El año 2024 trajo muchísimas novedades en Inteligencia Artificial Generativa. Desde los modelos fundacionales hasta sus aplicaciones, pasando por novedades en hardware los medios tuvieron noticias para contar cada día. Por supuesto hay muchas mujeres que participaron de estos avances, pero aquí se realizó una selección estrictamente personal. 

Se trató de elegir a las mujeres que mayor impacto me causaron durante los númerosos viajes a USA que realicé durante el año en eventos claves de la industria. Desde 2023 en Forbes cubrimos cada avance en IA, llegando incluso a realizar la tapa de la revista con Greg Brockman el cerebro detrás de ChatGPT y OpenAI. Pero las mujeres también se destacan. El mismo OpenAI nombró luego como CTO a Mira Murati y su partida junto a otros ejecutvos top de la industria causó sensación en los medios. No la elegimos a ella simplemente porque no pudimos establecer una conversación. Y así con muchas otras. 

Si bien la elección tiene en consideración el contacto personal las historias que revelamos tienen un impacto en tres dimensiones diferentes de la IA: desde los chips, hasta las regulaciones éticas, pasando por las aplicaciones más avanzadas como es el caso de la medicina. 

En Washingon conocimos a Elizabeth Kelly durante el AWS Public Sector Summit. Se trata de la directora del Safety IA Institute que es parte del NIST (el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología). Es la persona que tiene la posición mas alta en el mundo para trabajar en la regulación de la IA. 

Mediante la creación del IA Safety Institute la administración de Biden busca exigirle a los desarrolladores de IA que presenten modelos para evaluaciones antes de su publicación. Sin embargo, aún no pueden castigar a las empresas por no hacerlo ni retirar modelos de forma retroactiva si no superan las pruebas de seguridad. El NIST señala que proporcionar modelos para la evaluación de seguridad sigue siendo voluntario, pero "ayudará a promover el desarrollo y uso seguro, confiable y protegido de la IA".

El trabajo por regular la IA se está descubriendo a medida que se lo realiza. "Queremos testear los modelos pero lo cierto es que primero hay que crear los test. Y ese fue uno de los primeros trabajos que encaramos junto al sector privado. En especial comenzamos con Anthropic porque estaban muy preocupados por mostrar que su modelo Claude era certero en sus afirmaciones", dice Kelly.

Uno de los problemas de la GenAI es que produce alucinaciones. Esto es que da respuestas verídicas, o sea creíbles sobre todo sino se es experto, pero que son falsas. El modelo Claude fue diseñado para evitar en todo lo posible este tema, y vieron en el AI Safety Institute una manera de visualizarlo frente a sus rivales. 

Si bien aún no hay un consenso definido la última semana surgió un hecho fundamental: 
OpenAI y Anthropic firmaron un acuerdo con el Instituto de Seguridad de IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) para colaborar en la investigación, prueba y evaluación de la seguridad de los modelos de IA. 

El acuerdo proporcionará al AI Safety Institute nuevos modelos de IA que las dos empresas planean publicar.  "Con estos acuerdos en marcha, esperamos comenzar nuestras colaboraciones técnicas con Anthropic y OpenAI para avanzar en la ciencia de la seguridad de la IA. Estos acuerdos son solo el comienzo, pero son un hito importante a medida que trabajamos para ayudar a gestionar de manera responsable el futuro de la IA", comenta Kelly

El AI Safety Institute también brindará retroalimentación a OpenAI y Anthropic sobre "posibles mejoras de seguridad en sus modelos, en estrecha colaboración con sus socios en el AI Safety Institute del Reino Unido", concluye Kelly. 

Lisa Su, la mujer que revolucionó AMD

Tener la posibilidad de conocer a la CEO de AMD, y además poder charlar con ella en diversas oportunidades es un privilegio. Se trata de la ejecutiva top de la industria. Tanto es así que llegó a estar en la portada de la revista Time. En 2014, cuando Lisa Su, ahora de 54 años, asumió las riendas para ser CEO de AMD (Advanced Micro Devices), el fabricante de chips se estaba hundiendo. La empresa había despedido a una cuarta parte de su personal y el precio de sus acciones rondaba los 2 dólares. Patrick Moorhead, exejecutivo de AMD, recuerda que se sentía a la compañía como "más muerta que muerta" debido a que las deudas se acumulaban. 

Cuando todo parecía acabarse, Intel empezó a dar tumbos por retrasos en la fabricación y la decisión de Apple de no usar sus chips en los iPhone. Ágil, con ojo de táctica, Su pudo capitalizar los pasos en falso de su rival, firmando acuerdos con fabricantes de computadoras portátiles como Lenovo y el gigante de los juegos Sony, además de Google y Amazon, cuyos enormes centros de datos generaron US$ 6 mil millones de las ventas del fabricante de chips el año pasado.

Con US$ 63 mil millones, los ingresos anuales de Intel aún eclipsan los $ 23,6 mil millones de AMD. Pero arrebatarle la codiciada cuota de mercado de chips para servidores a su vecino de Silicon Valley, así como hacerse con la empresa de semiconductores Xilinx, disparó las acciones de AMD casi 30 veces en los nueve años desde que Su asumió el cargo. "Hubo un momento del año pasado donde duplicamos el marketcap de nuestra competencia", señala Nicolás Cánovas, director General de AMD para Latinoamérica. 
 

Ahora, la inteligencia artificial genera una nueva demanda ya que requiere cerebros de silicio para el cómputo demandante que requieren redes neuronales y machine learning (aprendizaje automatizado). Se trata de una oportunidad que definirá su legado y un desafío abrumador: ¿Puede AMD producir un chip lo suficientemente potente como para romper el casi monopolio de Nvidia en los procesadores que sustentan la ola de la IA generativa? "Si te fijas en cinco años", dice Su, "Verás IA en cada uno de los productos de AMD, y será el mayor motor de nuestro crecimiento".

Lisa Su estuvo haciendo "overclocking" de AMD durante los últimos nueve años, como un jugador que empuja un procesador para que funcione más allá de los límites especificados por el fabricante. A diferencia de muchos ejecutivos de tecnología, ella es una investigadora de clase mundial, con un PhD en ingeniería eléctrica del MIT. 

La combinación única de genio técnico, habilidades con las personas y conocimiento de los negocios la convirtió en una de las CEOs de empresas S&P 500 mejor pagadas en los últimos años (compensación total para 2022: $ 30,2 millones). Se estima que amasó una fortuna de US$740 millones (principalmente en acciones de AMD), colocándola en el puesto 34 en nuestra clasificación anual de las empresarias más ricas de Estados Unidos "Es alguien ante quien uno se debe simplimente inclinarse. Lo que hizo es admirable", se maravilla Panos Panay, director de productos de Microsoft, quien conoció a Su por primera vez en 2014 cuando comenzó el cambio de AMD.

Cuando Su fue ascendida al puesto más alto de AMD en 2014, los analistas calificaban a la empresa como "no invertible", con una deuda de 2200 millones de dólares. Algunos de sus más preciados activos se estaban vendiendo. Su planta de fabricación donde se hornean los chips ("fabs", en la jerga de la industria) se escindió en 2009, un duro golpe para el infame alarde del cofundador de AMD, Jerry Sanders, de que "los hombres de verdad tienen fabs". Incluso tuvo que vender y volver a arrendar su campus corporativo en Austin, Texas, la base actual de Su, en 2013.

Más preocupante, AMD luchaba por ejecutar a tiempo el roadmap de sus procesadores. No pudo cumplir con los plazos de los productos, e Intel dominó todo el mercado de las computadoras portátiles, excepto las ofertas, con Nvidia, Qualcomm y Samsung repartiéndose el negocio de los nuevos teléfonos inteligentes. "Nuestra tecnología no era competitiva en ese momento", admite Su.

AMD alguna vez logró alrededor de una cuarta parte del mercado de chips para servidores, que ahora tiene un valor de US$ 24 mil millones, pero su participación se redujo al 2 % en 2014. En su segundo día como directora ejecutiva, Su se acercó al micrófono durante una llamada general con un mensaje para AMD. "Creo que podemos construir lo mejor", recuerda haberle dicho a su personal. "Se podría pensar que era obvio, pero no lo era para la empresa en ese momento".

Ese grito de guerra también fue un edicto y el primer paso en su triple plan para arreglar AMD: crear excelentes productos, aumentar la confianza del cliente y simplificar la empresa. "Tres cosas, solo para mantenerlo simple", dice ella. "Porque si son cinco o diez, es difícil".

Su volvió a centrar a sus ingenieros en la construcción de chips que superen a Intel, pero los diseñadores de chips pueden tardar años en elaborar un plan final viable. La participación de AMD en el mercado de servidores cayó aún más, a medio por ciento, mientras los investigadores trabajaban en el laboratorio. "En ese momento, a la compañía no le estaba yendo bien, pero Dios santo, estaban trabajando en el diseño más emocionante de la industria. Los ingenieros están motivados por los productos, y me gusta mantener eso al frente y al centro", se entusiasma Su.

La decisión de priorizar una nueva arquitectura de chip llamada Zen valió la pena cuando finalmente se lanzó en 2017. "Fue realmente bueno", dice con un orgullo palpable, y agrega que Zen podía realizar cómputos un más de un 50 % más rápido que los diseños anteriores de la compañía. Más importante aún, le indicó a la industria que AMD había dado un giro. La tercera generación de Zen, lanzada en 2020, era el líder del mercado en términos de velocidad. La arquitectura Zen ahora es la base de todos los procesadores de AMD.

En febrero del año pasado, cuando la capitalización de mercado de AMD superó por primera vez a la de Intel, el cofundador de la empresa, Sanders, que ahora tiene 86 años, estaba extasiado. "¡Llamé a todos los que conozco!" él dice. "Estaba delirando. Solo lamento que Andy Grove no esté cerca para poder decir '¡te tengo!' (Grove, el legendario ex director ejecutivo de Intel, murió en 2016).

Su es hija de un matemático y contador convertido en empresario, nació en Tainan en 1969, el mismo año en que Sanders fundó AMD. Su familia emigró a la ciudad de Nueva York cuando ella tenía 3 años. Eligió ingeniería eléctrica en el Instituto Tecnológico de Massachusetts porque parecía ser la especialidad más difícil. Para alguien con tanto talento técnico, también era buena con la gente, jugando a mantener la paz cuando surgían desacuerdos entre sus compañeros de estudios, dice Hank Smith, que dirigía el laboratorio de nanoestructuras del MIT en ese momento.

Su se ríe al escuchar que se describe a sí misma como una persona sociable. "Bueno, eso es comparado con otras personas del MIT", bromea. "No creo que nadie diga que soy extrovertida, pero la comunicación es una gran parte de mi trabajo".

Después de un breve período en Texas Instruments, en 1995 fue contratada como investigadora en IBM, donde ayudó a diseñar chips que funcionaban un 20 % más rápido mediante el uso de semiconductores con circuitos de cobre en lugar del aluminio tradicional. Los altos mandos rápidamente detectaron su talento: en 1999, un año después del lanzamiento de la tecnología de cobre, el entonces director ejecutivo de IBM, Lou Gerstner, la nombró asistente técnica. En su primera entrevista en 20 años, Gerstner le dice a Forbes que inicialmente le preocupaba que Su fuera demasiado joven para el trabajo, pero sus dudas se disiparon rápidamente. "Ella demostró ser una de las empleadas más destacadas que trabajaron en mi oficina. Lisa no sigue patrones normales, los hemos visto durante toda su carrera".

Petrina Kamya, revolucionado la medicina con las tecnologías más avanzadas de IA

A Petrina Kamya le gustan los desafíos. Durante su doctorado en la Universidad Concordia de Montreal (Canadá), aprendió teoría cuántica por su cuenta para estudiar la estructura del ARN. Ahora es directora de plataformas de inteligencia artificial (IA) y presidenta de Insilico Medicine Canada, una empresa que aúna el amor por la ciencia teórica y el descubrimiento de fármacos.

Lo primero que me asombró de ella es que durante el AWS Re: Invent 2024 que se llevó a cabo en Las Vegas estaba en un panel de tres personas. Dos eran hombres blancos jóvenes y como pronto descubrí superinteligentes. O sea eran hacedores de la IA: los que realmente estuvieron donde se cocinaron las ideas más fabulosas de la década. Uno es alemán pero fue la mano derecha del CEO de DeepMind, los laboratorios de Google de IA. 

Sin embargo, apenas Petrina comenzó a hablar cualquier prejuicio quedó de lado. Una claridad de ideas que alucinaba a medida que pronunciaba cada sílaba. Fue en ese momento donde la idea de esta nota nació. Pero vayamos a su historia. 

Recuerda que era una "niña curiosa" a la que le encantaba aprender. En un momento consideró seguir los pasos de su padre como arquitecta, pero pronto se dio cuenta de que "en realidad no era una diseñadora".

Después de obtener una licenciatura en bioquímica en Concordia, optó por un doctorado en química teórica, en parte porque tenía antecedentes de ser torpe en el laboratorio y siempre tiraba cosas con las mangas.

El tema resultó "extremadamente desafiante", pero se alegró de que su supervisor de doctorado le diera libertad para elegir su propio tema. Utilizando la química cuántica, Kamya estudió las interacciones que estabilizan las estructuras tridimensionales del ARN.

Luego pensó que sería divertido diseñar pequeñas moléculas para desestabilizar deliberadamente el ARN, centrándose en secuencias llamadas riboswitches, que se unen selectivamente a la base nucleotídica guanina. El truco consistía en diseñar moléculas que pudieran reemplazar a la guanina. "Eso me pareció muy emocionante", recuerda.

Se le ocurrieron "diseños rudimentarios" para algunos análogos de la guanina. "Mi objetivo principal era descubrir qué técnicas se podían tomar de la química cuántica y adaptarlas para comprender las interacciones estabilizadoras en enormes estructuras macromoleculares", afirma.

Tras la pandemia de Covid-19, las terapias basadas en ARN están de moda, pero cuando Kamya estaba terminando su doctorado en 2009, las aplicaciones eran menos obvias. Está entusiasmada con el desarrollo de nuevos fármacos basados en ARN. "Nunca pensé que mi doctorado sería relevante para la vida cotidiana. Están sucediendo tantas cosas, tantas ideas nuevas", dice.

Luego, buscó oportunidades para adquirir habilidades comerciales y aceptó un trabajo para crear y dirigir la parte comercial de una empresa llamada Chemical Computing Group (CCG) en Montreal. Trabajó en la rama académica de CCG, ocupándose de licencias, precios y capacitación, además de participar en el desarrollo de contenido de marketing.

Luego se incorporó al CCG para brindar apoyo científico en proyectos de descubrimiento, diseño y desarrollo de nuevos fármacos. Esto implicó trabajar en proyectos de química computacional de la industria y capacitar a los científicos sobre cómo utilizar herramientas de descubrimiento de fármacos. "Así que, en lugar de analizar la mecánica cuántica o los cálculos químicos cuánticos, estábamos utilizando la mecánica molecular, simulaciones a mayor escala", afirma.

Al poco tiempo, "la curiosidad me venció", afirma. No se conformaba con ver solo una pequeña parte del proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos, sino que tenía un fuerte deseo de comprender cada paso que conducía a la comercialización de un fármaco, incluidos los ensayos clínicos y la comercialización.

Entonces dejó CCG para unirse a Certara, nuevamente en Montreal, brindando consultoría a compañías farmacéuticas, asesorándolas sobre acceso al mercado y comercialización de medicamentos.

Alex Zhavoronkov, fundador y director ejecutivo de Insilico Medicine, había oído hablar del trabajo de Kamya y se puso en contacto con ella para ver si estaría interesada en trabajar en un producto de software llamado Chemistry42, una plataforma de aprendizaje automático para el diseño de fármacos. Después de asistir al lanzamiento del producto, se incorporó como directora comercial.

Actualmente trabaja en todos los productos de Insilico, incluido PandaOmics, que identifica nuevos objetivos farmacológicos mediante el análisis de datos ómicos y selecciona genes importantes en los que centrarse. También está inClinico, una herramienta para predecir la tasa de éxito de los ensayos clínicos y reconocer los puntos débiles en el diseño de los ensayos.

El campo del desarrollo de fármacos basados en IA ha "evolucionado con gran rapidez", afirma. Cuando Insilico Medicine se lanzó en 2014, tuvo que hacer frente a una "enorme lucha" para convencer a la gente de que su tecnología podía marcar una diferencia en el paradigma del descubrimiento de fármacos.

"Hay muchos actores en este campo", dice Kamya, lo que considera algo muy positivo. "Cuanta más gente adopte esta tecnología, más posibilidades tendremos de demostrar el impacto que puede tener".

En el futuro, le gustaría que las herramientas de diseño de IA estuvieran disponibles para todos, para permitir el desarrollo de más medicamentos y liberar tiempo para que las empresas se centren en enfermedades olvidadas. Imagina que las empresas con sede en las regiones más pobres del mundo utilicen la tecnología para ayudar a diseñar moléculas de medicamentos para las poblaciones locales.

Cualquier tipo de industria que necesite diseñar moléculas con propiedades óptimas podría beneficiarse del uso de la IA generativa, afirma. Por ejemplo, Insilico tiene una asociación con la empresa agroquímica Syngenta.

Kamya se enorgullece de la colaboración de Insilico en un proyecto para diseñar anticonceptivos no hormonales para la Fundación Bill y Melinda Gates. El proyecto reúne a científicos investigadores, así como a trabajadores sociales y científicos sociales, quienes se reúnen en persona en las reuniones de la fundación.

Trabajar en tecnologías de IA es gratificante pero desafiante porque "hay que asegurarse de estar a la vanguardia de la investigación y el desarrollo de herramientas de próxima generación", concluye.