La IA, llave para mantener los negocios en un futuro post coronavirus

La inteligencia artificial no es algo nuevo, que se acabe de descubrir. La inteligencia artificial data de los años 50 pero sí es ahora cuando está comenzando a extenderse su uso, es ahora cuando las empresas empiezan a tener capacidad de cómputo para sacarle rendimiento. 

De momento la IA está entrando en las empresas a través de proyectos piloto en una amplia variedad de casos de uso que no paran de expandirse. En tiempos de pandemia como los que atravesamos, es un ejemplo como se está impulsando el uso de esta tecnología para entender y combatir el virus, así como la propagación de la pandemia. Más adelante, en el futuro, se realizarán iniciativas de automatización inteligente en las que se reduzca o supervise la manipulación humana.

Así, en este punto donde se empieza a trabajar y aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial, el reto está en escalar, pero también asegurar un gobierno robusto para ello. Con este análisis como tema principal, IDG Research y ComputerWorld organizaron un evento virtual contando además con la participación de Altostratus y de Pure Storage.

"No podemos concebir la IA como un proyecto con principio y fin, sino como algo que tiene que estar preparado para cambios impredecibles"

Hoy la demanda del mercado se ha vuelto impredecible, tal y como exponía Alberto Bellé, analista de IDG Research, están cambiando los patrones de consumo así como las formas de compra. "En cuanto a inteligencia artificial diferenciamos los retos de negocio por un lado y los proyectos IA que hay vinculados a éstos" comentaba Bellé. "Los retos del negocio en el mundo post coronavirus en cuanto a inteligencia artificial van a focalizarse en la predicción de la demanda en contextos inciertos, la gestión óptima de empleados y recursos y los rediseños de la estrategia comercial" . 

Entre los retos en la adopción de esta tecnología, el más destacado, como detalló Fernando Maldonado, también analista de IDG Research, es el de la robustez, entendida como la capacidad de adaptarse a los cambios. "Los casos de uso que están haciendo las empresas quizás sean distintos a los que se estaban haciendo antes. Tendemos a tener la creencia de que cuando algo funciona, necesitaremos únicamente hacer pequeños ajustes y esto no es así, no podemos concebir la IA como un proyecto con principio y fin, sino como algo que tiene que estar preparado para cambios impredecibles".

"Pensamos en la IA como un software más, pero la IA no es algo de lo que me pueda desentender"

Desde Altostratus, su CTO Jose Luís Cerrada, recomienda a las empresas que se haga uso de metodologías, aprendizaje manual y contínuo. "Pensamos en la IA como un software más, pero la IA no es algo de lo que me pueda desentender, es necesario y recomendamos contar con una monitorización y un mantenimiento”.

Datos sin exprimir

Durante mucho tiempo las empresas han ido adquiriendo datos en cantidades ingentes, explicaba Miguel Pleite, director técnico de Pure Storage Iberia. "Con los datos se pueden hacer cosas maravillosas pero el problema es que el 99,5% de los datos, no están puestos en valor. Así, tenemos la paradoja de que tenemos los datos pero nos cuesta ponerlos en funcionamiento".

Según detallaba Pleite, es el negocio el que está empujando a las empresas a modificarse para sacar el máximo rendimiento de los datos, más allá de lo que la parte técnica, la parte de IT es capaz de modificar. 

Casos prácticos

En la segunda parte del evento, se dieron a conocer casos prácticos de la mano de Leonardo Martín Abad. responsable de la Oficina de Proyectos de Innovación, de Bosch; Javier Lázaro Gaspar, director del Digital Hub de Ferrovial; Ángel López, CDO de Leroy Merlín; y Mateo Ramón, CIO de Grupo Piñero.

En Bosch, contaba Martín Abad, tienen una férrea apuesta por la inteligencia artificial, y se han marcado el reto de que para 2025 todos sus productos tienen que estar equipadas con IA o que la IA haya tenido un rol básico en su desarrollo. "Hay que crear confianza en torno a la IA, que el usuario final vea que es fiable y robusta". En 2017 la compañía puso en marcha el BCAI, Bosch Center Artificial Inteligent, en el que se trabaja en más de 150 proyectos de IA en seis países diferentes. 

En Ferrovial, Javier Lázaro expuso el ejemplo de ZIty, la empresa de carsharing de la compañía, donde todas las áreas de negocio cuentan con IA: definición y lanzamiento, operación y decisión de escalado.

En el sector del retail, tan afectado por el coronavirus, Ángel López, CDO de Leroy Merlín, explicó como la compañía cuenta con una Digital Data Platform desde donde se trabaja toda la información. "Nuestro objetivo es pasar de utilizar los datos como información a utilizarlos como visión de negocio". Si bien mucho de este trabajo antes se hacía de forma manual, con el tamaño de la compañía hacerlo a mano es poco productivo y el machine learning se convierte en indispensable. 

Finalmente llegó el turno de Mateo Ramón, CIO del Grupo Piñero, en otro sector que se enfrenta a una de las crisis más importantes de su historia. "En nuestra compañía, intentamos aplicar la IA más orientada a nuestro huésped o cliente, que  los procesos". Según contó Ramón, el Grupo Piñero cuenta con la aplicación IA Living Resort, la cual les permite recabar importantes datos a partir de los cuales, generan los productos o experiencias que demandan los clientes.