Atexto, la empresa de tecnología que apunta al Procesamiento del Lenguaje Natural

Entre las empresas de tecnología, Atexto se destaca por su sello latinoamericano. Además, hacen foco en un modelo de aprendizaje de máquina.

Esteban Gorupicz suena sereno. El argentino fundador de Atexto, una empresa que cambió la forma de trabajar la tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), analiza sus próximos pasos desde Palo Alto, California.

Tiene una historia de película, que incluye un paso por México y el toque de una barita mágica: 500 Startups -se pronuncia Five Hundred Startups, una de las aceleradoras más grandes del mundo con un capital de casi tres mil millones de dólares- invirtió en su empresa y, con ese impulso, logró venderle sus algoritmos a algunas de las GAFAM.

Hoy, habiendo hecho camino en materia de emprendimiento e innovación tecnológica con sello latinoamericano, es capaz de avizorar cambios sustanciales en la forma en que interactuamos, hablando, con sistemas informáticos inteligentes.

Las tecnologías PLN son de las más comunes y requeridas en toda clase de interfaz humano – máquina. ¿Qué es lo más avanzado o disruptivo que conocés?

Por empezar, las PLN están atravesando su sexta ola de desarrollo, que se caracteriza por el creciente nivel de personalización.

Aún en ese proceso, lo cierto es que el lenguaje es tan plástico y creativo que resulta un desafío enorme ser precisos en la programación de nuestros algoritmos. Por ejemplo, si un nuevo tema de Rihanna es tendencia y millones de personas lo cantan, y ella incorpora un neologismo allí, es difícil que un sistema de reconocimiento de voz pueda comprender su significado cabalmente.

Claro. En ese sentido ¿intentar que un sistema como Alexa hable distinto con cada persona, sería una meta posible?

Es lo que algunas empresas están probando. Pero para ser sincero, hoy día veo dos grandes tendencias en la industria.

Por un lado, las tecnologías que apuestan a la personalización, con Federated Learning a la cabeza. Algo parecido a lo que señalás, cuya tesis es desarrollar un modelo de aprendizaje de máquina para cada individuo.

El problemas es que esto sólo pueden intentarlo pocas empresas con miles de millones de usuarios y en casos de uso fragmentados. Amazon lo hace con Alexa en el hogar, pero no en el teléfono; Apple Siri, y Google Assistant, a la inversa.

¿Cuál sería la alternativa?

Bueno, los desarrollos de PLN de escala masiva como GPT-3, que intentan exactamente lo contrario a lo anterior: un modelo gigante que sirve para todos los seres humanos al mismo tiempo.

En estos casos se ven dos estrategias completamente distintas.

Con tu experiencia en el desarrollo de estas tecnologías, ¿qué pensás que va a ocurrir en el mediano plazo?

Creo que la personalización va a ganar, porque las personas pretenden hablarles a las máquinas con sus propios términos, usando sociolectos -N de R: formas de hablar o giros lingüísticos propios de determinados grupos sociales- o jergas que los representan.

Sin embargo, la interoperabilidad es un enorme problema en ese caso, porque los usuarios, además, quieren comunicarse oralmente con sus dispositivos cada vez más, no importa si están en el coche, en su casa, etcétera.

Ahí, lo que garantiza el éxito de la personalización es que las grandes empresas cuenten con aliados que las nutran de esos detalles que a ellas se les escapan al alimentar sus algoritmos con datasets no tan bien etiquetados. Es decir, empresas como Atexto se caracterizan por su nivel de profundidad en la clasificación de vocabulario e inflexiones en el habla. Eso es lo que hace la diferencia para servicios como Siri o Alexa.

A propósito ¿cómo fundaste Atexto?

Fue cuando descubrí que la inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning (ML) iban a pegar el primer gran salto, y que había una oportunidad gigante ahí. Estoy hablando de 2017. Eso me llevó a aprender a programar y a desarrollar un producto único que no existía hasta el momento.

Con esas dos convicciones, hice mis primeros clientes para validar el producto y salí a levantar capital buscando amplificar el impacto que podíamos tener.

Crear herramientas tecnológicas me atrapó tanto que puse foco en eso y cambié completamente. Hubo mil cosas que dejaron de interesarme, porque el que funda una startup y emprende, es el que realmente pone los dedos en el enchufe -se ríe.

A lo largo de varias conversaciones, Gorupicz explicará cuánto tiene por aprender todo emprendedor de tecnología que pretenda desembarcar en la Meca, allí donde están las más grandes, donde el capital fluye apostado por los mejores: Silicon Valley.

En otras palabras, y considerando que Esteban creció en Villa Zagala, un barrio pobre del conurbano bonaerense, para hacerse un nombre y un lugar en la marquesina tecnológica mundial hay que poner “los dedos en el enchufe” varias veces en la vida: para abandonar tu país, para adecuarte a otra cultura y otro idioma, para cambiar la mentalidad.

Pero siempre sabiendo que Silicon Valley es el mejor lugar del mundo para inventar la tecnología que sea, y que aun si la empresa no obtiene los resultados esperados, lo que se aprende es aplicable en el resto del globo.

En materia de negocio ¿cómo ves a la comunidad latina emprendedora en tecnología, y los VC’s -Fondos de Inversión destinados a startups- que invierten en compañías latinas?

El año pasado, por primera vez, vimos VC’s de primerísima línea invirtiendo grandes sumas en emprendimientos latinos. ¡De hecho, muchas veces fueros cifras récord!

Eso no hubiera sido posible si pioneros como 500 Startups México -N de R: se pronuncia Five Hundred Startups México- no tomaban la iniciativa.

Hace diez años ellos pusieron las bases del ecosistema acelerando empresas, generando eventos, contenidos y comunidad.

Por el lado de los founders, creo que los latinos somos los mejores creadores de comunidad en todo el mundo. Nos sale naturalmente entrar en contacto y crear lazos, y eso sin duda hay que ponerlo a jugar… es nuestro superpoder.

Y aunque siempre hay emprendedores más de elite y otros pensando en el impacto de su propuesta en la comunidad, hoy día ambos grupos empiezan a vincularse. ¡Eso es fantástico! El semillero va a explotar en los próximos cinco años, sin dudas.

En el próximo lustro hablaremos más (y mejor) con las máquinas. Nos entenderán más, y vamos a querer escribirles menos o, en tal caso, que ellas transcriban con mayor precisión lo que pretendemos plasmar en textos.

Las transformaciones vienen en olas cada vez más rápidas, y el software va todavía a más velocidad que el hardware.

¿Cómo nos comunicaremos en el futuro próximo mediante móviles, en el auto, en casa, con los electrodomésticos, con entidades no humanas, y también entre nosotros? Depende de cuán inspirados estén quienes lo pueden definir.

Uno de ellos ya probó meter los dedos en el enchufe, y, lejos de amilanarse, suena envalentonado.