Cuando Juan Pablo Tessore empezó a estudiar la carrera de Ingeniería en informática en la UNNOBA corría el año 2006. Para ubicar el frenesí de la historia, si se mira desde el prisma digital, se pueden citar algunos datos de color. Lo ubicamos como el año en que Google adquiere una pequeña pero prometedora plataforma para subir videos: YouTube. También fue el año en que aprendimos a tuitear. Y para decorar, en diciembre, Steve Jobs deslumbró a un grupo selecto revelando su nueva creación, el iPhone.
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La inteligencia artificial ya era un campo de investigación que venía pidiendo pista desde hacía muchos años, pero seguía siendo un tema de especialistas, algo lejano a los usuarios de a pie, de la prensa masiva y de las cotizaciones en bolsa. En 1950 Alan Turing escribió un breve artículo en el que se preguntaba “¿pueden pensar las máquinas?”, y encendió la mecha. Su exploración fue sumando cada vez más adeptos; Juan Pablo Tessore se inscribe en esa historia con su labor.
“Modelado e implementación de algoritmos inteligentes de análisis de opinión” es el título de su tesis, presentada en la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata para el Doctorado en Ciencias Informáticas. Con este trabajo, defendido y aprobado en septiembre pasado, Juan Pablo Tessore se convirtió en el primer graduado de la Escuela de Tecnología de la UNNOBA en obtener un título de doctorado. Para Mónica Sarobe, directora de la Escuela de Tecnología, “Juan Pablo representa la importancia de la formación continua, algo central en cualquier disciplina pero en especial para las relacionadas con la tecnología, porque ha dejado de ser una alternativa para pasar a ser una prioridad”. “Esta titulación, sin duda, redundará en mejoras tanto para nuestro proceso académico como para la investigación”, destaca.
Tessore nació en Junín y deseaba estudiar informática sin alejarse de los suyos: “Empecé a tener contacto con estudiantes que ya cursaban en la UNNOBA y les consulté cómo era la carrera; tuve buenas opiniones sobre lo académico y respecto de los profesores también. Eso me convenció. Además, está la parte de los afectos, el hecho de tener a mi familia y a mis amigos acá. Tenía todos los beneficios sin los costos de irme”.
Mientras estudiaba, comenzó a desempeñarse como ayudante alumno en la materia “Bases de datos”, hasta que finalizó su carrera de grado como ingeniero en Informática, en 2011. Trabajó para el sector privado en diversas empresas pero la Universidad siempre estuvo presente para él. Siguió un tiempo como docente desde las materias “Lenguajes de programación” y “Compiladores”, hasta que la curiosidad y las elecciones de la vida lo llevaron a dedicarse por completo a lo académico. Inició los estudios de un doctorado y se puso nuevamente al frente en las aulas de la universidad en los cursos de las materias “Compiladores” y “Sistemas inteligentes”.
Para empezar su doctorado tenía que presentar una propuesta. Tessore confiesa que siempre estuvo enfocado en el mismo tema, aunque implicara estar en el ojo del huracán: “En nuestra rama, en este tiempo, hubo una revolución y nos tuvimos que adaptar, aunque siempre estuve concentrado en la inteligencia artificial que estudia el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de sentimientos y opiniones”.
Cuando el mundo digital estaba viviendo la fiebre de las apps en los dispositivos móviles, Tessore hizo su apuesta personal por la inteligencia artificial. Cuenta que pudo ver cierta tendencia y sentía que tenía que explorar por ese camino porque “había algo que iba a explotar”. Para él, “es un área que trae muchísimos beneficios y riesgos. Los beneficios de la automatización de tareas son evidentes, tareas que pueden ser tediosas, incluso riesgosas para las personas y que solucionadas por la automatización traen beneficios económicos claros”.
“A inicios de 2017 hice un intercambio en España, estuve en Zaragoza y en Madrid. Los investigadores de allá me plantearon que no había recursos para entrenar clasificadores basados en aprendizaje automático para el análisis de sentimientos y opiniones en el idioma español”, recuerda. Este tipo de herramientas estaban muy avanzadas para el idioma inglés, pero en español la investigación estaba rezagada. Así fue que arrancó su propuesta.
¿Pero qué implica todo este tema del aprendizaje automático? Tessore lo explica así: “Es una rama de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos que puedan aprender a partir de los datos y, para nuestro idioma, faltaban muchos recursos, entre los que podemos encontrar los denominados 'datasets etiquetados'. Desde el Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT) de la UNNOBA trabajamos para recopilar textos de redes sociales y diseñar una metodología para clasificarlos de manera semiautomática y, a su vez, validarlos”. Esos datos servirían para entrenar a los algoritmos.
“Los resultados fueron buenos”, afirma Tessore, “y determinaron que los clasificadores entrenados por el equipo del ITT tenían un rendimiento similar a lo que estaba presente en los otros idiomas”. Pero había más: “Creamos una metodología que permitía crear esos datos de entrenamiento de manera mucho más ágil, sin la intervención de una persona que lo haga todo de manera manual”.
Las implicancias de este cruce entre IA y lenguaje aún nos siguen sorprendiendo. “Por ejemplo, estas herramientas se pueden usar para un análisis automático de opiniones de un producto en venta al revisar los comentarios en una plataforma online; lo mismo podría usarse para los comentarios durante una transmisión en vivo. Por lo tanto, el objetivo es analizar un texto informal que aparece en una red social y obtener resultados”.
Procesamiento del lenguaje natural se denomina a la rama de la inteligencia artificial que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, algo que despertó las alarmas de los críticos, como la del best seller Yuval Harari. “La IA tiene la capacidad de hackear y manipular el sistema operativo de la civilización. Al adquirir el dominio del lenguaje, la IA se ha apoderado de la llave maestra de la civilización, capaz de abrir desde las bóvedas de los bancos hasta los santos sepulcros”, declaró para The New York Times el filósofo.
Esta interacción entre computadoras y lenguaje humano puede trabajar sobre texto escrito, pero también se puede orientar hacia algo mucho más arriesgado como es la generación y comprensión de voz humana. Tessore advierte que su trabajo apunta hacia lo textual, como lo que podemos ver en ChatGPT: “Eso es el procesamiento del lenguaje natural, cuando interactuás con una herramienta y puede parecer que se trata de una persona”.
“Creo que cualquier tarea va a tender a estar basada en este tipo de interacción con el lenguaje natural. Por ejemplo, las empresas están invirtiendo en pasar de los software basado en Inteligencia Artificial capaz de mantener una conversación en tiempo real por texto o por voz.">chatbots tradicionales hacia este modelo, ya que la diferencia es enorme”, explica. Pero hay riesgos que asumir al atravesar ese umbral, como los nuevos tipos de problemas que aparecen a nivel de seguridad. Tradicionalmente, los ataques informáticos tenían que ver con un dominio muy profundo de la técnica computacional. Sin embargo, expertos como el español José María “Chema” Alonso afirman que el hacking actual se basa más en un uso creativo del prompt (cuadro o vía) de diálogo con una IA que en las técnicas tradicionales. Para esto, “hay que estudiar más psicología que programación”. En criollo, el nuevo hacking está más cerca del cuento del tío que de pantallas llenas de códigos.
La investigación, un camino
—¿Cómo vivís la experiencia de investigación en un área que es tan amplia y cambiante?
—En esta disciplina siempre me dediqué al software y al pensamiento abstracto; eso es lo que te permite la programación y no tanto lo que es el trabajo con hardware. Cuando empecé a estudiar se veían algunos cambios, sobre todo los relacionados con la masificación de internet y con los nuevos dispositivos. Pero, al elegir esta carrera, mi objetivo fue siempre formarme en algo específico y que me gustara. Y aunque estuve unos años trabajando en el sector privado, decidí volver para seguir estudiando y hacer investigación, algo que pasó gracias a la insistencia y el ofrecimiento de Hugo Ramón (prosecretario TIC de la UNNOBA).
—¿Cómo evaluás el nivel académico de la investigación informática en nuestro país?
—Hace poco hablaba con un colega que trabaja en una empresa del exterior y me decía que buscaban especialmente gente de Argentina por el buen nivel técnico que hay en informática. Y no es la primera persona que me lo dice. Mi directora de tesis, que es argentina y vive en Europa, insiste en que le gusta sobre todo colaborar con los proyectos de nuestro país por el buen nivel que hay. Son ejemplos, pero creo que nos ayudan a ver dónde estamos.
—¿Alguna hipótesis de por qué sucede eso?
—Creo que hay una presencia importante de carreras y programas de formación e investigación en el país. Mi carrera de grado la hice sin pagar nada y tuve acceso a una educación excelente, con docentes del ámbito local y también de otras ciudades, una tradición que creo nos da una posibilidad que en otros países no existe. Hoy tengo cantidad de compañeros egresados de la UNNOBA que están insertos en la industria, y aunque por ahora soy el único que terminó el doctorado, destaco que también están Leonardo (Esnaola) y Benjamín (Cicerchia) finalizando los suyos.
—¿Cómo sigue tu labor a partir de ahora?
—Partiría de tomar el surgimiento y desarrollo de estos grandes modelos del lenguaje y me gustaría utilizar alguno de ellos para aplicarlo en optimizar tareas en alguna institución. Por ejemplo, para la asistencia en los sistemas de enseñanza dentro de las aulas virtuales, o incluso dentro de una empresa en un sentido más amplio, para optimizar procesos.
—A nivel nacional, ¿qué tipo de desarrollo hay en inteligencia artificial?
—Hay muchos grupos de investigación abocados a la tarea. Lo que hay que tener presente es el gran financiamiento que tienen las empresas que están hoy en boca de todos, y por eso el crecimiento que han tenido. De hecho, en los últimos congresos a los que asistí, un tema que se ha debatido es que tenemos que involucrarnos para que estas herramientas dejen de ser una “caja negra”, porque no sabemos qué es lo que hacen para dar las respuestas. Y si las integramos a los procesos productivos sería bueno poder explicar por qué se toman las decisiones, para que no sea algo arbitrario. Es necesario que los investigadores que estamos en las universidades del país nos involucremos en esto para poder crear herramientas similares a las que ya hay, que sean más transparentes y que sepamos cómo funcionan. Esto es crítico si pensamos integrarlo a la vida social, por eso las instituciones públicas y el Estado tienen un rol que cumplir en eso.
—¿Existe un espacio específico desde el cual debatir sobre IA en nuestro país?
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—Por el momento, tenemos los congresos de informática, como el Whorkshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC) (el último se realizó en la UNNOBA) y el Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2023). En ambos espacios hay líneas abocadas a la inteligencia artificial. De hecho, yo estuve en un panel sobre IA y educación en el último CACIC. Pero creo que el auge del tema hará que surjan más espacios para debatir y planificar tareas.
