¿Qué tal Luis? Un agrado saludarte desde Chile.

Un gran placer Guillermo, de verdad siempre conversar contigo es algo interesante e importante y muchas gracias por la invitación y muchos saludos a tu audiencia, a tu audiencia desde Caracas.

Bueno, con Luis nos conocemos hace mucho tiempo porque ambos estamos en el mundo de la prospectiva, ya son casi dos décadas y quizá un poco más, tal vez que estamos interactuando.
¿Pero vamos al tema, hoy día tú estás involucrado en inteligencia artificial, cómo llegaste ahí?
¿Cuál ha sido tu trayectoria para poder hoy día concentrarte en lo que es la inteligencia artificial y toda su implicancia?

Es un recorrido largo porque tuve el privilegio de estudiar en la Universidad Simón Bolívar (USB) y en la Universidad Simón Bolívar nosotros vimos como parte de todas las materias especializadas que se dan inteligencia artificial en el año 80.
Pero con la connotación importante que me la dio un francés llamado Pierre Casteran. Pierre Casteran es un francés que creó un lenguaje que por durante mucho tiempo se usó en la NASA, que es el Prolog.
El tema de la inteligencia artificial lo vengo manejando desde los años 80. Es más, te puedo decir que tuve la ocasión de hacer una pasantía, todavía era estudiante, en una de las filiales de Petróleo de Venezuela, de la antigua Petróleos de Venezuela, que se llamaba Lagoven, y ahí había una unidad que se llamaba Proyectos Especiales, que trabajaba bancos de datos de pozos de la industria petrolera y trabajaba todo el tema de sistemas expertos con inteligencia artificial, los construía. Claro, hay una gran diferencia porque en aquel momento la inteligencia artificial era aplicada con el valor agregado que daba el experto.
Hoy en día ese enfoque ha cambiado porque ya no son los expertos los que están de alguna manera alimentando los modelos y los está retroalimentando, sino hoy en día son los datos, los datos que sirven de base para que el modelo vaya aprendiendo y reaprendiendo. Sin embargo, se puede decir que además de ese tema tan importante que estoy mencionando en cuanto a mi escolaridad, también puedo decir que a nivel profesional lo he aplicado.
Tuve un reto de diseñar una plataforma, en el año más o menos de 1993 sí, fue en el año 93, de diseñar un software para una plataforma integral para un peaje. Y en Venezuela, como en todos los países de Latinoamérica, siempre hay cosas muy inusuales y cuando me metí en ese mundo no era experto ni cercanamente, pero, sin embargo, como mi desarrollo profesional es hacia el Diseño del Sistema y de hecho de esa visión sistémica fue que caí en la perspectiva que me atrapó durante un buen tiempo de mi carrera como diseñador de sistemas, desde esa perspectiva fue que hice la tesis sobre lo que son los escenarios y diseñé un modelo matemático de escenarios. Regresando al tema que nos atañe cuando diseñé la plataforma de peaje fue cuando caí en cuenta que los carros cuando pasaban tenía un doble control, el que estaba hecho por los sensores que están en el pavimento, estos sensores medían la distancia entre las ruedas delanteras y traseras y generaban en forma automática una clasificación para el vehículo, y entonces empecé a notar que había discrepancia, entra la lectura que hacía el que estaba en la caja anotaba un autobús y le cobraba un autobús.
Sin embargo, el sistema detectaba que lo que estaba pasando era un carro sedán particular, y ahí veía que sobre un chasis de un carro sedán montaban entonces un autobús.
Y ese punto junto a otros temas que observé, me llevó a mí, a tratar de discernir en esa anomalía y generé un conjunto de reglas que me permitieron diseñar un sistema experto que ayudaba a poder mitigar todos esos elementos y por supuesto se ahorraban muchísimos costos.
Y eso fue una de las primeras aplicaciones que hice desde el mundo práctico. Y lo otro en el modelo de diseño de escenarios que hice como tesis de maestría, que luego lo llevé a software, de hecho, en el 2010 lo presenté en Prospecta, Colombia, donde nos vimos.
Presenté como la traza de los escenarios se podía construir a través de esas trazas, toda la narrativa del escenario. Y por supuesto, había que darle luego una particularidad, enfoque en base a lo que se veía, pero lo que estaba detrás de eso era la inteligencia artificial, que estaba de alguna manera buscando significados, y significados que hoy en día son muy sencillos, porque en aquel entonces, cuando diseñé eso, que lo incluí inclusive en un modelo ampliado, donde no solamente incluí la inteligencia artificial, sino también incluí la Dinámica del sistemas como base, es importante de poder darle algo que he llamado los escenarios vivientes.
¿Por qué llamo los escenarios vivientes? Porque puedes diseñar un escenario en un momento dado, capturas la imagen y lo haces.
Si lo haces, por ejemplo, con el modelo de Michel Godet, que es el Micmac. Ahí estás trabajando con la atemporalidad, ahí no hay distancia, no hay tiempo. Y ese carácter atemporal es sumamente importante. La gente le tiene mucho temor a la inteligencia artificial, pero hoy en día todo lo que se maneja con atemporalidad no es alcanzable por la inteligencia artificial, todavía no es alcanzable. Quizás más adelante pudiera ser, porque hay unos aspectos cognitivos muy profundos en el ser humano, y eso también lo recalqué.

¿Entonces, qué pasaba?
¿Cuándo dibujaba esos escenarios o intentaba crear su narrativa?

Veía que muy bien, hacía la narrativa, hacía todo, pero el escenario en la realidad se inicia a acercarse a la realidad con data real, a lo que por ejemplo llamaba Pierre Wack, el autovaciado y el autollenado. Pierre Wack fue el creador de los escenarios en la Shell fue el director de esa área junto a Ted Newland.
Y cuando empezabas a llenar el escenario con data cuantitativa, data real, cualitativa o cuantitativa, te dabas cuenta de que, al incluir los temas de distancia, e incluir los temas era tan multidimensional que prácticamente estabas construyendo un escenario con información pasada. Pero esto es una imagen que ya pasó y estoy construyendo ahora un escenario que no tiene vigencia.
Porque era de la opinión que, a esa velocidad de transformación, es muy difícil que alguien pueda leer tanta data. Y en aquel momento la Internet no es ni siquiera un 1 por ciento (%) de lo que hoy en día tenemos a nivel de datos y de información.
¿Te puedes imaginar cómo? ¿Pues con unos niveles de complejidad como es el tema de la industria petrolera, junto al panorama geopolítico que tiene la América Latina, la inserción de las tecnologías emergentes en ese panorama de tantos picos, donde tú dices oye, cómo se preparan los gobiernos?
Aplaudo la iniciativa de la Cepal de hablar sobre la gobernanza anticipatoria, el grupo de Sergio Bitar y toda esta gente han lanzado sobre ese tema. Creo que es un tema muy relevante porque hoy en día hay que buscar algo práctico para poder anticiparte.

Luis Gilberto Caraballo

Este artículo constituye la primera parte de la entrevista realizada por el Dr. Guillermo Holzmann en su programa” Las cartas sobre la mesa “ llevada a cabo desde Santiago de Chile