Wilson Pang, Director de Tecnología en Appen – Serie de Entrevistas

Wilson Pang es el Director de Tecnología en Appen, donde lidera un grupo de científicos de datos, ingenieros y gerentes de productos de clase mundial para combinar el poder de la tecnología y los humanos para resolver los problemas de datos de inteligencia artificial.

En esta entrevista, discutimos la ética de la inteligencia artificial, el Informe sobre el Estado de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático de Appen de 2020 y los desafíos actuales de la industria.

¿Qué fue lo que te atrajo personalmente a la ingeniería de software y la ciencia de datos?

Recibí la oportunidad de trabajar con datos y inteligencia artificial hace 10 años. En el mundo de la inteligencia artificial, los desarrolladores ya no controlan la lógica en el código, sino que los datos deciden la lógica del modelo de inteligencia artificial, lo que es fascinante. Comencé mi carrera como desarrollador en IBM, construyendo grandes sistemas para bancos, operadores de telecomunicaciones y empresas de intercambio de valores. Me emocionó el poder del software y la inteligencia artificial.

También tuve la suerte de ver cómo los datos y el aprendizaje automático ayudan a crecer a los negocios de primera mano. Mi equipo en eBay utilizó la inteligencia artificial para aumentar las compras de los compradores, lo que aumentó decenas de millones de dólares en ingresos. Utilizamos la inteligencia artificial para aumentar la eficiencia interna y reducir significativamente los costos operativos para Trip.com. Ahora, en Appen, estamos ayudando a empresas de todos los sectores a utilizar la inteligencia artificial para impulsar el éxito de sus negocios.

¿Podrías describir algunas de las ofertas de inteligencia artificial y etiquetado de datos de Appen?

Somos un proveedor de datos de entrenamiento que trabaja con más de 1 millón de contratistas para recopilar y etiquetar imágenes, texto, habla, audio, video y otros datos. Esos contratistas residen en más de 130 países y hablan 180 idiomas y dialectos, lo que nos da la capacidad de proporcionar datos de alta calidad para proyectos de inteligencia artificial. También tenemos equipos profesionales que han trabajado en datos de inteligencia artificial durante más de 20 años y tienen mucho conocimiento sobre cómo obtener los datos de entrenamiento correctos. Además, tenemos una plataforma de anotación asistida por inteligencia artificial de vanguardia que tiene características incorporadas para asegurar la calidad y la productividad. Nuestros clientes pueden elegir entre nuestra solución de servicio administrado, donde nos asociamos con su equipo, o la plataforma de autoservicio. Nuestra plataforma de anotación de datos asistida por inteligencia artificial da a los clientes la capacidad de administrar proyectos junto con herramientas asistidas por aprendizaje automático para mejorar la calidad, la precisión y la velocidad de anotación.

Con más de 20 años de experiencia, nuestros servicios ofrecen datos de entrenamiento de clase mundial, la plataforma de anotación de datos asistida por inteligencia artificial más avanzada y una multitud global diversa para asegurar datos de alta calidad.

¿Cuáles son algunos de los conjuntos de datos de código abierto disponibles?

Appen tiene varios conjuntos de datos de código abierto disponibles en línea, desde anotación de imágenes hasta reconocimiento de escritura a mano. Estos conjuntos de datos son gratuitos para descargar y se pueden utilizar para ayudar a construir y entrenar su modelo de inteligencia artificial. Uno de los conjuntos más interesantes disponibles es sobre segmentación de núcleos de imágenes médicas. Los datos contienen más de 21.000 núcleos anotados y validados por expertos médicos.

¿Cuál fue tu mayor conclusión personal del Informe sobre el Estado de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático de Appen de 2020?

El hallazgo más interesante del informe fue el aumento en la participación de la suite ejecutiva. Había oído hablar de ello, pero ver el aumento del 31% con respecto al año anterior fue una gran sorpresa. La inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte fundamental de los negocios y no solo con líderes tecnológicos.

Una causa de preocupación en el informe es que solo el 25% de las empresas declararon que la inteligencia artificial sin sesgo es fundamental para su misión. ¿Crees que esto se debe a la falta de educación sobre la importancia de eliminar el sesgo de la inteligencia artificial? ¿Qué se necesita para mejorar estas estadísticas?

Sí, la educación es el primer paso para mejorar esa estadística. Un modelo de inteligencia artificial construido con datos sesgados entregará resultados sesgados y nunca será completamente exitoso. Los líderes empresariales necesitan aprender sobre la importancia de tener datos sin sesgo y cómo eso conduce a una implementación exitosa.

¿Cuáles son algunas de las éticas de la inteligencia artificial que las empresas deben considerar al trabajar con inteligencia artificial y grandes conjuntos de datos?

Es importante examinar de dónde provienen los datos. ¿Se están obteniendo de manera ética y sin sesgo? Al examinar de dónde se obtuvieron, deseas saber si las personas fueron pagadas con un salario justo y si los datos provienen de un grupo diverso. Recientemente, publicamos nuestro Código de Ética de la Multitud en apoyo de la inclusión, la diversidad, el pago justo y la comunicación para nuestros colaboradores.

¿Qué consideras que es el mayor desafío actual de la industria?

La falta de datos y la gestión de datos es el mayor desafío para la industria. Los equipos tienen muchas decisiones que deben tomar sobre los datos y muchos tienen dificultades para reconocer lo que necesitan. Necesitan entender qué datos tienen, de dónde provienen y qué datos aún necesitan. Todo eso es importante para construir y entrenar un modelo de inteligencia artificial. La falta de datos puede llevar a un modelo sesgado, que a su vez no será exitoso.

Appen ha estado publicando los Informes sobre el Estado de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático durante muchos años. ¿Cuándo se lanzó el primer informe y cuáles son algunos de los cambios más grandes que se han visto desde este informe inicial?

El primer informe se lanzó en 2015 y el cambio más grande que hemos visto es en la propiedad de los proyectos de inteligencia artificial. El primer informe fue respondido principalmente por científicos de datos que administraban la inteligencia artificial para sus empresas. Hoy, el 71% declara que la propiedad es de la suite ejecutiva, lo que indica un gran cambio en la perspectiva de la inteligencia artificial como algo más crítico para los negocios. Los científicos de datos también enfrentaron muchos desafíos, desde la falta de recursos para construir conocimientos valiosos a partir de los datos hasta metas poco claras y expectativas poco realistas. Sin embargo, uno de los desafíos clave sigue siendo el mismo en torno a los datos y la gestión de datos.

¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre Appen?

El 16 de julio, estaremos emocionados de organizar la primera mesa redonda virtual sobre el lanzamiento de la inteligencia artificial en el mundo real en Appen.com. La serie de cuatro partes presenta a practicantes líderes de la industria que comparten experiencias y conocimientos personales sobre sus propios viajes de inteligencia artificial, arrojando luz para que otros puedan acelerar su progreso hacia sus iniciativas de inteligencia artificial. Para tener éxito, las empresas tendrán que estar preparadas para superar varios desafíos comunes en torno a los datos, la ética, las personas y los ciclos de vida. En la primera edición, reunimos a expertos líderes para compartir lo que significa para ellos y su organización participar en la creación de inteligencia artificial responsable.

Gracias por la entrevista. Los lectores pueden desear leer el Informe sobre el Estado de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático de Appen de 2020 o visitar el sitio web de Appen.