ENTREVISTA A FRANCISCO MARTÍN
Francisco Martín: «El uso del Machine Learning tendrá más impacto que el móvil e internet juntos»
Este ingeniero informático sevillano fundó en 2011 en EE.UU. la empresa BigML, líder mundial en Inteligencia Artificial
Francisco Martín nació en 1970 en Las Navas de la Concepción, un pueblo de la Sierra Norte de Sevilla. Su familia se dedicaba a la fabricación de jabón pero su futuro no iba por esos derroteros. Se doctoró en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial de Barcelona. Creó en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) dos spin-off, una de las cuales (Strands) vendió 30 patentes a Apple, algunas usadas en la plataforma iTunes. Estudió un postdoctorado en Oregón (EE.UU.), donde creó con otras cuatro personas BigML, una empresa que compite con gigantes como Google, Amazon, Microsoft o IBM. ¿Cómo lo hace? «Somos pequeños, nos movemos más rápido y la gente que prueba nuestro producto está encantada», explica este empresario.
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En Sevilla ha participado en un congreso internacional sobre Machine Learning, organizado por la empresa Bi-gML, líder en Inteligencia Artificial, y la Escuela de Organización Industrial (EOI). Acudirán al congreso 90 empresas de todo el mundo para conocer qué es lo que nos traerá la Inteligencia Artificial.
En 2011 cofundó BigML con el profesor pionero en Inteligencia Artificial Tom Dietterich y el jiennese José Antonio Ortega, que venía de Google, entre otros socios. ¿A qué se dedica su empresa?
Es una plataforma que permite crear aplicaciones. Estamos haciendo que el Machine Learning o Aprendizaje Automático sea fácil de usar.
¿Qué es exactamente el Machine Learning?
Es un subconjunto de técnicas dentro de la Inteligencia Artificial. Lo que hacemos es que de forma eficiente y rápida, mediante un ordenador buscamos patrones en un conjunto de datos.
¿Qué aplicación tiene en la vida diaria?
Hay cientos de compañías que usan nuestra tecnología y cada semana vemos una aplicación diferente. Se puede usar en un contrato de confidencialidad con cláusulas para dos compañías que intercambien información. El Machine Learning puede identificar en segundos si determinadas cláusulas de un contrato son buenas o malas después de haber visto 300 contratos más. Rabobank lo utiliza para la detección del fraude en uso de tarjetas de crédito en transacciones bancarias, para identificar a quién está haciendo transacciones para lavado de dinero... La compañía japonesa TDK, con base en Málaga, usa Machine Learning para detectar en tiempo real si lo que está fabricando una máquina tiene la calidad adecuada o no.
Pero también se usa para hacer predicciones ¿no?
Sí, el Machine Learning tiene dos partes fundamentales: encontrar los patrones y aplicar los patrones. Hay gente que abusa del lenguaje y llama «predicción» a la aplicación de patrones. Nosotros llevamos haciendo varios años predicciones de quién ganará los Oscar.
Amazon utiliza el Machine Learning para indagar entre sus millones de productos y ofrecer al usuario aquellos que más se ajustan a su perfil.
Hay gente que intenta criminalizar este tipo de tecnología pero se puede usar también para predecir cuándo alguien va a tener una arritmia, cuál es el mejor tratamiento paliativo para un paciente, para detectar criminales... Para ello se hace una aplicación específica porque no hay una Inteligencia Artificial general que pueda hacer todo. Hay otras técnicas de la Inteligencia Artificial, como el razonamiento, que aún estamos lejos de lograrlo con algoritmos.
¿Qué podrán hacer las técnicas de Machine Learning dentro de diez años?
Tendremos asistentes digitales que nos conocerán muy bien y nos ayudarán: nos levantaremos con una recomendación de lo que tienes que desayunar, te dirán cuánto tiempo tendrás para llegar al trabajo hoy o cuáles son las tareas pendientes... También se podrá usar para el ahorro energético, para predecir qué viento habrá en determinadas áreas y programar los molinos de viento para que no consuman tanta energía. Imagine si pudiéramos quitarnos en España el 15% de la factura eléctrica. ¿Cuánto dinero supondría? También se podrá optimizar una ruta de transporte o ajustar el precio de los productos de un supermercado en función del tiempo que tiene, por ejemplo, una barra de pan o una lechuga. Es decir, que los precios cambiarán en función de la demanda y la oferta.
¿Quiénes son los clientes de BigML?
Tenemos 100.000 clientes, desde las empresas más grandes del mundo, como Rabobank, Pfizer, Cintra o Seagate, a universidades, estudiantes, particulares...
¿Cuánto factura su empresa?
Las empresas americanas no están obligadas a decir cuánto facturan por si alguna vez salen a Bolsa. Allí no hay Registro Mercantil, como aquí.
¿Ha pensado en sacar a Bolsa BigML?
Ha sido siempre mi sueño, pero es muy pronto para decirlo.
¿Ha recibido ofert de compra por su empresa?
Cuatro o cinco pero no las hemos aceptado porque creemos que hay algo mejor al final del camino.
¿El Big Data se ha quedado obsoleto?
El Big Data no es más que una gran cantidad de datos y es un término que en el mundo de la tecnología prácticamente ya no se usa. Es un término que nació alrededor de una tecnología que ya está desfasada. España tiene el problema que las tecnologías llegan años tarde. Cada vez que una compañía menciona Big Data e Inteligencia Artificial sé que no sabe nada de lo que está pasando. Siempre hay una parte de ciencia alrededor de las cosas y cuando pasa de la Universidad a la industria, hay una parte de ingeniería. Ahora lo importante no son los algoritmos para crear una modelo, sino cómo ese algoritmo puede estar funcionando en un cajero automático, en un molino de viento o en un coche. Ahí es donde hay que formar a mucha gente ahora.
¿España puede competir en Machine Learning?
España, que no tiene un presupuesto muy grande para estas cosas, en lugar de apostar a todo, debería elegir una serie de técnicas y concentrar a sus científicos en producir esa tecnología, en lugar de consumirla. Es terrible cada vez que sale en la Prensa que una gran compañía española contrata a IMB o Microsoft, porque científicos o startup locales podrían crear esa tecnología. Ya nadie se plantea hacer un nuevo buscador porque ya está Google, pues lo mismo sucede con las plataformas de Machine Learning. En el Machine Learning el pescado ya está vendido pero en la ingeniería del Machine Learning pueden hacerse cosas y es una oportunidad para que salgan nuevas empresas.
¿El Machine Learning será de obligado uso por todas las empresas?
Todas las industrias y sectores se van a ver afectados por el Machine Learning. No va a ver organización pública o privada que se pueda escapar. Va a tener más impacto que el móvil e Internet juntos.
Cuando se habla de Inteligencia Artificial o Machine Learning se piensa en películas como Yo, Robot, Blade Runner....
Mucha gente ha intentando mitificarlo por una mala influencia de las películas de Hollywood. Eso nos han creado una sensación falsa sobre la Inteligencia Artificial. Mucha gente cree que las técnicas de Inteligencia Artificial se han inventando hace poco, cuando en realidad se llevan estudiando desde hace 40 años. Una de las personas pioneras en este sector es Tom Dietterich, con quien cofundé BigMl. Lo que sucede hoy es que hay muchas más datos, los ordenadores son más baratos y rápidos, las técnicas están más maduras y sólo hacía falta una herramienta para hacerlo más fácil y que se aplique el Machine Learning.
Existe miedo a ese «Gran hermano» en que se han convertido empresas que tienen millones de datos sobre nuestros gustos, hábitos, actividades... que están en la nube y que son usados para miles de cosas. ¿Quién controla a esos «grandes hermanos»?
Esos grandes hermanos debería criminalizarse y penalizarse de forma más seria. Muchas de las cortapisas que se extienden en Europa alrededor de determinadas tecnologías es porque se intenta criminalizar a la tecnología y no a los que la utilizan de forma inadecuada. Es como los coches o cuchillos de cocina, no dejan de ser armas que en las manos equivocadas pueden producir mucho daño. De hecho, esta preocupación sobre los datos personales hace que a veces la utilización del Machine Learning para otras cosas de mayor impacto económico pasen desapercibidas, como usos para el ahorro energético. La empresa Delta usa el Machine Learning para predecir las turbulencias y cambia las rutas de sus aviones de forma dinámica, ahorrando 100 millones de euros al año en combustible y dando una mejor experiencia de viaje. Para todas esas aplicaciones «industriales» no se necesita ningún dato personal. A día de hoy, con el Internet de las cosas, se generan muchos más datos por sensores que por personas.
¿Qué le recomendaría un informático recién salido de la Universidad?
A un recien graduado le recomendaría que se especialice cuanto antes en aplicar el Machine Learnin, ponerlo en funcionamiento en algún problema que le guste y que aprenda toda la problemática para su puesta en producción. La ciencia española es buena y se puede decir que sus científicos son muy creativos y de mucha calidad, pero la educación que se imparte en España no está aplicada. No puede ser que cueste lo mismo cambiar el plan de estudios de la Facultad de Historia que el de la Escuela de Informática porque ésta última evoluciona muy rápida, mientras que la Historia no cambia tan rápida y los celtíberos son los celtíberos. En tecnología debería haber un programa donde los profesores sean capaces de hacer estancias largas en compañías, que conozcan el mundo real y cuando vuelvan a la Universidad enseñen eso. Es difícil a día de hoy coger a un recién graduado en Informática y que pueda funcionar. Hay que formarlos antes.
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