Recientemente he finalizado la lectura del libro ‘Microsoft Copilot: Mastering the AI Revolution in Office 365, Strategies for Innovation, Knowledge and Lifelong Learning‘ de Bryan J. Silva, un libro bastante limitado, la verdad (quizá por el demasiado cercano lanzamiento de Copilot), y de donde he sacado poco en limpio pero donde, sin embargo, y bastante al final, he visto algo que me ha hecho pensar y que motiva este post.
Bastante avanzado el libro, como digo, se expone brevemente la viabilidad de integrar scripts o modelos desarrollados en Python con Copilot 365. En el fondo, no es nada demasiado sorprendente. Sin embargo, me hizo pensar en lo potente que es esta integración y, yendo algo más allá, lo fácil que resulta hoy en día la adopción de la inteligencia artificial, tanto para incluirla en otro tipo de sistemas como para su uso directamente por personas.
Reflexión previa: nuestra incapacidad para sorprendernos con la tecnología
Antes, me gustaría hacer una breve reflexión previa. Y es una reflexión sobre nuestra relativa incapacidad para asombrarnos con los avances de la tecnología, en este caso con la inteligencia artificial.
Parece como que, de alguna forma, nos hubiésemos acostumbrado a que la tecnología nos aporte cosas que, no tanto antes, hubiésemos considerado ‘alucinantes’ o, como diría Arthur Clarke, ‘indistinguibles de la magia’. En cierto modo ocurrió con Internet, ocurrió también con las redes sociales (asombrosas no tanto por su funcionalidad como por su escalabilidad), ocurrió con el smartphone y el internet móvil y creo que ahora ocurre con la inteligencia artificial en sus múltiples facetas.
No sé si esta incapacidad para el asombro es buena o mala. Entiendo que es un buen síntoma porque, si nos acostumbramos, es porque empieza a ser ‘normal’ que la tecnología avance a toda velocidad. Y eso es bueno.
Pero, síntoma aparte, no estoy seguro de si es bueno de que no seamos conscientes de esos cambios y de lo transformadores, y muchas veces maravillosos que resultan.
No estoy seguro, pero no sé si esa incapacidad para el asombro nos puede restar capacidad para su adecuada gestión de todo tipo: técnica, económica, social y ética. O si, incluso, puede ser síntoma de algo que sería negativo: una cierta pasividad e incluso hastío casi existencial, que pudiera conducir, incluso, a problemas psicológicos.
Pero dejo aquí, bastante abierto la verdad, este excurso para entrar en lo que realmente era el tema de este post: la facilidad de adopción de la inteligencia artificial.
Una doble facilidad de adopción
Planteo esa facilidad de adopción con una doble cara.
Por un lado, y desde un punto de vista más técnico, lo sencillo que resulta incorporar capacidades, algoritmos y modelos de inteligencia artificial en todo tipo de sistemas y soluciones, sean estos en modo de sistema empresariales (ERP, CRM, SCM, HCM, etc), soluciones de RPA, soluciones BPMS o incluso soluciones a medida.
Por otro, la facilidad de uso por los usuarios, por las personas.
Una valiosísima y crucial herencia
Lo cierto es que, comenzando por el lado técnico, la actual facilidad de adopción de la inteligencia artificial se apoya en otro tipo de soluciones y planteamientos, ajenos y previos en general al auge actual de la inteligencia artificial y que, en el fondo, también se podrían utilizar para ayudar en la adopción de muchas otras tecnologías.
Comenzaría por algo que lleva ya muchísimos años entre nosotros, como es el planteamiento SOA (‘Service Oriented Architecture‘) que ya hace muchos años nos mostró el camino para organizar la lógica de nuestros sistemas y soluciones en modo de componentes y, sobre todo, de servicios de negocio, unos componentes autocontenidos y de bajo acoplamiento que, además, se exponen hacia el exterior mediante una serie de servicios bien delimitados.
Acompañando y concretando la propuesta SOA, el desarrollo, generalización e implantación del concepto de API (‘Application Programing Interface‘), con especial relevancia hoy en día en las interfaces tipo Web Service y, sobre todo, hoy en día, REST.
Aunque no es una tecnología en sí misma, pero sí un planteamiento, destacaría también el muy extendido uso del concepto de conector que, en forma nativa, disponibiliza esas APIs para soluciones fundamentalmente basadas en filosofía ‘low-code‘, y que simplifican enormemente el desarrollo de las integraciones.
Y como ‘guinda del pastel’, la expansión de la filosofía cloud computing, no sólo para alojamiento o virtualizacion de servidores, sino, sobre todo, para el ofrecimiento de servicios precisamente basados en APIs. Todo ello potenciado por la existencia de los denominados hiperescaladores (Amazon, Microsoft, Google,…) que disponibilizan, de forma tremendamente escalable y ubicua, ese tipo de servicios.
Algunas de estas tecnologías y planteamientos, para el lector que no las conozca, merecerían una explicación, pero no voy a entrar en ella para no alargarme en exceso.
Y algunas de estas tecnologías y planteamiento pueden resultar alejadas del foco mediático actual (aunque lo estuvieron en su momento), quizá incluso parecer, erróneamente, algo ‘viejunas’ y pasadas de moda, pero, sin embargo, son absolutamente clave y de plena actualidad, si no mediática, sí tecnológica y práctica.
La sencillez de la integración de componentes de inteligencia artificial
La multiplicación de APIs y conectores, en este caso recubriendo servicios de inteligencia artificial y con frecuencia en la nube (especialmente la nube de los hiperescaladores o grandes actores de la inteligencia artificial), y la enorme facilidad para integrar, mediante conectores o uso directo de APIS, esos componentes y servicios en otras soluciones, unida a la proliferación de herramientas ‘low-code’ que apenas exigen conocimientos de programación para desarrollar soluciones incluyendo integraciones, hace tremendamente simple la inclusión de capacidades de inteligencia artificial en todo tipo de soluciones y es un factor que favorece enormemente su adopción en empresas y administraciones.
La facilidad de uso de la inteligencia artificial
Pensando ya no tanto en la inclusión de capacidades en nuevas soluciones y sistemas, sino en su adopción por las personas, en el trabajo y el ámbito privado, cabe destacar el enorme avance que supone el haber conseguido interfaces conversacionales basadas en voz y lenguaje natural muy eficaces en el tratamiento de esa voz y los ‘significados’ del lenguaje.
Esto hace que muchas aplicaciones, tanto de inteligencia artificial como de otro tipo, resulten absolutamente naturales en su utilización. eliminando curvas de aprendizaje que traen consigo otro tipo de interfaces (comandos, ventanas, etc) y facilitando la llegada masiva, como así está siendo, de la inteligencia artificial a las personas, a los profesionales y los ciudadanos en general.
Conclusiones
De alguna manera, la inteligencia artificial actual es heredera de los buenos planteamientos que se han venido haciendo desde hace años e incluso décadas en el ámbito de las tecnologías de la información e interfaces de usuario. Y la confluencia de los avances específicos en inteligencia artificial con esos planteamientos, no brinda una sorprendente facilidad de uso e integración de la inteligencia artificial, al menos desde el punto de vista técnico y operativo, y esto debería garantizar una masiva y exitosa adopción de la inteligencia artificial.
En parte lo estamos viendo, pero, en realidad, todavía nos queda, creo, mucho por ver.