<p><strong>Juan Bernabé-Moreno</strong> es una de esas <i>raras avis</i> que ya sabían de qué iba este mundo de la inteligencia artificial mucho antes de que ChatGPT irrumpiera en nuestra vida. En 2015, Bernabé-Moreno terminaba su doctorado en redes neuronales en la Universidad de Granada, un paso clave en una carrera dedicada a la IA. Lo que no es tan poco común es que, como tantos otros, <strong>terminara trabajando fuera de España</strong>, primero en Alemania, en la energética E.on y luego como director de la unidad de investigación de IBM en Europa para Irlanda y Reino Unido, con sede en Dublín, un destino final que le asombra casi tanto como las capacidades que ha demostrado la IA.</p>
Juan Bernabé-Moreno se doctoró en redes neuronales en la Universidad de Granada, pero su carrera le llevó a dirigir IBM Research en Europa, Reino Unido e Irlanda
Juan Bernabé-Moreno es una de esas raras avis que ya sabían de qué iba este mundo de la inteligencia artificial mucho antes de que ChatGPT irrumpiera en nuestra vida. En 2015, Bernabé-Moreno terminaba su doctorado en redes neuronales en la Universidad de Granada, un paso clave en una carrera dedicada a la IA. Lo que no es tan poco común es que, como tantos otros, terminara trabajando fuera de España, primero en Alemania, en la energética E.on y luego como director de la unidad de investigación de IBM en Europa para Irlanda y Reino Unido, con sede en Dublín, un destino final que le asombra casi tanto como las capacidades que ha demostrado la IA.
«En 2015 nunca hubiéramos podido imaginar la capacidad de hablar con ordenadores con lenguaje natural como lo hacemos hoy», reconoce en una entrevista con Actualidad Económica el directivo, que revela que una de las primeras cosas que pidió a la IA generativa fue un himno para el Granada Fútbol Club. También enfría el ansia por pinchar la burbuja y cree que la tecnología tiene aún mucho recorrido. «Hay muchísima investigación que hacer. Por ejemplo, hacer la tecnología varios órdenes de magnitud más eficiente», incide en el que será uno de los temas centrales de la conversación.
El interés en crear tecnología le llevó a la corporación estadounidense. «Yo soy casi un recién llegado», señala respecto a su presencia en IBM, donde aterrizó hace algo más de tres años. El español comparte laboratorio con investigadores que llevan 40 años en la empresa en un departamento que presume de haber contado con cinco premios Nobel entre sus filas. «Me trajeron un poco por meter sangre nueva, nuevas ideas y una vista más aplicada. Que seas el mejor científico no significa que seas el mejor llevando un grupo de científicos».
El enfoque del laboratorio se centra en varias tecnologías y una es la IA. Entre los temas abordados por Bernabé-Moreno destaca esa obsesión por convertir esta tecnología en algo escalable y eficiente. «Estamos creando nuevas arquitecturas. En vez de usar Transformers a lo bestia, hemos creado una arquitectura híbrida que usa la memoria muchísimo mejor, ya que es lineal», señala el científico, que apunta a que las ganancias superan el 30% respecto a los modelos como GPT, que cada vez que duplican el contexto que usan para resolver dudas cuadriplican el coste en memoria de la consulta por cómo procesan los datos. De esta forma, se consigue una tecnología más barata.
Los otros retos para Bernabé-Moreno están centrados en el uso de datos propios y la transparencia, elementos claves para el uso de la IA en entornos empresariales. «La IA ha empezado por un ángulo completamente contrario. Ha empezado por el consumidor. Todo el mundo la ha usado ya (…), pero nuestro foco es cómo crear valor empresarial», señala Bernabé-Moreno. «Uno piensa que ha madurado la IA, pero no lo ha hecho en un entorno B2B», subraya el directivo, que apunta a que gran parte de las lagunas que menciona explican que el 95% de los proyectos con IA en las compañías no alcancen las expectativas.
Sin embargo, las tareas del español no terminan en la IA, aunque está presente en otros cometidos. El español lidera la unidad de investigación en Espacio de IBM, una rama que trabaja tanto con la Agencia Espacial Europea como la Nasa, del que es el mayor proveedor científico.
En los últimos meses, ambas entidades se han asociado para lanzar grandes modelos de IA aplicados a la observación terrestre. Uno de sus últimos avances, fue el lanzamiento de un modelo que permite hacer mejores previsiones de la temperatura solar y su radiación, un asunto crítico para muchas tecnologías como afloró el reciente incidente de los A320 de Airbus, obligados a actualizarse por un mal cálculo.
«Uno de nuestros objetivos es acelerar la forma en la que la NASA hace ciencia», subraya Bernabé-Moreno que describe uno de los últimos proyectos del grupo que dirige: la creación de un agente que facilite los descubrimientos científicos. Para ello, su equipo buscó los «cuellos de botella» que se puede encontrar un investigador y puso sus ojos en la revisión bibliográfica y la preparación y evaluación de experimentos.
«Es un proceso muy largo. Hay que hacerlo muy bien. Y es muy secuencial. Entonces dijimos: ‘Vamos a intentar crear el sistema agéntico más grande del mundo para ciencia‘», relata. El resultado es AKD, la abreviatura de las siglas en inglés de Descubrimiento Acelerado de Conocimiento, un sistema de agentes que permite al científico elevar su productividad a cotas que «no podía haber soñado». Lo relevante del proyecto, enfatiza Bernabé-Moreno, es que cada frase o línea de respuesta es chequeada varias veces por el agente y le da una puntuación a su grado de veracidad. «Cuando la factualidad no pasa del 80% está en rojo. Entonces el científico puede ignorarlo o puede intentar entender por qué. Le damos las herramientas para corregirlo», señala.
El otro elemento clave para IBM es el desarrollo de la tecnología cuántica. Con la promesa de que el primer ordenador comercial con esta tecnología estará disponible en 2029, los tiempos se acortan. «Estamos poniendo mucho esfuerzo. Nosotros hablamos de un renacimiento algorítmico. Hay ecuaciones súper complejas que rigen mucho de los procesos que tenemos hoy en día y que se podrán resolver de una forma más barata y rápida», apunta el directivo, que señala que para ello el desafío es pensar de una forma totalmente nueva muchos problemas que se resuelven con computación tradicional.
Pone de ejemplo el banco HSBC que creó un algoritmo con machine learning tradicional aplicado con un ordenador cuántico para mejorar la predicción de precios del cierre de las emisiones de bonos. La mejora fue un 34%.
Bernabé apunta que probar esta ventaja cuántica es la prioridad del grupo para este nuevo año. «Para 2026 queremos tener muchos ejemplos de este tipo», señala el científico español, inmerso en varias carreras milmillonarias a la vez.
Actualidad Económica
