Un día en Zurich con IBM Research: ¿Rocketman o Bohemian Rapsody?
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Post escrito por Ignacio Larrú
Mi compañero de trabajo y sin embargo amigo Jaime Novoa siempre me recomienda que no hable de metáforas sobre el cine en mis posts. Jaime, te prometo que yo lo intento pero siempre acabo cayendo, debe ser una filia o trauma oculta que tengo hacerme mirar algún día.
Pienso en esto cuando vuelvo del aeropuerto, de un viaje al laboratorio de investigación de IBM Research en Zurich, y veo en todas las marquesinas el poster de la nueva película “autobiográfica” sobre Elton John que capitaliza el resurgir de este género tras el éxito de la cinta sobre Queen (Bohemian Rapsody). Todo el material promocional de la película intenta establecer paralelismos entre los dos artistas cuando para mí son muy diferentes. Queen es un grupo que nunca ha pasado de moda, con una influencia aún presente en muchos artistas y con un bagaje artístico innegable. Elton John tuvo una época dorada pero me cuesta sentir su presencia actualmente.
Tras mi viaje al laboratorio de IBM tengo una reflexión similar. Yo no era consciente de lo actual que es aún la investigación de IBM, desde materiales nuevos ( IBM y moléculas no eran dos conceptos que viera relacionados) hasta algoritmos para la automatización de la selección de métodos para la Inteligencia Artificial. Muchos conceptos y sectores que vemos en el análisis de oportunidades de startups hoy pueden verse afectados por investigaciones del laboratorio, y por eso doy gracias a IBM y Barcelona Tech City por la oportunidad que nos dieron de intentar hacer converger dos universos tan distintos como son las startups y la investigación aplicada.
Si tuviera que resumir los puntos principales desde el punto de vista de inversor, me quedo con los siguientes puntos:
- Como tu startup de IA dependa de un algoritmo propietario tuyo… buena suerte. Los avances en la selección automática de algoritmos y las plataformas para incorporar nuevos algoritmos al análisis hace que invertir en algoritmos sea una guerra muy difícil de justificar. No solo compites contra Google, Facebook, etc… IBM se una a esa lista de “pequeños” a vencer.
- Las Blockchain permissioned han llegado para quedarse. Siempre hay mucho debate sobre si las blockchains permissioned que no requieren proof of work son realmente blockchains o simplemente ledgers distribuidos, pero tras mi paso por el laboratorio soy más creyente en estos sistemas vs. las blockchain públicas (lo que significa que mis BTC ya no me molan tanto como antes porque su valor fundamental disminuye… si existe… los casos de uso que se están investigando prometen mucha guerra para startups del sector
- La apuesta por startups que digitalicen datos de un sector sigue siendo válida, pues con todo el énfasis en la automatización de la selección de modelos , etc… la parte que no se puede automatizar es la de generación del dataset y aquellos que lo tengan tienen un valor intrínseco.
Esto respecto a los puntos que me llevo cuando analicemos nuevas compañías.
Como reflexión final del viaje veo que en estos centros hay mucho valor y mucha inversión en innovación e investigación aplicada que las startups deberían aprovechar para llevar al mercado. Hacen falta equipos que construyan modelos de negocio que lleven esa innovación al mercado y allí tenemos que seguir apoyando. De la misma forma que Queen no puede entenderse sin David Richards, la buena música necesita productores que le den forma y ayuden a llevarla al mercado.
Jaime, lo siento, prometo menos metáforas en el próximo.
