Startups de inteligencia artificial a la venta

Startups de inteligencia artificial a la venta

Mientras en Estados Unidos los gigantes se disputan los emprendimientos que desarrollan IA, en México los desarrolladores e investigadores se encuentran aún muy alejados de los empresarios. El horizonte: crear tanto valor como para ser adquirido por uno de los gigantes de la tecnología.

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Facebook, Apple, Google, Amazon, IA
Google, Amazon, Yahoo, Apple, están comprando IA. Es momento de que los investigadores y empresarios mexicanos unan fuerzas.

En Golem XIV el autor polaco Stanisław Lem imaginó una inteligencia artificial (IA) había evolucionado tanto, que se negaba a hacer aquello para lo cual fue diseñada: la guerra. Sus algoritmos capaces de aprender y reajustarse por sí solos eran los culpables. Para el momento en el que el lector toma el libro, han sido desmanteladas o donadas a universidades para dar cátedra. Gracias a la realidad que vivimos, esta ficción dista del presente de la IA, donde los gigantes tecnológicos son quienes la compran para emplearla en negocios y cuestiones domésticas más amigables.

En 2013 Google compró DNNresearch, un emprendimiento desarrollado en el departamento de computación científica de la Universidad de Toronto, la cual se especializaba en aplicar aprendizaje profundo y una red neuronal a la búsqueda de imágenes. La adquisición ayudó a incrementar las búsquedas de imágenes para el gigante de Mountain View. En 2014 compró la compañía británica DeepMind Technologies por $600 millones (que por cierto, venció al campeón mundial de Go el 9 de marzo pasado).

Google Yahoo Amazon Inteligencia artificial
Fuente:CBInsights. Google, Amazon, Apple, Yahoo, no han dudado en desembolsar fuertes cantidades cuando de adquirir IA se trata.

Por el momento la tendencia, señala CB Insights, es que el 60% de las compañías de inteligencia artificial que fueron adquiridas en los últimos tres años tenían el soporte de venture capitals.

Las más recientes de estas adquisiciones fueron las que realizó Salesforce, en febrero de este año Prediction IO, que levantó en dos rondas con 10 inversores US$2.65 millones; y MetaMind, que levantó en una ronda con dos inversores US$8 millones, ambos de venture capitals, según expresan los datos de CrunchBase.

Google ha adquirido desarrollos que ayudan a mejorar la búsqueda de imágenes, pero también procesadores de lenguaje natural y algoritmos autoajustables. Por otra parte, Apple invirtió en compañías que desarrollaron IA para improvisar conversaciones humano-máquina y para procesar el estado anímico del usuario a partir de reconocimiento. Facebook no sólo invirtió en su propio desarrollo para conocer los más profundos sentimientos de sus usuarios, o la descripción del contenido de las imágenes posteadas: adquirió Wit, una API que le permitirá meterse hasta la cocina, pues es una API que procesa lenguaje natural y se especializa en hogares inteligentes y robótica.

Mayores adquisiciones de IA desde 2013

Compañía Descripción Adquirida por
DNNresearch Usa aprendizaje profundo y una red neural para búsqueda de imágenes. Google
Indisys Procesamiento de lenguaje natural. Intel
IQ Engines Software de reconocimiento de imágenes. Yahoo
LookFlow API para el reconocimiento y clasificación de imágenes. Yahoo
SkyPhrase Tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Yahoo
DeepMind Desarrollo de algoritmos auto autoajustables. Google
Cogenea Una asistente que funciona en base a IA. IBM
Madbits Inteligencia visual basada en aprendizaje profundo para identificar el contenido de imágenes. Twitter
Jetpac Añade fotografías de redes sociales, analiza sus locaciones y las agrega como guía de viaje. Google
Dark Blue Labs Tecnología basada en aprendizaje profundo para entender el lenguaje natural. Google DeepMind
Vision Factory Reconocimiento de objetos y texto usando aprendizaje profundo. Google DeepMind
Wit.ai API de lenguaje natural para desarrolladores en sectores que incluyen hogares automatizados y robótica. Facebook
AlchemyAPI Plataforma de nube con capacidades de lenguaje natural que incluyen extracción de keywords y clasificación. IBM
Whetlab La compañía presume haber desarrollado una tecnología para hacer machine learning más rápido y mejor. Twitter
Vocal IQ Procesamiento de discurso para improvisar conversaciones entre máquina y humano. Apple
Orbeus API de reconocimiento enfocada en tecnología de reconocimiento visual. Amazon
Saffron Plataforma de computo cognitivo. Intel
Emotient Tecnología de detección de emociones, para mejorar el entendimiento de los sentimientos del consumidor. Apple
Nexidia Implementa la búsqueda de data de muestras de audio, video y texto. NICE Systems
PredictionIO Un servidor machine learning de código abierto.Open-source machine learning server Salesforce
MetaMind Personalización basada en IA y soluciones de soporte al cliente para compañías. Salesforce

 ¿Qué tan inteligentes son las computadoras mexicanas?

En 2014 la empresa mexicana BlueMessaging invirtió US$2 millones en el desarrollo de IA. Desde entonces ha destinado 25% de su presupuesto para desarrollo e investigación.

Pero BlueMessaging, la compañía hogar del Ad Chat (un smartchat que puede dar atención al cliente a través de cualquier medio digital), no es la única que figura en el escenario nacional. Kokorio es un emprendimiento que pretende hacer de los exámenes piscométricos una cuestión del pasado. ¿Cómo? Literalmente acosa todas las redes sociales del postulante y analiza su personalidad con estos datos. Aún se encuentra en fase de desarrollo.

En “Inteligencia Artificial: México en busca de Ultron”, se buscó la perspectiva de los investigadores universitarios y la visión de los emprendedores. La conclusión, hay una brecha profunda que los divide, mientras unos pueden brindar muchas soluciones, pero desconocen las necesidades de los otros.

Por ejemplo, el doctor Figueroa Nazuno, investigador del Centro de Investigación en Computación (CIC) del Instituto Politécnico Nacional, narra la historia de un empresario tomatero mexicano. El hombre necesitaba identificar automáticamente el momento en el que los tomates ya estaban listos para empacarse. Se acercó a varios centros de investigación en el país sin obtener resultados. Fue hasta que llevó su problema a Austin, Texas, que se le diseñó una solución.

“Entre los documentos que le dieron, reconocí una tesis que yo dirigí sobre reconocimientos de patrones en Manzanas para saber cuándo estaban maduras”, comenta el doctor Figueroa Nazuno. “Era casi el mismo problema. Es decir, en México sí había quien pudiera resolverlo, pero nadie quiso ver una oportunidad en ello”.

Ahora que los grandes de Mountain View están dispuestos a pagar cuantiosas sumas de dinero por esta clase de emprendimientos, los empresarios mexicanos deberían visualizar la oportunidad para acercar sus problemas a los investigadores, desarrollar soluciones, invertir y quizá en un futuro vender a Google o Facebook. Ahí está Mi Campaña, por ejemplo. ¿Quién dice que el primer unicornio latinoamericano no será un desarrollo de IA?