James Kaplan, Co-Fundador y CEO de MeetKai – Serie de Entrevistas

James Kaplan es el Co-Fundador y CEO de MeetKai, un asistente de inteligencia artificial que hace que la vida sea más fácil a través de la conversación, la personalización y la curación.

Inicialmente, comenzaste a programar cuando tenías solo seis años, ¿qué te emocionó con la programación y qué lenguajes aprendiste?

El impulso fue el juego Oregon Trail construido para Windows 95. Me enganché y lo jugaba todos los días después de la escuela. Estaba en el primer grado, así que no había mucho más que hacer. Comencé a pensar en todas las cosas que me gustaría cambiar sobre el juego. Cuando era más joven, compré un ejemplar de “Programación de juegos para adolescentes”, un libro básico de codificación en una librería local. Me sentí atraído instantáneamente y pronto olvidé mis motivaciones iniciales de Oregon Trail. Pero siempre me gustaron los juegos, y actuaron como mi motivación para aprender nuevos lenguajes de programación. En los siguientes años, aprendí Visual Basic cuando intentaba escribir un bot para NeoPets (funcionó) y luego PHP cuando tenía 12 años para crear sitios web dinámicos. Incluso entonces, mi motivación para aprender PHP era ganar dinero para comprar videojuegos.

Tu anterior empresa era una empresa de hedge funds basada en inteligencia artificial, ¿qué aprendiste de esta experiencia?

Mi mayor conclusión fue descartar la idea de que no se puede competir con gigantes en un espacio congestionado. Puede ser muy tentador pensar que, en finanzas, todo lo rentable ya ha sido explotado y capturado por un jugador grande. Sin embargo, me di cuenta rápidamente de que no debes sobreestimar a tus competidores. La pereza y la inercia organizativa prohíben nuevas ideas. Otras veces, una idea o campaña puede ser demasiado nicho para una empresa más grande. Sorprendentemente, también pueden pensar que algo es demasiado arriesgado para desarrollarlo, así que no vale la pena salir de su zona de confort.

¿Podrías compartir la historia de la creación de MeetKai, el asistente de inteligencia artificial?

Me cansé de las finanzas. Todo tenía que medirse en términos de ratio de Sharpe y PnL. Eliminó mucho de la diversión de la tecnología y estuvo muy alejado de lo que originalmente me llevó al camino de la programación. A finales de 2018, hablé con Weili Dai, co-fundadora de MeetKai, sobre lo que veía en el paisaje tecnológico en general. Una de mis principales observaciones fue que el espacio de asistentes de voz se había estancado. Todos los jugadores clave se aferraban a enfoques antiguos, y los usuarios no se beneficiaban de la tecnología. Nadie estaba dispuesto a intentar nuevos enfoques, “ya que eso no es cómo lo hace X”. No había diferenciación. Si comenzaba desde cero y descartaba la mayoría de las nociones preconcebidas de “cómo construir un asistente de voz”, entonces podría cambiar fundamentalmente la experiencia del usuario. Comenzamos a construir un asistente de inteligencia artificial real, en lugar de un chatbot controlado por voz. Las lecciones aprendidas en mi empresa anterior, combinadas con la mentoría de Weili, nos llevaron a fundar MeetKai.

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

Hay dos clases de problemas para construir un asistente de inteligencia artificial real: las expectativas del usuario y la implementación técnica. El primer problema es pasado por alto, pero es aplicable en MeetKai. Los usuarios están entrenados en lo que está y no está fuera de los límites cuando se trata de un asistente de voz. En particular, asumen que tienen que buscar de manera orientada a comandos. Estamos trabajando para entrenar a los usuarios para que busquen en lenguaje natural. Eso permite capacidades mucho más ricas, como usar negaciones: “Encuentra una película de Dwayne ‘The Rock’ Johnson que no sea Moana”. Podemos manejar eso perfectamente en el habla cotidiana, pero los asistentes de voz actuales no pueden respondernos.

La segunda clase de desafíos es técnica. Esto se presenta en dos subcategorías: búsqueda y comprensión. Para la búsqueda, somos diferentes a otros asistentes virtuales en que mantenemos nuestro índice de contenido. Si bien esto nos permite toda la magia que nos hace de próxima generación, conlleva consigo los desafíos de ejecutar y mantener un motor de búsqueda de voz personalizado. Esta es un área en la que estamos innovando continuamente. La comprensión del lenguaje es el segundo área donde se enfrentan desafíos al construir un asistente de inteligencia artificial. Para la mayoría de los asistentes de voz, esto significaría poder entender el texto en inglés. MeetKai comprende y admite 16 idiomas. Esto no es 16 veces más trabajo, ya que utilizamos enfoques multilingües, pero sigue siendo una cantidad sustancial más que ser “inglés primero, inglés solo”. Vale la pena la inversión de tiempo, ya que es increíblemente importante para nosotros que MeetKai sea verdaderamente global.

¿Cómo utiliza MeetKai la inteligencia artificial personalizada para diferenciarse?

Utilizamos la inteligencia artificial personalizada en dos espacios diferenciados: comprensión y búsqueda.

Cuando un usuario dice: “¿Puedes encontrar algo chino para esta noche?”, eso podría significar que quiere una receta china, un restaurante chino o un programa de televisión chino para ver. Con nuestra comprensión personalizada y profunda, podemos desambiguar y proporcionar un resultado para el usuario que espera. Todo esto se hace sin que sus datos tengan que salir de nuestra plataforma.

Integramos la personalización en la búsqueda en sí. Uno de los problemas más grandes que enfrentan los asistentes virtuales es que muchas de las búsquedas se pasan a proveedores de cumplimiento de terceros. Cuando buscas un restaurante con un asistente convencional, está pasando esa búsqueda a Yelp. La desventaja de eso es que Yelp no conoce al usuario personalmente, y si lo hace, entonces es un problema de privacidad. Debido a que MeetKai es una aplicación de primera parte, desde la búsqueda hasta el resultado, tenemos una personalización real.

¿Cuáles son algunos casos de uso para MeetKai?

El objetivo de MeetKai es ser el primer asistente de inteligencia artificial. Queremos ayudar a los usuarios en su vida diaria. No queremos ser un asistente orientado a comandos. No admitimos características como “volumen arriba”, “volumen abajo”, “temporizador de 30 segundos”, … captas la idea. Me siento fuertemente que esas características no son inteligencia artificial, son solo entrada de voz. Si piensas en los días de AskJeeves, la idea completa era que era tu mayordomo, nadie antropomorfizaría al Asistente de Google (GOOGL ). Tanto Apple Siri como Amazon (AMZN ) Alexa querrían serlo, pero nadie los considera como algo más que una aplicación. Todavía estamos en nuestras primeras etapas, pero hemos construido toda la tecnología necesaria para llevar a cabo nuestro plan de tres a cinco años hacia un asistente de inteligencia artificial real.

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

Hay un delicado equilibrio entre proporcionar resultados personalizados y no crear sesgos. Hemos visto lo que sucede cuando los investigadores optimizan las mediciones de participación en las plataformas de redes sociales: crea burbujas de sesgo. El primer paso hacia esto como industria es replantear nuestras métricas y KPI. En MeetKai, optimizamos para un equilibrio entre el clic y la novedad del clic. La inteligencia artificial debe ser recompensada mucho más por encontrar un resultado novedoso que es cliqueado en el 30% de los casos, en lugar de simplemente el “mejor” resultado cliqueado en el 50% de los casos. Sin embargo, este enfoque tiene un retroceso bastante aparente al considerarlo más profundamente. ¿Qué pasa si los resultados que la inteligencia artificial está generando son solo resultados sesgados para la pequeña burbuja del usuario? Construimos nuestra inteligencia artificial para empujar en ambas direcciones de la zona de personalización del usuario. Si un usuario solicita una lista de artículos sobre carne, en lugar de presentarles artículos que coincidan con sus creencias, podemos espolvorear artículos que estén en el borde o ligeramente fuera del borde de sus preferencias. Esto puede incluir un artículo sobre ética animal y cambio climático, así como un artículo sobre los posibles beneficios para la salud de las grasas basadas en animales. La intuición técnica para el enfoque que hemos adoptado se basa en la aceptación de que es difícil entrenar a la inteligencia artificial para determinar si Y es sesgado, pero es mucho más fácil entrenarla para saber que X y Z caen en los bordes de la misma zona que Y.

¿Dónde ves el futuro de los asistentes de inteligencia artificial en 5 o 10 años?

Los asistentes de inteligencia artificial se moverán más y más hacia el enfoque basado en primera parte que tiene MeetKai. Durante toda su existencia, Alexa y Google han intentado cultivar un ecosistema de extensiones y habilidades de terceros. Esto genera algunos problemas serios de privacidad. Además, esto no dice nada sobre los límites superiores que impone en las capacidades. Espero que más actores de la industria adopten el mismo enfoque que hemos tomado, y hay señales de esto en todo el tablero.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más sobre este asistente de inteligencia artificial personalizado pueden visitar MeetKai.