Oh, Lord. They're coming! 2

¡Buenos días, queridos amigos!

Quisiera comenzar la nota de hoy recordándoles que Deep Blue fue una supercomputadora desarrollada por el fabricante estadounidense IBM para jugar al ajedrez. Fue la primera que venció en una partida a un campeón del mundo vigente, Gary Kaspárov, con un ritmo de juego lento. Esto ocurrió el 10 de febrero de 1996,​ en un memorable encuentro. Sin embargo, Kaspárov ganó 3 y empató 2 de las siguientes partidas, derrotando a Deep Blue por 4-2. El encuentro concluyó el 17 de febrero de 1996. ​

Una nueva versión, llamada Deeper Blue (azul más profundo) jugó de nuevo contra Kaspárov en mayo de 1997, ganando el encuentro a 6 partidas por 3½-2½, lo que lo convirtió en el primer ordenador en derrotar a un campeón del mundo vigente, en un encuentro con ritmo de juego de torneo estándar. El encuentro concluyó el 11 de mayo.

El sistema sacaba su fuerza de juego principalmente de la fuerza bruta de su sistema central. Era una computadora capaz de calcular 200 millones de posiciones por segundo, dos veces más rápido que la versión de 1996. Sin embargo, en junio de 1997, Deep Blue era el 259º superordenador más potente, capaz de calcular 11,38 gigaflops,​ aunque toda esta potencia ya no estaba pensada, en realidad, para jugar al ajedrez.

No contenta con ello, IBM desarrolló Watson, un sistema basado en inteligencia artificial capaz de responder preguntas formuladas en lenguaje natural. Se le asignó este nombre en honor del fundador y primer presidente de IBM, Thomas J. Watson.​

Watson respondía las preguntas gracias a una base de datos almacenada localmente.​ La información contenida en esa base de datos proviene de multitud de fuentes, incluyendo enciclopedias, diccionarios, tesauros, artículos de noticias, y obras literarias, al igual que bases de datos externos, taxonomías, y ontologías (específicamente DBpedia, WordNet).​

Para probar sus capacidades reales participó durante tres días en febrero de 2011 en un encuentro especial de dos juegos en el concurso de televisión estadounidense Jeopardy!, contra dos oponentes humanos: Brad Rutter, ganador de la mayor cantidad de dinero en toda la historia del programa y Ken Jennings, poseedor del récord por la racha más larga de campeonatos (después de haber ganado 75 veces).​ ¿Y qué creen ustedes que sucedió? Pues, sí, ganó Watson y recibió el primer premio de $1.000.000, mientras Ken Jennings y Brad Rutter recibieron $300.000 y $200.000 respectivamente.

Watson superó a sus oponentes humanos constantemente con el dispositivo de señalización empleado por el juego, pero tuvo problemas para responder en unas pocas categorías, especialmente las compuestas por pistas cortas con pocas palabras. Para cada pista, las respuestas más probables de Watson se mostraron por la pantalla de televisión. Watson tuvo acceso a 200.000.000 de páginas de contenido, estructurado y no estructurado, utilizando cuatro terabytes de almacenamiento en disco,​ incluyendo el texto completo de la Wikipedia en inglés.​ Watson no estaba conectado a Internet durante el juego. ​

Es oportuno aclarar que las preguntas que se ventilan en Jeopardy! no son de respuesta fácil como sería, por ejemplo, ¿En qué año nació Napoleón? Por el contrario, se trata de preguntas que exigen interpretación y, a veces, tienen un doble sentido.

Según IBM, Watson puede procesar 500 giga bytes por segundo (el equivalente de un millón de libros).​ El inventor principal y consultor sénior de IBM, Tony Pearson, estimó que el costo total del hardware para Watson fue de cerca de $3.000.000.​ Según IBM, Watson usa más de 100 técnicas diferentes para analizar el lenguaje natural, identificar fuentes, encontrar y generar hipótesis, buscar y puntuar evidencias, combinar y clasificar hipótesis. ​

Las circunstancias que condujeron al desarrollo de Watson se remontan a la victoria de la computadora Deep Blue sobre Garri Kaspárov. Desde entonces, IBM se encontraba en la búsqueda de un desafío nuevo, y en 2004, Charles Lickel, el gerente de investigaciones de IBM, había encontrado uno cuando vio la racha ganadora de Ken Jennings en Jeopardy! mientras cenaba en un restaurante con sus compañeros de trabajo. Intrigado por la posibilidad de la utilización del concurso como un desafío para IBM, Lickel presentó la idea, y en 2005 Paul Horn, el ejecutivo de investigación de IBM, apoyó a Lickel en persuadir a uno de los miembros de su departamento para asumir el desafío de jugar a Jeopardy! con un sistema de IBM. A pesar de que inicialmente tuvo problemas en encontrar miembros de su equipo de investigación que estuvieran dispuestos a asumir lo que parecía ser un desafío mucho más complejo que el juego de ajedrez, finalmente David Ferrucci aceptó la oferta.​ Watson fue precedido por un sistema llamado "Piquant," que participó en competiciones promocionadas por el gobierno de los Estados Unidos, donde fue capaz de responder correctamente solo un 35 por ciento de la cantidad total de pistas en el juego, y generalmente requirió varios minutos para responder.​ Para competir en Jeopardy! con éxito, Watson necesitaría responder en un máximo de pocos segundos, y en ese tiempo, los problemas planteados en el concurso fueron considerados como imposibles de resolver.​

En pruebas iniciales conducidas durante el año 2006 por el gerente del Departamento de Análisis e Integración Semántica de IBM, se le proporcionó a Watson 500 pistas de episodios pasados de Jeopardy! Aunque los mejores concursantes humanos fueron capaces de responder correctamente un máximo del 95 por ciento de las pistas, en su primera prueba Watson fue capaz de responder correctamente solo un 15 por ciento de las pistas. Durante 2007, el equipo se dio de tres a cinco años y un equipo de 15 personas para resolver los problemas.​ En 2008, los desarrolladores habían avanzado mucho, hasta tal punto que Watson fue capaz de competir con campeones de Jeopardy!.​ En febrero de 2010, Watson derrotaba a campeones de Jeopardy! de manera regular. ​

Watson era principalmente un esfuerzo de IBM, pero su equipo de desarrollo incluye profesores y estudiantes de la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Massachusetts en Amherst, el Instituto para Ciencias de Información de la Universidad del Sur de California, la Universidad de Texas en Austin, el Instituto Tecnológico de Massachusetts, la Universidad de Trento, y el Instituto Politécnico Rensselaer.​

En 2008, los representantes de IBM se comunicaron con Harry Friedman, el productor ejecutivo de Jeopardy!, sobre la posibilidad de una competición entre Watson y dos de los concursantes más exitosos del programa (Ken Jennings y Brad Rutter). Friedman estaba de acuerdo con esa decisión.​ Las diferencias entre Watson y los concursantes humanos habían generado conflictos entre IBM y el personal de Jeopardy! durante la planificación de la competición. IBM repetidamente expresó preocupaciones concernientes a que los guionistas del programa explotaran las deficiencias cognitivas de Watson al escribir las pistas y, de este modo, convirtieran el concurso en un test de Turing. Para soslayar esta preocupación, un tercero eligió aleatoriamente pistas de programas previamente escritos que no habían sido emitidas.​ El personal de Jeopardy! también expresó preocupaciones por el tiempo de reacción con el botón zumbador. Watson originalmente señaló por vía electrónica, pero el personal del programa pidió que el sistema pulse el botón físicamente, como los concursantes humanos.​ Y resultó que Watson fue capaz de ser más rápido que sus competidores humanos, aun con su dedo robótico.

Para preparar a Watson para su competición, IBM construyó un simulacro del plató de Jeopardy! en una sala de conferencias en uno de sus sitios de tecnología. Concursantes humanos, incluyendo concursantes anteriores de Jeopardy!, también participaron en simulacros del concurso, presentados por Todd Alan Crain de The Onion. ​ Alrededor de 100 simulacros fueron conducidos, con Watson ganando un 65 por ciento de los encuentros. ​

Los encuentros oficiales fueron grabados en enero de 2011, y emitidos el siguiente mes.

Pero, claro, el interés de IBM no era solo el ajedrez o Jeopardy!. Según IBM, el objetivo para Watson era permitir que las computadoras comenzaran a interactuar de forma natural con humanos a través de una amplia gama de aplicaciones y procesos, comprendiendo las preguntas de los seres humanos y dando respuestas que los estos pudieran comprender y justificar.

Así las cosas, IBM y Nuance Communications Inc. se unieron para desarrollar un producto comercial durante los siguientes 18 a 24 meses que explotara las capacidades de Watson como sistema de apoyo para decisiones clínicas para ayudar al diagnóstico y tratamiento médico de pacientes. Los médicos de la Universidad de Columbia ayudaron a identificar problemas críticos en la práctica de medicina donde la tecnología de Watson podía ser capaz de contribuir, y los médicos de la Universidad de Maryland trabajaron para identificar la mejor manera en que un sistema tecnológico como Watson podría interactuar con los médicos para proporcionar la máxima asistencia. ​ También se sugirió que Watson se utilizara para investigaciones legales trabajando, en los bufetes de abogados como un abogado junior, es decir, como el abogado que reúne la jurisprudencia de un caso para que el abogado senior pueda trabajar sobre el caso sin perder tiempo.

¿Y en qué situación nos hallamos hoy, Martín?

Bueno, para responder a esa pregunta y poder apreciar el alcance que han tomado las cosas, responderé con lo que ha pasado aquí, en Argentina, y no en IBM.

Como hemos visto más arriba, en un contexto donde la inteligencia artificial se integra de manera cada vez más natural al ejercicio profesional, el ámbito jurídico no es la excepción. Y resulta que dos hermanos de Córdoba, Argentina, Franco y Luciano Giavedonni, desarrollaron Argus, una herramienta de asistencia legal basada en inteligencia artificial que ya está siendo utilizada por los estudios jurídicos y promete transformar la forma en que los abogados generan y analizan documentos legales.

La propuesta, que ya se consolidó como pionera en el mercado argentino y de Latinoamérica, funciona como un asistente legal inteligente, capaz de producir escritos jurídicos personalizados para cualquier fuero, rol procesal o jurisdicción del país.

“Nos gusta presentar a Argus como un asistente legal. Lo que hacemos es generar documentos legales mediante inteligencia artificial para abogados en todo el país, sin importar la condición procesal del cliente ni la jurisdicción”, explica Franco Giavedonni, abogado y cofundador del proyecto, en diálogo con Comercio y Justicia. Su hermano Luciano, licenciado en informática egresado de la UBP, lleva más de diez años trabajando en desarrollos de IA y lidera el componente tecnológico de la plataforma.

Uno de los grandes diferenciales de Argus es su arquitectura multimodal: Combina diversas tecnologías de IA, siempre en sus versiones más actualizadas, lo que permite resultados más completos y precisos. Además, la plataforma ofrece un alto grado de personalización: Los profesionales pueden cargar documentos propios como modelos y adaptar la estructura y el estilo de los escritos generados a las prácticas habituales de su estudio jurídico.

“Si querés hacer una demanda, un alegato o contestar una demanda, la interfaz te permite aportar ejemplos propios. Así logramos que los documentos generados reflejen el estilo y estructura que cada abogado ya usa en su día a día”, detalla Franco Giavedonni.

Además, Argus cuenta con una base de conocimiento legal que se actualiza constantemente. Aunque el sistema puede buscar información en internet, la herramienta prioriza fuentes validadas por su equipo jurídico: “Nos aseguramos de que los contenidos vengan de sitios confiables. Antes, la IA podía traer fallos que no existían. Hoy la búsqueda online es subsidiaria y dirigida, y priorizamos nuestras propias bases, nutridas con legislación y jurisprudencia real”, agrega.

El impacto principal de Argus, según sus desarrolladores, es el ahorro de tiempo, una de las variables más valoradas por los profesionales del derecho. “La recepción ha sido fantástica. Hoy no tenemos ningún competidor que haga esto en Argentina ni en Latinoamérica”, afirma.

Ya han cerrado contratos con estudios jurídicos de gran envergadura en Buenos Aires y planean seguir creciendo. Su modelo de negocio se basa en un sistema de licencias mensuales, con diferentes planes que se adaptan a estudios grandes, medianos o pequeños, e incluso ofrecen personalizaciones según las necesidades del cliente.

Planes disponibles

·         Básico: hasta 10 documentos por mes, soporte por email y análisis avanzado. Ideal para estudios pequeños.

·         Profesional: hasta 25 documentos por mes, soporte 24/7, análisis avanzado y plantillas personalizadas.

·         Empresa: documentos ilimitados, API personalizada, soporte dedicado e integración con sistemas propios.

El crecimiento de herramientas como Argus refleja un fenómeno más amplio: la adopción creciente de tecnología en el ámbito legal argentino, donde la eficiencia, la precisión y la personalización son cada vez más valoradas.

Como resumen, Franco Giavedonni concluye: “Argus nace de la idea de unir el mundo legal con el mundo tech. Creemos que la inteligencia artificial no viene a reemplazar al abogado, sino a potenciarlo”.

 

Ja, ja, ja, me causa gracia como todo el mundo trata de desmontar el temor de que la IA reemplace al ser humano en todas las actividades, que es lo que motiva el último comentario de Franco.

Queridos amigos, la IA YA está reemplazando al ser humano y en todas las actividades. Por ejemplo, y para no hablar de las más conspicuas, ya hay drones dirigidos por IA que recorren una plantación de naranjas cosechando las que se encuentran en el estadio justo. Esto significa que, cuando se adapte a la cosecha de uvas, se quedarán sin trabajo los bolivianos que vienen a ello.

Otro ejemplo es cuando se sometió a un grupo de médicos a diagnosticar pacientes de los que se tenían los estudios y a la misma cantidad de IAs. Y los mejores diagnósticos, ¿Qué creen?, fueron los de las IAs.

¿Cuánto creen ustedes, queridos amigos, que tardaremos en asistir a estudios de abogados atendidos solo por robots asistidos con IA?

Oh Lord, they’re coming!