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La IA y los datos generarán 16.500 millones de euros para 2025 en la industria española

Instituciones, expertos académicos y empresarios afirman que el uso de la tecnología basada en datos e inteligencia artificial (IA) es la gran oportunidad para el crecimiento del país, ya que generará ingresos en la industria de 16.000 millones de euros para 2025.

inteligencia artificial
Créditos: Gertruda Valaseviciute (Unsplash)

La inteligencia artificial (IA) es una de las mejores oportunidades para el crecimiento de la economía española. Solamente su aplicación en nuestra industria tendrá un impacto estimado en el PIB español de 16.500 millones de euros en 2025, según han avanzado los expertos que hoy se han reunido en el I Foro IndesIA: el impacto de la Inteligencia Artificial en la industria.

En el foro de IndesIA, la asociación para la aplicación de la inteligencia artificial en la industria integrada por Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Microsoft, Airbus y Ferrovial y que cuenta con el apoyo del Basque Artificial Intelligence Center (BAIC), y Accenture, los principales directivos de las entidades asociadas, referentes y expertos en este compartieron su sus previsiones sobre el papel de la inteligencia artificial en el impulso económico, la mejora de la competitividad y el futuro de la industria española y europea.

Para los expertos reunidos, España cuenta con una infraestructura sólida y sofisticada, con la conexión de banda ancha, fibra y 5G, que permite la transformación que necesita el país y que el impulso de la inteligencia artificial se lleve a cabo en mejores condiciones que en otros países de la Unión Europea.

España ya cuenta con empresas líderes en sectores muy relevantes, como la banca, las telecomunicaciones o la energía, que están ya utilizando la IA. Son organizaciones que actúan como tractores para el resto de las empresas, a lo que se suma la capacidad española para formar y atraer talento, y la oportunidad que suponen los fondos europeos de recuperación, según los expertos,  siempre que se utilicen con sentido y de manera unificada, con la colaboración entre las distintas administraciones y las empresas.

En este sentido, el secretario general de Industria y de la Pequeña y Mediana Empresa. Raúl Blanco Díaz, del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, señaló la importancia de la apuesta del Gobierno por los planes relacionados con el impulso a la IA y la digitalización, y anunció que se lanzará a finales de marzo un plan de financiación por 150 millones de euros para Industria 4.0. También se refirió a algunas iniciativas ya presentadas, como el PERTE relacionado con la movilidad y el impulso al vehículo eléctrico, el relacionado con el sector agroalimentario y con el sector naval.

 

Retos que hay que abordar

En el encuentro los expertos hablaron de la necesidad de romper el miedo al uso de la tecnología por parte de las pymes. El CEO de Repsol, Josu Jon Imaz  especificó que “en España el grado de madurez en el uso de estas tecnologías es muy variado, hay un gran entramado de empresas, sobre todo pequeñas y medianas, que están comenzando sus procesos de transformación digital. Por eso, las empresas tenemos que aunar esfuerzos, aprender y enseñar, compartir experiencias y acelerar la traslación de esta tecnología a toda la cadena de valor, especialmente a las pymes”.

También se resaltó la importancia de que la creación de tecnología propia española para no depender solamente de la que se está desarrollando en otros países. La IA es una herramienta de poder y soberanía, por lo que su adaptación a nuestra industria y al resto de las empresas no puede depender del desarrollo que se haga de ella desde de nuestras fronteras, dijeron.

Otro de los retos que tiene la economía española es el del incremento de la competitividad. Para poder afrontarlo, la solución en la que han coincidido los ponentes ha sido la identificación de los casos de uso en los que la aplicación de la IA supone ya una ayuda sustancial. Entre los casos expuestos como ejemplo están la creación de fábricas inteligentes, autónomas, flexibles sostenibles y virtualizadas, el mantenimiento predictivo, para la mejorar la eficiencia o evitar posibles incidencias en las plantas de producción, que genera una cultura de prevención y anticipación que impulsa la productividad y la eficiencia.

La ética de los datos y su regulación es otro de los desafíos a tener en cuenta. Hasta ahora la regulación es diferente y depende de cada país. Hernán Asorey, Chief Data Officer y vicepresidente corporativo de Microsoft, destacó en su keynote que el objetivo es que las interacciones con la IA sean lo más humanas posibles, y definió los 6 principios éticos que deberían primar cuando se trabaja con IA: la justicia, la fiabilidad, la inclusividad, la privacidad y seguridad, la responsabilidad y la transparencia.

También se mostró la necesidad de crear espacios de datos bajo la premisa de conseguir su democratización y acceso. Es decir, fomentar que se compartan y fomentar su tratamiento, para que no se queden almacenados en silos, conectándolos entre diferentes dominios y contextos, para poder “interoperarlos” y lograr darles valor real y aplicable a los negocios. Los expertos apostaron por captar datos de calidad, construir estos espacios poco a poco y sobre todo, establecer unos estándares necesarios que garanticen la confianza.

 

Necesidad de formación

Para poner en marcha toda esta “revolución de los datos” hace falta talento y formación. Sin embargo, en España, la falta de personal cualificado en datos en IA es un obstáculo para el crecimiento de las empresas y para la recuperación económica. Durante los próximos tres años, solo las empresas del sector industrial necesitarán más de 90.000 profesionales expertos en datos e IA para poder llevar a cabo sus proyectos, impulsar la economía del país y competir con otras organizaciones internacionales.

Existe una demanda creciente de profesionales con conocimientos de IA; durante la celebración del foro se constató que había 300 puestos relacionados con la IA publicados en LinkedIn solo en Madrid, puestos que no solo se refieren a la ciencia de datos o profesiones más puramente tecnológicas, también profesionales de cualquier ámbito que sepan contextualizar el uso de la IA, como los especializados en ética o humanismo de datos.

Los empresarios y expertos lamentaron que frente a las cifras de paro juvenil en España, haya 200.000 puestos STEM que no se cubrirán en los próximos dos años. Así, advierten de la necesidad de adaptar los programas académicos y formativos para introducir la IA en las titulaciones nuevas y ya existentes. Igualmente ven necesario capacitar a los empleados que ya forman parte de las organizaciones, a sus líderes y, sobre todo, impulsar que las mujeres, el 50% de la población y del talento, se sumen a esta transformación. Hoy por hoy, solo 1 de cada 5 profesionales en inteligencia artificial y solo el 10% de las graduadas en informática son mujeres, cifra aún menor en estudios de formación profesional.

 

Impulso a la sostenibilidad

El otro gran factor expuesto es el impacto que la IA tiene en la sostenibilidad y cómo es posible crear "algoritmos verdes” para contribuir a la eficiencia energética, al desarrollo de nuevos materiales o al refuerzo de la economía circular. La IA y el uso de los datos posibilitan conseguir la eficiencia energética en la industria, importante actualmente por la transición energética que vivimos y a la apuesta por la sostenibilidad que va a beneficiar al conjunto de la sociedad.

Ante la evidencia de que hay que trabajar en la reducción del consumo energético que implica la IA en sí misma, se piensa en impacto que tendrá el uso de la supercomputación, si se consigue abordar la gestión y las operaciones de un mayor número de datos con la misma energía y en menor tiempo.

Para los ponentes de la jornada, España está en un momento clave en lo que concierne a la sostenibilidad y la industria, que se lleva tiempo trabajando y para lo que ahora ya existen desarrollos tecnológicos que se irán aplicando y usando poco a poco, gracias a la aplicación de la macroeconomía, los algoritmos computacionales y los modelos de distribución en las empresas.



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