IBM anunció la llegada de watsonx AI Labs, un nuevo centro de innovación en el corazón de Manhattan, Nueva York, pensado para que los desarrolladores puedan acelerar la adopción a gran escala de la inteligencia artificial (IA). Ubicado en las nuevas oficinas de la compañía en One Madison, esta apertura amplía la red global de laboratorios de ingeniería que reúne a investigadores e ingenieros, y que comenzó a expandirse desde 1945, año en que abrió sus puertas el Laboratorio de Computación Científica Watson, en el campus de la Universidad de Columbia.
Uno de estos laboratorios está ubicado en la calle Main Street 314, en Boston, conocido como "Pi on Main". Allí se encuentra el laboratorio de IA del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) e IBM, conocido como Watson AI Lab. Esta alianza estratégica comenzó en 2017 con una inversión de 240 millones de dólares por un período de diez años, destinada a impulsar la investigación conjunta en el área.
Se trató de un año bisagra para la IA: con pocos meses de diferencia Open AI publicó su paper sobre análisis de sentimientos con IA, y apareció el mítico paper "Attention is all you need" que creó la arquitectura de los transformers, que en la actualidad son la base de los LLMs o grandes modelos de lenguajes que consituyen el corazón de la IA Generativa.
En el marco de la conferencia anual Think, Forbes visitó el edificio y fue recibido por distintos miembros del equipo. La visita comenzó con una charla a cargo del carismático líder de Engagement de IBM Research Cambridge, en el MIT-IBM Watson AI Lab, Adam Bogue. A través de un recorrido histórico, compartió un dato revelador y poco conocido: los investigadores de IBM Research han ganado 6 Premios Nobel y 6 Premios Turing, y han publicado más de 110.000 artículos científicos. Desde sus orígenes, la compañía registró más de 150.000 patentes.
Entre los galardonados con el Nobel se destacan el Dr. Johannes Georg Bednorz y el profesor Dr. Karl Alexander Müller, ambos trabajaron en el laboratorio de investigación de IBM en Zúrich, Suiza. Recibieron el Premio Nobel de Física en 1987 por su importante descubrimiento sobre la superconductividad en materiales cerámicos.
Actualmente, IBM cuenta con más de 3.000 investigadores distribuidos en 13 sedes a nivel global, de los cuales una cuarta parte está dedicada exclusivamente a la IA. Durante la visita al laboratorio, el foco estuvo puesto en los agentes de IA y en la colaboración entre el MIT y Watson Lab para el desarrollo de Granite, una familia de SLMs (Small Language Models) que, a través de una plataforma, se ofrece a empresas. A diferencia de los LLMs (Large Language Models), estos modelos son más eficientes y presentan un menor costo operativo.
¿Por qué SLMs? David Cox, vicepresidente de modelos de IA en IBM Research, señaló durante la visita que el impacto económico estimado de la IA se calcula entre 3 y 4 billones de dólares. En este contexto, uno de los grandes desafíos es reducir el consumo energético, la necesidad de poder de cómputo y desarrollar modelos de lenguaje más eficientes. En ese sentido, destacó la importancia de los modelos de código abierto y los SLMs, que podrían ser hasta 50 veces más económicos que los LLMs.
Desde 2023, esta familia de modelos está disponible en watsonx.ai, el estudio de IA generativa, modelos fundacionales y aprendizaje automático de la compañía. Bajo el nombre colectivo de Granite, estos modelos aplican GenAI al lenguaje y al código.
Durante la apertura de la conferencia Think, el CEO de IBM, Arvind Krishna, afirmó: "El año de la experimentación con IA terminó". En este camino (y mientras muchos ya proclaman a 2025 como "el año de los agentes"), desde el laboratorio del MIT invitan a comprender cómo la propia tecnología creará más tecnología.
El próximo gran paso será la "comunicación entre agentes de IA", que buscará eliminar alucinaciones o automatizar tareas dentro de una organización. Esto permitiría sumar agentes virtuales a los equipos de trabajo: uno para el área legal, otro para recursos humanos, otro para soporte técnico, etc.
Granite permite la incorporación de módulos adicionales que cumplen funciones específicas, como la detección de alucinaciones, la predicción de incertidumbre o la aplicación de filtros para prevenir la generación de contenido dañino. Durante la visita, desarrolladores del laboratorio explicaron cómo están trabajando en el desarrollo del ACP (Agent Communication Protocol), una ambiciosa iniciativa que busca convertirse en el estándar para que los agentes de IA puedan comunicarse entre sí. Esta interoperabilidad permitirá automatizar tareas más complejas que involucren múltiples bases de datos o aplicaciones capaces de "dialogar" entre sí.
En el edificio Pi on Main, la compañía, junto al MIT, también trabaja en otros proyectos de alto impacto como digital twins (gemelos digitales), soluciones para el cambio climático, descubrimiento de nuevos materiales e investigación en inferencia causal.
