Ramprakash Ramamoorthy, jefe de investigación de IA en ManageEngine - Serie de entrevistas

Ramprakash Ramamoorthy, es el jefe de investigación de IA en ManageEngine, la división de gestión de TI empresarial de Zoho Corp. ManageEngine permite a las empresas tomar el control de su TI, desde la seguridad, las redes y los servidores hasta sus aplicaciones, mesa de servicio, Active Directory, computadoras de escritorio y dispositivos móviles.

¿Cómo empezó su interés por la informática y el aprendizaje automático?

De niño, tenía una curiosidad natural por la informática, pero tener una computadora personal estaba fuera del alcance de mi familia. Sin embargo, gracias al puesto de mi abuelo como profesor de química en una universidad local, a veces tenía la oportunidad de usar las computadoras después del horario de trabajo.

Mi interés se profundizó en la universidad, donde finalmente conseguí mi propia PC. Allí desarrollé un par de aplicaciones web para mi universidad. Estas aplicaciones todavía se utilizan hoy en día (12 años después), lo que realmente subraya el impacto y la longevidad de mis primeros trabajos. Esta experiencia fue una lección integral sobre ingeniería de software y los desafíos del mundo real de escalar e implementar aplicaciones.

Mi trayectoria profesional en tecnología comenzó con unas prácticas en Zoho Corp. Al principio, estaba decidido a desarrollar aplicaciones móviles, pero mi jefe me animó a completar un proyecto de aprendizaje automático antes de pasar al desarrollo de aplicaciones. Esto resultó ser un punto de inflexión: nunca tuve la oportunidad de desarrollar aplicaciones móviles, así que es un poco agridulce.

En Zoho Corp, nuestra cultura es aprender haciendo. Creemos que si dedicas suficiente tiempo a un problema, te conviertes en un experto. Estoy muy agradecido por esta cultura y por la orientación de mi jefe; fue lo que impulsó mi aventura en el mundo del aprendizaje automático.

Como director de Investigación de IA en Zoho & ManageEngine, ¿cómo es su jornada laboral promedio?

Mi jornada laboral es dinámica y gira en torno tanto a la colaboración en equipo como a la planificación estratégica. Paso una parte importante de mi día trabajando en estrecha colaboración con un talentoso equipo de ingenieros y matemáticos. Juntos, construimos y mejoramos nuestra pila de IA, que forma la columna vertebral de nuestros servicios.

Operamos como el equipo central de IA, proporcionando soluciones de IA como servicio para una amplia gama de productos, tanto de ManageEngine como de Zoho. Este puesto implica un profundo conocimiento de las distintas líneas de productos y sus requisitos específicos. Mis interacciones no se limitan a mi equipo; también colaboro extensamente con equipos internos de toda la organización. Esta colaboración es crucial para alinear nuestra estrategia de IA con las necesidades específicas de nuestros clientes, que están en constante evolución. Esta es una excelente oportunidad para colaborar con las mentes más brillantes de la empresa.

Dado el rápido ritmo de los avances en IA, dedico una cantidad considerable de tiempo a estar al tanto de los últimos desarrollos y tendencias en el campo. Este aprendizaje continuo es esencial para mantener nuestra ventaja y garantizar que nuestras estrategias sigan siendo relevantes y efectivas.

Además, mi función se extiende más allá de los límites de la oficina. Me apasiona hablar y viajar, lo que encaja muy bien con mis responsabilidades. Frecuentemente interactúo con analistas y participo en varios foros para evangelizar nuestra estrategia de IA. Estas interacciones no solo ayudan a difundir nuestra visión y nuestros logros, sino que también brindan información valiosa que retroalimenta nuestra planificación y ejecución estratégicas.

Ha sido testigo de la evolución de la IA desde que posicionó a ManageEngine como pionero estratégico de la IA en 2013. ¿Cuáles fueron algunos de los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizaron en estos primeros días?

Nuestro enfoque inicial fue reemplazar las técnicas estadísticas tradicionales con modelos de IA. Por ejemplo, en la detección de anomalías, pasamos de una metodología de curva de campana que señalaba extremos a modelos de IA que eran expertos en aprender de datos pasados, reconocer patrones y estacionalidad.

Incorporamos una amplia variedad de algoritmos, desde máquinas de vectores de soporte hasta métodos basados ​​en árboles de decisión, como base de nuestra plataforma de IA. Estos algoritmos fueron fundamentales para identificar casos de uso especializados en los que la IA podía aprovechar significativamente los datos anteriores para encontrar patrones, realizar pronósticos y analizar la causa raíz. Sorprendentemente, muchos de estos algoritmos todavía se encuentran efectivamente en producción hoy en día, lo que subraya su relevancia y eficiencia.

¿Podría hablarnos de cómo los LLM y la IA generativa han cambiado el flujo de trabajo en ManageEngine?

Los modelos de lenguajes grandes (LLM) y la IA generativa ciertamente han causado revuelo en el mundo del consumidor, pero su integración en la esfera empresarial, incluso en ManageEngine, ha sido más gradual. Una de las razones de esto es la alta barrera de entrada, particularmente en términos de costo, y los importantes requisitos de datos y cálculo que exigen estos modelos.

En ManageEngine, invertimos estratégicamente en LLM específicos de cada dominio para aprovechar su potencial y adaptarlo a nuestras necesidades. Esto implica desarrollar modelos que no solo sean genéricos en su aplicación, sino que estén optimizados para abordar áreas específicas de nuestras operaciones empresariales. Por ejemplo, estamos trabajando en un LLM dedicado a la seguridad, que puede identificar eventos de seguridad de forma más eficiente, y otro que se centra en la monitorización de la infraestructura. Estos modelos especializados se encuentran actualmente en desarrollo en nuestros laboratorios, lo que refleja nuestro compromiso de aprovechar los comportamientos emergentes de los LLM y la IA generativa para añadir valor tangible a nuestras soluciones de TI empresariales.

ManageEngine ofrece una gran cantidad de herramientas de IA diferentes para diversos casos de uso. ¿Cuál es una herramienta de la que está particularmente orgulloso?

Estoy increíblemente orgulloso de todas nuestras herramientas de IA en ManageEngine, pero nuestro análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) destaca para mí. Lanzado en nuestros inicios, sigue siendo una parte sólida y vital de nuestra oferta. Comprendimos las expectativas del mercado y, como práctica estándar, añadimos una explicación a cada anomalía. Nuestra capacidad de UEBA evoluciona constantemente y aplicamos los conocimientos adquiridos para mejorarla.

ManageEngine ofrece actualmente la Creador de aplicaciones, una plataforma de desarrollo de aplicaciones personalizadas de bajo código que permite a los equipos de TI crear soluciones personalizadas rápidamente y lanzarlas localmente. ¿Cuáles son sus puntos de vista sobre el futuro de las aplicaciones sin código o con código bajo? ¿Estos eventualmente tomarán el control?

El futuro de las aplicaciones con y sin código, como nuestro AppCreator, es muy prometedor, especialmente en el contexto de las necesidades empresariales en evolución. Estas plataformas se están volviendo fundamentales para que las organizaciones amplíen y maximicen las capacidades de sus activos de software existentes. A medida que las empresas crecen y sus requisitos cambian, las soluciones con y sin código ofrecen una manera flexible y eficiente de adaptarse e innovar.

Además, estas plataformas están desempeñando un papel crucial en la habilitación de TI para las empresas. Al ofrecer tecnología en evolución, como la IA como servicio, reducen significativamente la barrera de entrada para que las organizaciones prueben el poder de la IA.

¿Podría compartir sus propios puntos de vista sobre los riesgos de la IA, incluido el sesgo de la IA, y cómo ManageEngine gestiona estos riesgos?

En ManageEngine, reconocemos la grave amenaza que representan los riesgos de la IA, incluido el sesgo de la IA, que puede ampliar la brecha de acceso a la tecnología y afectar funciones comerciales críticas como recursos humanos y finanzas. Por ejemplo, las historias de IA que muestran un comportamiento sesgado en el reclutamiento son advertencias que nos tomamos en serio.

Para mitigar estos riesgos, implementamos políticas y flujos de trabajo estrictos para garantizar que nuestros modelos de IA minimicen los sesgos a lo largo de su ciclo de vida. Es crucial monitorear estos modelos continuamente, ya que pueden comenzar sin sesgos pero potencialmente desarrollar sesgos con el tiempo debido a cambios en los datos.

También invertimos en tecnologías avanzadas como la privacidad diferencial y el cifrado homomórfico para fortalecer nuestro compromiso con una IA segura e imparcial. Estos esfuerzos son vitales para garantizar que nuestras herramientas de IA no solo sean potentes, sino que también se utilicen de forma responsable y ética, manteniendo su integridad para todos los usuarios y aplicaciones.

¿Cuál es su visión para el futuro de la IA y la robótica?

El futuro de la IA y la robótica se perfila como emocionante y transformador. Sin duda, la IA ha experimentado su parte de ciclos de auge y caída en el pasado. Sin embargo, con los avances en las capacidades de recopilación y procesamiento de datos, así como los modelos de ingresos emergentes en torno a los datos, la IA ahora está firmemente establecida y llegó para quedarse.

La IA ha evolucionado hasta convertirse en una tecnología convencional, lo que ha tenido un impacto significativo en la forma en que interactuamos con el software tanto a nivel empresarial como personal. Sus capacidades generativas ya se han convertido en una parte integral de nuestra vida diaria y preveo que la IA se volverá aún más accesible y asequible para las empresas, gracias a nuevas técnicas y avances.

Un aspecto importante de este futuro es la responsabilidad de los desarrolladores de IA. Es fundamental que los constructores se aseguren de que sus modelos de IA sean sólidos y estén libres de sesgos. Además, espero ver que los marcos legales evolucionen a un ritmo que coincida con el rápido desarrollo de la IA para gestionar y mitigar eficazmente cualquier problema legal que surja.

Mi visión para la IA es un futuro en el que estas tecnologías se integren perfectamente en nuestra vida diaria, mejorando nuestras capacidades y experiencias y al mismo tiempo se gestionen de forma ética y responsable.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar ManageEngine.