El ingeniero electrónico y CTO de ADIPTA INC, Andrés Hohendahl, dialogó con RADIO REALPOLITIK FM (www.realpolitik.fm) sobre el desarrollo de DDL, una infraestructura de inteligencia artificial conversacional que busca ofrecer respuestas determinísticas, confiables y controlables. El especialista explicó que el proyecto nació hace unos 25 años con el objetivo de resolver el problema de la comunicación entre personas y máquinas.

Hohendahl relató que comenzó a trabajar en el proyecto a partir de una investigación sobre procesamiento del lenguaje natural y señaló: “El proyecto PDL nació como un desafío personal hace aproximadamente unos 25 años en donde me propuse como ingeniero resolver el problema de comunicación hombre máquina”. Según explicó, el desarrollo avanzó a partir de una tesis de ingeniería electrónica y posteriormente derivó en distintos algoritmos de inteligencia artificial.

En ese sentido, destacó las dificultades que implicaba desarrollar tecnología de este tipo con recursos limitados y especialmente para el idioma español. “A partir de ahí comencé rápidamente a crear toda una serie de algoritmos de inteligencia artificial con los recursos limitados que tenemos en Argentina”, sostuvo Hohendahl, quien remarcó que comenzó a investigar el área cuando los sistemas disponibles presentaban importantes problemas para comprender correctamente el español.

El CTO de ADIPTA también planteó una diferencia central entre su propuesta y los grandes modelos de inteligencia artificial generativa. Según explicó, estos últimos dependen de enormes capacidades de procesamiento y funcionan mediante cálculos estadísticos para predecir las palabras que siguen en una conversación. “Es una cotorra estadística. Es un sistema que trata de adivinar la próxima palabra en base a las palabras anteriores”, describió.

Para Hohendahl, esa característica puede generar respuestas incorrectas cuando el sistema no dispone de información suficiente. “Tiene el gran problema de que cuando no la sabe, la inventa. Entonces se llama alucinación a un error de ingeniería debido al modelo”, afirmó. Por ese motivo, consideró que ese comportamiento presenta dificultades cuando la inteligencia artificial se utiliza en ámbitos donde una respuesta errónea puede tener consecuencias concretas.

El especialista explicó que DDL fue utilizado para desarrollar sistemas conversacionales orientados al seguimiento de pacientes. Uno de ellos fue Fibra, una herramienta desarrollada junto al Hospital María Ferrer para acompañar a personas con fibrosis quística. “Decidimos crear una IA que se llama Fibra, que habla con los pacientes de fibrosis quística”, señaló Hohendahl.

Según detalló, el sistema fue desarrollado junto a un equipo médico de 16 personas y comenzó a trabajar con pacientes reales en 2022. La herramienta realiza un seguimiento cotidiano, consulta sobre medicación y otros parámetros, y puede advertir al equipo médico cuando detecta indicadores que requieren atención. “La IA sí determina la gravedad de la persona y el riesgo de tener un problema serio cada vez que se le pregunta”, explicó.

El seguimiento de pacientes crónicos

Hohendahl sostuvo que uno de los principales objetivos del sistema es colaborar con los profesionales en el seguimiento de pacientes crónicos. La herramienta no reemplaza al médico, sino que identifica situaciones que pueden requerir una intervención. “La IA, si hay un problema, no le dice nada al paciente porque no tiene que actuar como médico. Se da vuelta y le dice al doctor: ‘Ey, Gonzalito está, mirá, fijate, esta es la película’”, ejemplificó.

El entrevistado también relató los resultados obtenidos durante una experiencia piloto con una paciente de fibrosis quística. Según indicó, se trataba de una joven que registraba entre tres y seis internaciones anuales y que comenzó a utilizar el sistema durante seis meses. “No solo ninguna, sino que en los próximos años no se internó nunca más”, afirmó, y agregó que los resultados fueron presentados en un congreso internacional de fibrosis quística en 2024.

A partir de esa experiencia, Hohendahl contó que actualmente trabajan en una aplicación destinada al seguimiento de pacientes con enfermedades cardíacas. “Estamos trabajando con el Instituto Cardiológico de Rosario, en donde estamos haciendo un sistema para que los pacientes que tengan un problema cardíaco y empiezan a tomar un montón de medicación tengan el seguimiento estricto”, explicó.

El objetivo, según detalló, es que el sistema permita realizar un seguimiento permanente y detectar cambios relevantes en los parámetros de los pacientes. La herramienta se suma así a las aplicaciones que el equipo de ADIPTA desarrolla en áreas donde la precisión y la previsibilidad de las respuestas resultan especialmente importantes.

Otra de las características de DDL que despertó interés, según relató Hohendahl, es su capacidad para funcionar con recursos informáticos reducidos y sin conexión a internet. “Nuestro sistema es tan preciso y funciona en inglés y castellano, igualmente, tan preciso y necesita tan pocos recursos tecnológicos de computación que puede correr en un procesador simple, sin tener un data center por detrás, sin conexión de internet”, sostuvo.

Esa característica llevó al equipo a presentar el desarrollo ante especialistas vinculados con la NASA y el proyecto Artemis. Hohendahl explicó que una inteligencia artificial que pueda operar sin conexión y con un consumo energético reducido puede resultar especialmente útil en contextos donde no existe acceso permanente a internet. “Puede correr en una nave espacial dentro de la CPU, de la laptop, del astronauta”, señaló.

El ingeniero también puso el foco en el consumo energético asociado al desarrollo de los grandes sistemas de inteligencia artificial. En contraposición, destacó el bajo requerimiento de su tecnología. “El cerebro humano utiliza 20 W de energía, el equivalente de una bombita. La nuestra utiliza 2 W, es decir, nada”, afirmó durante la entrevista.

Finalmente, Hohendahl remarcó que el desarrollo no está limitado al ámbito sanitario y que puede utilizarse en diferentes actividades donde sea necesario obtener respuestas precisas y previsibles. “Realmente está donde realmente una IA tiene que tomar una decisión, las IA actuales se inventan el resultado. La nuestra no”, sostuvo. Para conocer el proyecto y acceder a sus demostraciones, indicó que se puede ingresar a ADIPTA y consultar los ejemplos de DDL. (www.REALPOLITIK.fm)