada es fundamental”. Lo ejemplifica así: “En Washington D.C, el gobierno federal, altamente regulado y con unas necesidades de seguridad críticas, es extremadamente reacio a compartir su información en masa con un proveedor de IA; lo mismo debería ocurrir en otras organizaciones con datos sensibles”. Precisamente por ello, infería, la IA privada es la solución.

“Las empresas europeas van a ser más propensas a preferir una versión privada de la IA que las norteamericanas, ya que los reglamentos son más avanzados en el Viejo Continente"

“En materia de legislación estoy implicado, no directamente, pero tengo algunas opiniones al respecto”, confesaba el ejecutivo. “Las leyes deberían tener más en cuenta el valor de la información que hace verdaderamente poderosa a la IA”. “Estamos infravalorando y desprotegiendo la información preservada por derechos de autor. Me gustaría que se aprobaran leyes que dijeran que la IA no puede entrenarse con información sin haber compensado antes al autor”.

Hoy en día, proseguía, esto está en litigio. “Los tribunales son el lugar adecuado para llevar a cabo esta disputa, al menos, en este país [hace referencia a EE.UU] porque no tenemos ninguna ley al respecto”. “Es hora de legislar y decidir de dónde creemos que procede el valor; si me preguntan a mí, indudablemente de los datos. Tenemos que tratarlos con el respeto que se merecen”.

Una normativa triunfadora

Al ser preguntado sobre la receta del éxito de una normativa triunfadora en materia de IA, Calkins apuesta fuerte: “Requiriendo que todos los algoritmos de IA revelen toda la información protegida por derechos de autor que utilicen”. “En el futuro se debe compensar a los propietarios”. A su entender, esto “salvaría” innumerables industrias, entre ellas, la periodística. “Una IA entrenada puede representar toda la información para que los usuarios no necesiten pagar por las noticias de los medios de comunicación; sin embargo, no podemos actuar como si la IA estuviera creando valor, estaríamos faltando tanto a la ética como a las políticas comerciales [por el impago de los datos con los que se entrena el modelo]”.

Marcha del negocio y prioridades ‘tech’

Los números registrados por Appian marchan en sintonía con los objetivos de la tecnológica; de hecho, en 2023, incluso los superaron. Y es que la compañía finalizó el año anotándose dos grandes hitos. Por un lado, superaron los 500 millones de dólares en ingresos; por otro, obtuvieron el mayor margen trimestral de su historia pública. “Siempre hay un obstáculo más grande después de saltar el último”, reía Calkins. “Tenemos una gran cuota de crecimiento por delante, Europa es nuestro mercado de mayor progreso, tuvo un excelente 2023”. “Estamos seguros de que podemos aprovechar la maravillosa oportunidad que tenemos por delante. Con la IA generativa se abren las puertas a una nueva industria y estamos en condiciones de hacer grandes cosas en este segmento”.

"Nuestro verdadero reto no es pasar de 500 a 600 millones, consiste en cambiar el mundo con esta nueva tecnología para llegar a dar forma a la manera en que la IA se utiliza"

“Nuestro verdadero reto no es pasar de 500 a 600 millones, consiste en cambiar el mundo con esta nueva tecnología para llegar a dar forma a la manera en que la IA se utiliza, idealmente de una manera privada, cautelosa, respetuosa y responsable. Además de aumentar la eficacia de las organizaciones que utilizan las nuevas tecnologías para que puedan ser mejores, más eficientes y más poderosas”. “Las personas aspiran a que no solo seamos conocedores de la tecnología, sino capaces de hacerla práctica y valiosa para ellos. Esto lo logramos a través del low-code, la minería de procesos, el data fabric y la IA”.