¿Por qué Twitter ha comprado Magic Pony, startup especializada en aprendizaje automático?

No es ningún secreto que Twitter se ha interesado en el aprendizaje automático (machine learning) en los últimos años, y el interés se ha vuelto a demostrar con el anuncio de la compra de la startup londinense Magic Pony Technology, centrada en el procesamiento visual. "La tecnología de Magic Pony - basada en la investigación del equipo para crear algoritmos que pueden entender las características de las imágenes - será utilizada para mejorar nuestro streaming y vídeo y abre una gran cantidad de interesantes posibilidades creativas para Twitter “, ha dicho el cofundador y CEO de Twitter, Jack Dorsey. El equipo de la startup  incluye 11 doctores con experiencia en visión artificial, aprendizaje automático, computación de alto rendimiento y neurociencia computacional, y que además, son exalumnos de algunos de los laboratorios más prestigiosos del mundo, según explicó Dorsey. Ellos se unirán al grupo de Twitter Cortex, compuesto por ingenieros, científicos de datos e investigadores de aprendizaje automático que trabajan “en  la construcción de un producto en el que la gente puede encontrar fácilmente nuevas experiencias para compartir y participar”. Los términos del acuerdo no han sido revelados. La adquisición sigue a varias compras relacionadas por el gigante de las redes sociales, incluyendo Madbits en 2014 y Whetlab el año pasado.

Esta vez, Twitter se beneficia de tres maneras. Por un lado, mejores vídeos ya que la calidad del video es sin duda la razón más obvia por la que Twitter emprendió la marcha en esta operación. “A pesar de que el vídeo y el vídeo en vivo se están convirtiendo en piezas cada vez más importantes de sitios sociales y de intercambio, la calidad de imagen a menudo deja mucho que desear”, comentó  Charles King, analista principal de Pund-IT. “Ese es un problema que el equipo de Magic Pony ha podido resolver con éxito mediante el desarrollo de algoritmos que mejoran automáticamente las imágenes borrosas y de baja resolución”. El acuerdo debería ayudar a Twitter a mejorar la calidad de los vídeos compartidos en su sitio, mejorando así la experiencia del usuario y su disfrútelo que supone una gran operación para un sitio que ha estado luchando para atraer y retener a usuarios leales.  Por otro lado, un enfoque más preciso en eventos: se podrá indexar y categorizar datos no estructurados, como fotos y videos no es fácil, pero es esencial para asegurarse de que se pueden encontrar y ser promovidos. Eso es especialmente importante para las noticias en tiempo real, que es la especialidad de Twitter, explicó Rob Enderle, analista principal de Enderle Group.

 “Con esto pueden tener de un evento como el del tiroteo de Orlando y recoger, casi al instante, todos  los vídeos y las imágenes creadas por los usuario en una sola corriente y proporcionar un nivel de cobertura que cualquier red envidiaría”, aseguró Enderle. “Usted, literalmente, podría ver las historias que  emergen a través de los ojos virtuales de la gente que está allí”. En combinación con el comentario, este contenido podría formar esencialmente un nuevo servicio de noticias, ya sea desde Twitter o a través de otra empresa que pague a Twitter por la tecnología, comentó Enderle.

El aprendizaje automático “podría convertirse en una de sus mejores rutas de acceso a la rentabilidad, ya que el resultado podría ser a la vez convincente y un generador de ingresos por publicidad enorme”, aseguró. Por supuesto, “anticipo un gran aumento en el gasto antes de que obtengan beneficios del resultado. Eso podría ser problemático para los inversores”. Además se podrían conseguir unas analíticas más profundas ya que el aprendizaje automático  y las redes neuronales se están convirtiendo en “una parte muy importante del gran mercado del Big Data y la analítica” y con una inversión como ésta, Twitter puede "moverse ir más allá de ser una fuente de datos de comentarios humanos”  e impulsar aún más en la analítica, apuntó Nik Rouda, analista de Enterprise Strategy Group. Por ejemplo, podría utilizar las nuevas capacidades para comenzar a ofrecer servicios de inteligencia para analizar los flujos de negocios de Twitter que aún no disponen de las capacidades de aprendizaje automático propias, comentó Rouda. También podría ir más allá de sólo los hashtags y el análisis de texto para encontrar temas de tendencias en las imágenes y vídeos que han sido tuiteados, agregó. Twitter podría utilizar la tecnología para identificar a personas, lugares y cosas en las fotos y vídeos, y para perfilar a los usuarios para la comercialización de anuncios o conseguir un mayor compromiso, sugirió.

Por último, se podría aprovechar el aprendizaje automático para identificar los materiales con derechos de autor – “incluso aquellos que han sido modificados en los memes. Esto ayuda a Twitter a seguir evolucionando más allá de los comentarios de texto corto hacia algunas áreas potencialmente más valiosos”, aseguró Rouda.

“Valoramos la investigación del aprendizaje profundo para ayudar a hacer mejor nuestro mundo, y vamos a seguir haciendo nuestra parte para compartir nuestro trabajo y aprendizaje con la comunidad”, finalizó Dorsey.