IBM está empeñada en desmentir el prejuicio de aquellos que la ven como una compañía venerable, pero al fin de cuentas decadente. En lo que va de año, ha anunciado un pacto con SAP por el que integrará su tecnología de computación cognitiva con la suite S/4HANA, y en los últimos días una plataforma de servicios cloud para entidades financieras basada en el protocolo blockchain; ha desvelado los avances de sus experimentos para el desarrollo de un computador cuántico e informaba de la puesta en marcha del proyecto Watson for Cyber Security. Un cuarteto de novedades que vendrían a demostrar que IBM está en la punta de la tecnología. Lo que no está tan claro es cómo piensa monetizar tanta ´disrupción`.
Destinar el computador cognitivo Watson al análisis, identificación y (ojalá) prevenir las amenazas contra la seguridad de redes y sistemas, es una misión que el mundo agradecerá, sin duda. Pero antes, la máquina asombrosa que ganó un concurso de preguntas y respuestas tendrá que volver al aprendizaje. Su especialidad es aportar respuestas, pero no se espera que las explique.
Es complicado – admite Caleb Barlow, vicepresidente de IBM Security – entrenar a Watson para que interprete datos no estructurados, que se generan sin cesar y desafían la capacidad de los seres humanos y de las máquinas convencionales. Ningún individuo sería capaz, ni con la ayuda de la computación convencional, de analizar los 200.000 eventos de seguridad que se producen cada día en una gran organización típica. Tampoco podría digerir las 75.000 vulnerabilidades conocidas (y sus variables) ni leer los 60.000 post que se publican cada mes (sólo en inglés) acerca de la cuestión.
Watson sí podría, siempre y cuando se le entrene para hacerlo. Según el sagaz comentario de Barlow, «la diferencia entre enseñar algo a Watson y enseñar algo a mis hijos está en que Watson no olvidará lo que ha aprendido».
Esto no quiere decir que Watson – a diferencia de otras invenciones – vaya a suprimir empleos. Si algo falta en estas materias es personal formado: IBM Security maneja una proyección según la cual en 2020 será necesario cubrir 1,5 millones de puestos de trabajo relacionados con la seguridad. La computación cognitiva puede mitigar el problema.
En esta primera fase, «enseñar a Watson», IBM ha firmado protocolos con ocho universidades de Estados Unidos. «Este no es un software corriente ni un trabajo de programación para cualquiera», añade Barlow. El trabajo ha comenzado por la ingesta de 15.000 documentos por mes, la conexión a varias bibliotecas y fuentes de noticias con las que se pretende que Watson esté al corriente, aprenda a razonar y a encontrar conexiones entre ´puntos de datos`antes de aplicar técnicas probabilísticas. Cuanto más conocimiento acumule, mejor cumplirá su misión. ¿Y cuál es esa misión? Actuar en cierto modo como un forense, para responder a dos preguntas: ¿cuál es el grado de urgencia? y ¿qué intervención prescribe?
Como cualquier otro mecanismo de ciberseguridad, el servicio cloud de Watson sólo puede identificar amenazas reales, pero se pretende explorar su potencial preventivo. No todos los ataques son fulminantes: lo normal es que lleven días, semanas o meses, lo que debería permitir captar los síntomas de un ataque prolongado y ayudar a cortarlo a tiempo. Y, con el tiempo, descubrir las pautas de las amenazas y las evidencias ocultas que no ha sido descubiertas por las plataformas existentes .
Según se ha informado, el servicio debería estar disponible a mediados de 2017. Watson for Cyber Security se suma así a anteriores iniciativas de IBM, que ha creado una unidad específica de negocio para ellas; las más conocidas en el área de la medicina, aunque también las hay dirigidas al sector financiero, y sin duda habrá otras. Ahora bien, ¿significa esto que IBM ha encontrado una nueva manera de ganar dinero, que buena falta le hace?
Hace cinco años, tras la repercusión de su triunfo en el programa Jeopardy, IBM pensó que tenía entre manos una máquina capaz de resolver grandes problemas de la humanidad que estaban fuera del alcance de los ordenadores existentes: desde acabar con el cáncer a promover el desarrollo de África. Muchas promesas – como un ambicioso partnership con Citibank – se quedaron por el camino. En 2014, se pasó a un enfoque pragmático: IBM fragmentó las capacidades de Watson, las «componentizó» para ofrecer soluciones y API, por lo general de orientación vertical.
Para reforzar esa nueva estrategia, IBM hizo varias adquisiciones que le aseguran reservas de datos con los que «alimentar a la bestia». Por ejemplo, la gigantesca colección de imágenes médidas de Merge Healthcare o los 2.000 millones pagados por los activos digitales de Weather Company.
Los analistas más suspicaces cuestionan que lo que IBM vende amparado por el nombre Watson tiene poco que ver con la máquina que ganó Jeopardy. IBM replica explicando que tiene un modelo de negocio para Watson. Según este modelo, generaría ingresos por dos vías: Watson API y Watson Analytics. IBM tiene un programa (Watson Ecosystem) en el cual los desarrolladoes participan creando aplicaciones cognitvas basadas en las API de Watson, cuyos frutos económicos se repartirán a razón de 70/30.
A la hora de la verdad, el problema que tiene IBM es su paulatino achicamiento, que ya no puede ser compensado con ingeniería bursátil. La buena noticia es que en el primer trimestre los ingresos bajaron un 2%, y la rama de soluciones cognitivas ha empezado a generar ingresos. Pocos, pero ingresos. Buen fin de semana
Norberto