James Kaplan, cofundador y director ejecutivo de MeetKai – Serie de entrevistas

James Kaplan es cofundador y director ejecutivo de ConoceKai, un asistente de IA que facilita la vida a través de la conversación, la personalización y la curación.

Inicialmente, comenzaste a programar cuando solo tenías seis años, ¿qué te entusiasmó inicialmente con la codificación y qué idiomas aprendiste?

El ímpetu fue el juego Oregon Trail creado para Windows 95. Estaba enganchado y lo jugaba todos los días después de la escuela. Estaba en primer grado, ¡así que no había mucho más que hacer! Empecé a pensar en todas las cosas que me gustaría poder cambiar del juego. Cuando era más joven, compré una copia de "Programación de juegos para adolescentes", un libro de codificación básica en una librería local. Me atrajo instantáneamente y rápidamente olvidé mis motivaciones originales de Oregon Trail. Pero siempre me gustaron los juegos, y actuaron como mi motivación para aprender nuevos lenguajes de programación. Durante los siguientes años, aprendí Visual Basic cuando intentaba escribir un bot para NeoPets (funcionó) y luego PHP cuando tenía 1 años para comenzar a crear sitios web dinámicos. Incluso entonces, mi motivación para aprender PHP era ganar dinero para comprar videojuegos.

Su empresa anterior estaba operando un fondo de cobertura basado en IA, ¿qué aprendió de esta experiencia?

Mi mayor aprendizaje fue descartar la idea de que no se puede competir con gigantes en un mercado abarrotado. Puede ser muy tentador pensar que, en finanzas, cualquier negocio rentable ya ha sido captado por un gigante. Sin embargo, pronto me di cuenta de que no se debe sobreestimar a la competencia. La pereza y la inercia organizacional impiden nuevas ideas. En otras ocasiones, una idea o campaña puede ser demasiado específica para una empresa más grande. Sorprendentemente, también podrían pensar que desarrollar algo es demasiado arriesgado, por lo que no vale la pena salir de su zona de confort.

¿Podría compartir la historia de génesis detrás del lanzamiento del asistente de inteligencia artificial MeetKai?

Estaba cansado de las finanzas. Todo tenía que medirse en términos de ratio de Sharpe y PnL. Le quitaba gran parte de la gracia a la tecnología y era muy diferente de lo que me llevó originalmente a la programación. A finales de 2018, hablé con Weili Dai, cofundadora de MeetKai, sobre lo que veía en el panorama tecnológico en general. Una de mis principales observaciones fue que el sector de los asistentes de voz estaba estancado. Todas las empresas clave se aferraban a los viejos enfoques, y los usuarios no se beneficiaban de la tecnología. Nadie estaba dispuesto a probar nuevos enfoques, "ya que así no es como X" lo hace. No había diferenciación. Si empezaba desde cero y descartaba todas (bueno, la mayoría) de las ideas preconcebidas sobre "cómo crear un asistente de voz", podía cambiar radicalmente la experiencia del usuario. Empezamos a crear un asistente de IA real, en lugar de un chatbot de voz. Las lecciones aprendidas en mi anterior aventura, junto con la mentoría de Weili, nos llevaron a fundar MeetKai.

¿Cuáles son algunos de los desafíos detrás de la construcción de un asistente de IA?

Existen dos tipos de problemas para desarrollar un asistente de IA real: las expectativas del usuario y la implementación técnica. El primer problema se pasa por alto, pero es aplicable en MeetKai. Los usuarios están capacitados para entender qué está y qué no está fuera de los límites de un asistente de voz. En particular, asumen que deben buscar mediante comandos. Estamos trabajando para capacitar a los usuarios para que busquen en lenguaje natural. Esto permite capacidades mucho más completas, como el uso de negaciones como "Encuéntrame una película de Dwayne "La Roca" Johnson que no sea Moana". Podemos manejar esto perfectamente en el lenguaje cotidiano, pero los asistentes de voz actuales no nos responden.

El segundo tipo de desafíos es técnico. Se presenta en dos subcategorías: búsqueda y comprensión. En cuanto a la búsqueda, nos diferenciamos de otros asistentes virtuales porque mantenemos nuestro índice de contenido. Si bien esto permite toda la magia que nos distingue de la próxima generación, conlleva los desafíos de ejecutar y mantener un motor de búsqueda personalizado que prioriza la voz. Este es un área en la que innovamos continuamente. La comprensión del lenguaje es el segundo desafío al desarrollar un asistente de IA. Para la mayoría de los asistentes de voz, esto implicaría poder entender texto en inglés. MeetKai comprende y admite 16 idiomas. Esto no representa 16 veces más trabajo, ya que utilizamos enfoques multilingües, pero sigue siendo mucho más que "inglés primero, solo inglés". Sin embargo, vale la pena invertir tiempo, ya que para nosotros es fundamental que MeetKai sea verdaderamente global.

¿Cómo utiliza MeetKai la IA personalizada para diferenciarse?

Utilizamos IA personalizada en dos espacios diferenciados: comprensión y búsqueda.

Cuando un usuario dice: "¿Puedes encontrarme algo chino esta noche?", eso podría significar que quiere ver una receta china, un restaurante chino o un programa chino. Con nuestra comprensión profunda y personalizada, podemos eliminar la ambigüedad y brindarle al usuario el resultado que espera. Todo esto se hace sin que sus datos tengan que abandonar nuestra plataforma.

Integramos la personalización en la búsqueda. Uno de los mayores problemas de otros asistentes virtuales es que muchas de las búsquedas se envían a proveedores externos. Cuando buscas un restaurante con un asistente convencional, este envía la búsqueda a Yelp. La desventaja es que Yelp no conoce personalmente al usuario, y si lo conoce, se genera un problema de privacidad. Como MeetKai es una aplicación propia, ofrecemos una verdadera personalización hasta el resultado.

¿Cuáles son algunos casos de uso para MeetKai?

El objetivo de MeetKai es ser el primer asistente con IA. Queremos ayudar a los usuarios en su día a día. No queremos ser un asistente basado en comandos. No ofrecemos funciones como "subir volumen", "bajar volumen", "temporizador de 30 segundos", etc. Creo firmemente que esas funciones no son IA, sino simplemente comandos de voz. Si recuerdas la época de AskJeeves, la idea era que fuera tu mayordomo; nadie antropomorfizaría jamás al Asistente de Google. Por mucho que Siri de Apple o Alexa de Amazon quisieran serlo, nadie los ve como algo más que una aplicación. Aún estamos en las primeras etapas, pero hemos desarrollado toda la tecnología necesaria para llevar a cabo nuestra hoja de ruta de tres a cinco años hacia un verdadero asistente con IA.

¿Cómo puede la industria evitar que un asistente de IA introduzca sesgos o refuerce los sesgos existentes en un usuario?

Existe un delicado equilibrio entre ofrecer resultados personalizados y no generar sesgos. Hemos visto lo que ocurre cuando los investigadores optimizan las mediciones de interacción en redes sociales: se crean burbujas de sesgo. El primer paso para lograrlo como industria es replantear nuestras métricas e indicadores clave de rendimiento (KPI). En MeetKai, optimizamos para lograr un equilibrio entre la tasa de clics y la novedad del clic. La IA debería ser mucho más recompensada por encontrar un resultado novedoso en el que se hace clic en el 30% de los casos, en lugar de simplemente el resultado "principal" en el que se hace clic en el 50%. Sin embargo, este enfoque presenta una desventaja bastante evidente tras una reflexión más profunda. ¿Qué sucede si los resultados que genera la IA son simplemente resultados sesgados para la pequeña burbuja de ese usuario? Diseñamos nuestra IA para que se adapte a ambas direcciones de la zona de personalización del usuario. Si un usuario solicita una lista de artículos sobre carne de res, en lugar de presentarle artículos que coincidan con sus creencias, podemos incluir artículos que se encuentren en el límite, o ligeramente fuera del límite, de sus preferencias. Esto podría incluir un artículo sobre ética animal y cambio climático, así como un artículo sobre los posibles beneficios para la salud de las grasas animales. La intuición técnica del enfoque que hemos adoptado se basa en la aceptación de que es difícil entrenar a la IA para determinar si Y está sesgado, pero es mucho más fácil entrenarla para saber que X y Z se encuentran en los límites de la misma zona que Y.

¿Dónde ve el futuro de los asistentes de IA en 5 o 10 años?

Los asistentes de IA se trasladarán cada vez más al enfoque propio que tiene MeetKai. Durante toda su existencia, Alexa y Google han tratado de cultivar un ecosistema de extensiones y habilidades de terceros. Esto se topa con algunos problemas serios en la privacidad. Además, esto no dice nada sobre los límites superiores que impone a las capacidades. Espero que más actores de la industria adopten el mismo enfoque que hemos tomado, y hay señales de esto en todos los ámbitos.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información sobre este asistente de IA personalizado deben visitar ConoceKai.