Singapur utiliza DataCamp para crear una nación con competencia en IA

Vivimos en un mundo que actualmente genera 2,5 quintillones de bytes de datos al día y subiendo. El número de dispositivos móviles supera al de personas en el planeta, y desde hace años oímos que el 90% de los datos del mundo se ha generado en los dos últimos. La cantidad de datos sin explotar en todos los sectores es abrumadora. Crear la infraestructura y las herramientas para convertir esos datos en insights y emplearlos para tomar decisiones es un reto constante y creciente en todas las industrias. Lo mismo ocurre con dotar a la plantilla de las competencias esenciales para gestionar y analizar todos esos datos. En DataCamp, vemos a nuestros clientes, partners y colaboradores emplear distintos enfoques para abordar estos desafíos.

Hace poco me entusiasmó la estrategia de AI Singapore hablando con Laurence Liew, director de Innovación en la Industria de IA en AI Singapore, para nuestro pódcast DataFramed. Esta entrevista, que espero publicar cuando DataFramed vuelva, fue un recorrido vertiginoso por el estado actual de la tecnología y la IA en Singapur y por cómo AI Singapore está trabajando con DataCamp para que el país sea lo más impulsado por la IA posible, entre muchas otras cosas.

La misión declarada de AI Singapore es:

Asentar sólidas capacidades nacionales en inteligencia artificial para generar impacto social y económico, desarrollar talento local, construir un ecosistema de IA y situar a Singapur en el mapa mundial a través de tres pilares: investigación en IA, tecnología de IA e innovación en IA.

Una de las cosas que más me atrae de su enfoque es que reconocen los grandes retos que existen a la hora de (i) garantizar que la investigación puntera llegue a los profesionales del sector y (ii) formar a toda una fuerza laboral (y a la futura) en herramientas y técnicas de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Veamos en detalle los tres pilares —investigación en IA, tecnología de IA e innovación en IA— para entender cómo AI Singapore quiere cerrar estas brechas entre (i) la investigación y la industria y (ii) la fuerza laboral y las competencias en datos necesarias para la industria moderna del siglo XXI.

Investigación en IA: sembrar calidad

El objetivo del pilar de investigación en IA es impulsar trabajos de alta calidad que desarrollen técnicas y algoritmos de IA fundamentales y novedosos, así como tecnologías adyacentes; esfuerzos que, con el tiempo, contribuirán de forma significativa a los otros pilares de AI Singapore. El programa de investigación de AI Singapore también fomenta colaboraciones de investigación a nivel nacional y potencia el talento local en IA.

Las áreas de investigación prioritarias incluyen:

• IA explicable
• IA en diseño
• IA para la interpretación de información
• Colaboración humano-IA
• Entrenamiento con conjuntos de datos pequeños

La última es especialmente importante para Singapur. Al ser un país pequeño, los conjuntos de datos generados por personas serán menores que en países más poblados, así que es clave que sus investigadores hagan avanzar este campo. En resumen, este pilar sienta las bases del trabajo futuro en IA al reconocer la importancia de la investigación continua para desarrollar tecnologías que luego adoptarán las industrias.

Tecnología de IA: abordar grandes desafíos

Este pilar se centra en lo que AI Singapore denomina grandes desafíos: problemas realmente complejos en los que la IA puede ser una de varias tecnologías con las que ayudar a resolverlos. Estos grandes desafíos (i) deben ser de alto impacto, (ii) deben afectar a todas las personas en Singapur y (iii) deben poder medirse.

Dentro de los grandes desafíos, AI Singapore ha priorizado cuatro verticales: sanidad, educación, ciudades y naciones inteligentes, y finanzas. Pueden verse como los cuatro grandes enunciados de problema que quieren abordar.

A modo de adelanto, exploremos el primer vertical, sanidad (habrá que esperar al lanzamiento de los otros tres). El gran desafío de sanidad plantea: «¿Cómo reducimos en un 20% en los próximos cinco años las tres “altas”: hipertensión, colesterol alto e hiperglucemia (o diabetes)?». Este desafío ya se ha lanzado y, de hecho, dos semanas antes de hablar con Laurence celebraron la ceremonia de entrega para anunciar los tres equipos que recibieron la financiación inicial para abordarlo.

«Las tres “altas” —hipertensión, colesterol elevado y diabetes— son una gran, gran preocupación para el Gobierno de Singapur. Están tensionando el sistema sanitario y el presupuesto. Con la IA esperamos mitigar al menos parte de su impacto.» Este pilar pretende demostrar el impacto duradero que la IA moderna puede tener en estos grandes desafíos.

Innovación en IA: resolver problemas reales

El pilar de innovación en IA incluye un conjunto de programas y estrategias para llevar técnicas de investigación punteras en IA a manos de partners industriales y resolver problemas reales.

El programa estrella dentro de Innovación en IA es 100 Experiments, en el que las empresas proponen a AI Singapore un problema o reto de negocio que creen que la ciencia de datos, el aprendizaje automático o la IA podrían ayudar a resolver. AI Singapore realiza una revisión sistemática de cada propuesta. Si consideran que es un problema interesante sin solución comercial disponible ni partners tecnológicos que puedan ayudar, intervienen y financian el proyecto con fondos propios (puedes encontrar más detalles y el proceso de solicitud aquí).

¿Cómo funciona en la práctica? AI Singapore aporta 250.000 \$ SGD a cada proyecto (180.000 \$ USD), que la empresa iguala 1:1. Laurence tiene como KPI ejecutar 100 proyectos —de ahí el nombre 100 Experiments— con una financiación total del programa de 25 millones de \$ SGD.

Desde su inicio en junio de 2017 han aprobado 40 proyectos y, debido al éxito del programa, han recibido una segunda ronda de financiación pública para llevar el número de proyectos a 200. Ya hay proyectos en sanidad, fabricación, IoT, detección de anomalías, compras y finanzas, entre otros.

El objetivo de cada experimento es producir un producto mínimo viable (MVP) en un plazo de entre 9 y 18 meses. Esto requiere cooperación por ambas partes para desarrollar el MVP, que luego la empresa pueda adoptar y desplegar en su organización. La financiación sostiene a un equipo de proyecto que incluye investigadores de universidades locales de Singapur y recursos de ingeniería de AI Singapore, incluido lo que llaman aprendices de IA. Laurence me comentó que involucrar a profesores es relativamente sencillo, pero también necesitan ingenieros de IA que trabajen en el MVP. Aquí es donde entra en juego la formación sobre el ecosistema —en rápida evolución— de técnicas, herramientas y aplicaciones de ciencia de datos, aprendizaje automático e IA en la industria.

Programa de aprendizaje en IA: formar a los líderes del futuro

Para ayudar a construir la fuerza laboral necesaria que cubra las necesidades actuales y crecientes de IA en la industria, AI Singapore creó el programa de aprendizaje en IA. Ofrece a los singapurenses con conocimientos básicos la oportunidad de profundizar de verdad en sus competencias. El programa combina el aprendizaje con cursos de DataCamp y otros recursos con experiencia real a través de proyectos del programa 100 Experiments.

Este programa de aprendizaje ha despegado rápido. Es uno de los programas clave de AI Singapore, junto con 100 Experiments (en el que cada experimento cuenta con dos aprendices).

El programa es a tiempo completo, remunerado y dura nueve meses. AI Singapore paga a cada aprendiz una asignación mensual de entre 3.000 y 5.000 \$ SGD (no hay coste de participación). Laurence me dijo que el programa de aprendizaje en IA está ayudando a resolver su reto de ingeniería de IA para los próximos 10 años. Sin embargo, la capacitación, el reskilling y el desarrollo en profundidad de un país no acaban ahí. Es necesario elevar las competencias técnicas de la industria en general, y así nació la idea de AI for Industry.

AI for Industry: democratizar competencias

El objetivo de AI for Industry es elevar las competencias técnicas de quienes trabajan en organizaciones de distintos sectores. AI Singapore colabora estrechamente con DataCamp para este programa. Se apoya en su AI for Everyone, un taller de 3 horas que introduce a cualquier persona en las tecnologías y aplicaciones modernas de IA para que sea una consumidora informada de productos y servicios de IA. En AI for Everyone, los participantes aprenden a identificar oportunidades y posibles casos de uso en su trabajo y en su día a día. ¡También crean un modelo sencillo de IA con herramientas online! Uno de los mandatos de AI Singapore es preparar no solo a las empresas, sino también a los profesionales en activo y a toda la ciudadanía, para la IA. AI for Everyone es el resultado vivo de ese mandato.

AI for Industry combina AI for Everyone con el Data Scientist with Python track de DataCamp, una selección de cursos de 100 horas que cubre desde los fundamentos de Python hasta la importación, limpieza y transformación de datos, pasando por estadística, aprendizaje automático, SQL, gestión de paquetes, visualización de datos y mucho más. Los participantes completan este itinerario en 12 meses. AI Singapore elabora un boletín mensual alineado con los cursos del itinerario y dirige un taller práctico de tres horas de machine learning. Laurence señaló que eligieron el Data Scientist with Python track de DataCamp como eje del programa porque «la filosofía detrás de él es cómo debería hacerse la formación».

Pero la formación no termina ahí. ¿Qué pasa con el estudiantado que aún no está en la industria? Ahí entra en juego AI for Students.

AI for Students: impulsar a la próxima generación con competencia en IA

Cuando Laurence supo que DataCamp ofrecía acceso gratuito a la plataforma para universidades, profesorado y alumnado, se preguntó si podrían aprovecharlo y formalizar el programa para que AI Singapore ayudara a incorporar a más estudiantes.

«¿Por qué quedarnos solo en la universidad? ¿Podemos abrirlo también al alumnado de secundaria?»

En Singapur, el alumnado de primaria y secundaria ya aprende Python, así que ¿por qué empezar a formalizar la formación en Python en la universidad? Para comprobar si su teoría era viable, Laurence puso a su hijo a realizar en DataCamp el Data Scientist with Python track.

Laurence me contó: «Lo terminó. Aprobó. Está trabajando en proyectos en el colegio. Lo interesante es que lo completó con 13 años. Un chico listo al que le encanta programar. En Singapur hay muchos así. Pueden completar esos módulos. Pensé: si él puede, seguro que muchos otros también».

Tras este piloto familiar, Laurence trabajó estrechamente con DataCamp y anunciamos y lanzamos el programa el pasado noviembre. En el momento de nuestra conversación, AI Singapore tenía 7.000 estudiantes inscritos en AI for Students, procedentes no solo de universidades, sino también de politécnicos y centros de secundaria, entre otros. Meses después, ¡ya son 11.000! Laurence me comentó que el programa ha despertado un enorme interés entre docentes que quieren formar a su alumnado en la plataforma fuera del horario lectivo usando Python, ciencia de datos, IA y aprendizaje automático.

Laurence afirmó explícitamente que AI for Students es, esencialmente, puro DataCamp. El papel de AI Singapore es salir a decir: «Tenemos esta plataforma. Es gratuita. Tú, como docente, ven y dinos: “He visto la plataforma de DataCamp. Me gusta mucho. Quiero hacer los módulos del 1 al 10.”» Entonces AI Singapore trabajará con DataCamp en el back-end para ofrecérselo al docente.

En lo personal, esta noticia significa mucho para mí. Mi primer rol en DataCamp fue básicamente construir el programa base de formación en Python para ciencia de datos, así que gran parte de mis primeros 18 meses aquí los dediqué al Data Scientist with Python track. En ese itinerario hubo mucho esfuerzo, sudor y lágrimas, mientras pasábamos de ser una empresa de 10 personas a 50 (¡hoy somos más de 140!). Implicó un enorme trabajo de nuestro profesorado externo y de los equipos internos de contenidos, ingeniería, producto y marketing. Saber que ahora este itinerario se utiliza, de forma gratuita, para formar a 11.000 estudiantes singapurenses, incluidos niños y niñas, me tiene en una nube.

Mirando al futuro

Aún más emocionante es lo que viene: DataCamp ha acordado recientemente apoyar a 100.000 estudiantes en el aula, y la nueva colaboración de AI for Industry tiene ahora el objetivo de capacitar a 25.000 profesionales en activo en Singapur para que adquieran competencia en IA. AI Singapore continuará basándose en gran medida en el Data Scientist with Python track de DataCamp para proporcionar a los participantes las habilidades y conocimientos básicos necesarios para desenvolverse con datos y con la IA. Una colaboración a la que no hay que perder de vista.