Especial CW Inteligencia Artificial 2024

La gran empresa rentabiliza el valor del binomio datos e inteligencia artificial

Responsables de Air Europa, Repsol y Alstom cuentan las iniciativas y retos de implantar una estrategia basada en el dato y en tecnologías como la inteligencia artificial.

Inteligencia Artificial

Hasta el 40% de las organizaciones europeas tiene presupuesto o iniciativas planificadas con inteligencia artificial (IA) generativa y un 30% cree que esta tecnología ha comenzado a ser disruptiva en su negocio, según datos de la consultora IDC. Pero, ¿de qué forma se aterrizan las mejores estrategias al respecto? ¿Cómo cambian los procesos de trabajo interno y se muestra valor a los clientes? ¿Qué importancia tiene esta IA para sacar todo el valor del dato? Todavía hay muchos interrogantes que debatir debido a la complejidad y lo novedoso de esta ciencia. Por ello, ComputerWorld habla con responsables de datos de grandes empresas como Repsol, Air Europa y Alstom para conocer los principales casos de éxito de distintas industrias.

 

Julia Díaz, directora de ciencia de datos en Repsol: "Hay que hacer un uso responsable de la IA generativa y los expertos deben validar si funciona o no"

“El principal reto al que nos hemos enfrentado es que todos los negocios estén en el centro de todos los proyectos en torno al dato y a la IA”, asegura Julia Díaz, directora de ciencia de datos de Repsol. La directiva, también profesora en instituciones como el IE o la Universidad Autónoma de Madrid, entre otras, reconoce que se han llevado a cabo más de 700 iniciativas. “Veníamos de una cultura con un acceso al dato disperso en silos. Hemos apostado por tenerlos centralizados y por una plataforma de IA”. Además, prosigue se ha democratizado la disposición de herramientas mediante paquetes para dar respuesta a los distintos departamentos en un producto denominado RAIP (Repsol Artificial Intelligent Product). Este le valió a la compañía petrolera, sumado a otros planes, para ganar el Premio de gestión de los datos e inteligencia digital del año 2023 de los CIO 100 Awards Spain.

Por otra parte, confirma la experta, la empresa se ha vista sumida en un desafío de formación para todos los trabajadores, “para que puedan ser capaces de obtener valor a diario”. Y, es que, para Díaz esta tecnología, la IA generativa, no es un hype ni mucho menos. “Va creciendo su madurez en los modelos y productos”. Eso sí, apostilla: “Hay que hacer un uso responsable y los expertos siempre deben revisar si funciona o no”. De este modo, Repsol ha tomado diferentes decisiones a la hora de aplicarla. A saber, buscar los entornos adecuados de seguridad y cumplimiento y proteger los derechos de autor.

Sobre la madurez y el avance del conjunto de España en esta tecnología estima que “somos un país que vamos mucho mejor de lo que pensamos. Estamos en el punto de mira de muchas otras geografías y contamos con asociaciones como IndesIA para, de forma generosa, ayudar a las pequeñas y medianas empresas a disponer de buenas prácticas y productos que se puedan compartir para agilizar la incorporación de la IA en sus operativas”.

 

José Carlos Bermejo, director de data & analytics de Air Europa: “A la hora de lanzar este tipo de despliegues, es importante que nos aseguremos de que se realizan de forma ética, segura y eficiente"

Para el director de data & analytics de Air Europa, José Carlos Bermejo, el mayor éxito de la aerolínea ha sido “la implantación de un modelo de operación en torno al dato que otorga a las áreas de negocio la agilidad y autonomía necesaria para extraer todo su valor sin esperas, dependencias ni cuellos de botella, pero ejerciendo a su vez el adecuado control y supervisión que permite mantener ciertos estándares de calidad y robustez”.

Dicho así, prosigue, la tarea parece fácil, pero la multinacional ha tenido que trabajar en muchos frentes como la esponsorización inicial del programa, la definición de la estrategia, le creación de equipos híbridos entre negocio y TI, la selección de las tecnologías adecuadas y la evolución de la cultura corporativa. De este modo, se ha conseguido lograr varios casos de éxito entre los que destacan el análisis de puntualidad, la medición de retorno de las acciones comerciales, detección de anomalías y mejora de experiencias de usuario. “Hoy en día, gobernamos más de 300 aplicaciones de business intelligence y casi 200 datasets que son accedidos por más de 750 usuarios únicos en más de 1.200 sesiones diarias”.

Asimismo, sobre la IA generativa, el directivo indica que ya se ha lanzado un programa corporativo para que la plantilla disponga de herramientas avanzadas con las que optimizar su trabajo. “A la hora de lanzar este tipo de despliegues, es importante que nos aseguremos de que se realizan de forma ética, segura y eficiente, por lo que debemos, a su vez, monitorizar su uso mediante diferentes KPI”, señala.

 

Víctor Andrés Martín, data science project leader de Alstom: “Todavía veo que el concepto de un modelo que trabaja solo es un mito"

Alstom es una multinacional de transporte ferroviaria con el foco en la operación y el mantenimiento que ha pasado, según cuenta su data science Project leader, Víctor Andrés Martín, por un proceso de remodelación que va desde la arquitectura de datos hasta su gobierno, pasando por la ingeniería y por grupos específicos de implementaciones y despliegue. “Hasta hace unos años, los datos se utilizaban de manera asíncrona y manual. Pero ahora tenemos una variedad de proyectos tanto para uso interno (en los que aparece la IA generativa para la gestión de pliegos, documentación e interacción entre empleados) como hacia el cliente (con soluciones de mantenimiento avanzadas o de predicción de fallos, entre otras)”.

Así, la compañía ha comprobado como la IA para herramientas predictivas tiene un impacto económico muy elevado. Aunque, añade: “Todavía veo que el concepto de un modelo que trabaja solo es un mito. La realidad es que la IA nos está permitiendo realizar una conexión mucho mayor entre el expertise del ser humano y la implementación real de operaciones de campo, y no tanto, como he dicho, en la creación de un sistema que aprenda solo y sustituya recursos”.

Para el directivo, todavía cuesta que el cliente confíe en los datos y algoritmos. “Todavía hace falta mucha cultura y evangelización en torno al dato. Pero en España tenemos un equipo puntero. Somos un referente global y estamos haciendo muy bien las cosas”, concluye.

 



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