La Cal Poly AI Factory abrió sus puertas el 22 de octubre. La universidad californiana invirtió 3 millones de dólares en una estructura con cuatro supercomputadoras NVIDIA, según Mustang News, el medio de noticias que manejan los propios estudiantes de Cal Poly.
En la práctica, alumnos y profesores de todas las facultades de la institución podrán desarrollar y ejecutar modelos de IA dentro del campus. Es un caso concreto de formación de profesionales de IA con enfoque práctico. Y deja pistas útiles para las empresas brasileñas que necesitan preparar a sus equipos para esta tecnología.
El lanzamiento marcó el primer AI Day de la universidad, un evento de jornada completa con charlas, una muestra de investigaciones y una cuenta regresiva digital para encender la nueva estructura. Estuvieron presentes el presidente de Cal Poly, Jeffrey Armstrong, y Charlie Wuischpard, vicepresidente de NVIDIA para las Américas. Según el reportaje, Armstrong también le agradeció al congresista Jimmy Panetta, que otorgó a la universidad un reconocimiento del Congreso estadounidense por la creación del espacio.
Cómo va a funcionar el acceso
La inversión salió de la Noyce School of Applied Computing, la escuela de computación aplicada de Cal Poly. Los equipos están en el edificio Frank E. Pilling, dentro del campus. De acuerdo con un comunicado de la universidad citado por Mustang News, pocas universidades de Estados Unidos cuentan con este tipo de recurso de aprendizaje automático.
El acceso no será automático. Como explicó el vocero Matt Lazier al medio, quien quiera usar la estructura tendrá que entrar por el portal de la universidad después de completar un curso de capacitación gratuito. El equipo de TI todavía está integrando ese curso, así que la habilitación completa depende de esa etapa.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
Los proyectos presentados en el evento dan una buena idea del uso que se espera. Alumnos de la maestría en Business Analytics crearon modelos de predicción con más de 200 millones de filas de datos, según el reportaje. El trabajo se hizo en conjunto con Jess Poirier, científico de datos de NVIDIA y exalumno de Cal Poly. Bennan Davis, director del programa, le contó a Mustang News que la base es demasiado grande como para trabajarla sin el apoyo de la estructura del campus, de los profesores y de la propia NVIDIA.
También hubo proyectos enfocados en agricultura y negocios. Un estudiante de estadística, James Riggs, le dijo al medio que fue al evento pensando en su carrera y que le gustó especialmente un sistema con varios agentes de IA creado para apoyar a estudiantes de ingeniería.
El mensaje de NVIDIA sobre trabajo e IA
En la charla principal, Wuischpard habló sobre el uso creciente de la IA en robótica, salud y agricultura. También comentó que la demanda de poder de cómputo suele superar la capacidad disponible, y por eso tener una estructura dentro del campus impulsa la investigación académica de la región.
Pero lo que más llamó la atención fue lo que dijo sobre el empleo. Según Mustang News, el ejecutivo describió la IA como la mayor transformación que vamos a vivir y aseguró que el riesgo no es perder el trabajo frente a una IA, sino frente a alguien que sepa usar la herramienta mejor.
Además, elogió el modelo Learn by Doing de la universidad, basado en aprender haciendo. Para Wuischpard, de acuerdo con el reportaje, decenas de miles de empresas pueden aprovechar las habilidades prácticas que estos estudiantes están desarrollando.
Armstrong, por su parte, reconoció que en el campus hay opiniones distintas sobre la IA. Aun así, defendió que hace falta entender la tecnología y formar personas capaces de crear reglas y límites para que se use de forma positiva.
Qué cambia para quienes trabajan con IA en Brasil
Cal Poly queda lejos de aquí. Aun así, la forma en que armó esta estructura deja algunas lecciones que encajan en la rutina de las empresas brasileñas. Lo que sigue es un análisis de Método Viral, no información del reportaje.
La primera lección es que la capacitación en inteligencia artificial suele dar mejores resultados cuando parte de datos y problemas reales. Los alumnos no se quedaron en la teoría: tomaron una base enorme y salieron a buscar respuestas. Piensa en una tienda en línea que, en lugar de un curso genérico, entrena a su equipo con su propio historial de ventas. Lo más probable es que ese aprendizaje tenga mucho más sentido en el día a día. Ya hablamos de esto en cómo la IA está cambiando la forma de capacitar equipos.
La segunda es fácil de copiar. Exigir una capacitación antes de habilitar el acceso a las herramientas ayuda a evitar errores de uso y crea una base común de conocimiento en el equipo. Las herramientas de evaluación, como la que mostramos en el texto sobre NVIDIA SkillEvaluator en acción, pueden complementar ese proceso.
Herramientas que usamos a diario
La tercera tiene que ver con la privacidad. Sophie Kumar, estudiante de ciencias de la computación, le dijo a Mustang News que le preocupa saber dónde se hace el procesamiento y que no quiere que sus datos terminen en otros lugares. Si los estudiantes ya piensan en esto, las empresas brasileñas tienen razones de sobra para hacer lo mismo, ya que la LGPD, la ley brasileña de protección de datos, exige cuidado con la información personal.
Por último, la relación entre universidades e inteligencia artificial que se ve aquí señala un camino para los negocios más pequeños, que no tienen presupuesto para montar una estructura propia. Las alianzas con facultades de la región pueden abrir puertas a investigación, talento y proyectos prácticos, algo parecido a lo que ya pasa en el ecosistema de alianzas que están cambiando a las startups.
Una máquina potente, por sí sola, no resuelve nada. El caso de Cal Poly muestra que la inversión cobra sentido cuando viene acompañada de gente preparada para usar bien la tecnología. Y la formación de profesionales de IA sigue siendo lo que más pesa en esa ecuación.
