Entrevista a Isidro García, responsable de Ingeniería y Coordinación de Proyectos I+ D en Semantic Systems.
¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial a las empresas?
La inteligencia artificial es una tecnología en continua evolución, con un potencial transformador que afecta significativamente en la forma en que las empresas trabajan. Esta tendencia está reconfigurando el panorama laboral y ya se está observando su impacto.
Para empezar, la aplicación de la IA en las empresas permite a los trabajadores centrarse en tareas más estratégicas, creativas o sensibles, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la productividad.
El acceso a la IA permite a las empresas capitalizar el poder disruptivo de la IA y proporciona una ventaja competitiva significativa, tanto en la optimización de procesos internos como en la mejora de los externos y la experiencia del cliente.
Para poder hacer esto, la IA se puede aplicar a una amplia variedad de tareas, que van desde la automatización de procesos rutinarios y repetitivos hasta la toma de decisiones informadas.
Esto aporta, sin duda, una mejora en la experiencia del cliente y una reducción de errores humanos.
Y lo más importante, todo esto es posible gracias al análisis de grandes cantidades de datos, la extracción de información relevante y la generación de conocimientos adicionales sobre los datos.
Y ya hablando un poco de nosotros y en cómo podemos ayudar a las empresas en la aplicación de tecnologías de IA, yo diría que principalmente:
- Nos centramos en el cliente.
- Entendemos el problema que quiere resolver.
- Le damos una solución a ese problema y lo más importante, le acompañamos en el proceso de resolución del mismo.
¿Qué beneficios puede obtener una empresa al aplicar la inteligencia artificial?
Desde luego hay muchos, pero voy a destacar tres entre ellos:
- La Mejora en la toma de decisiones
Gracias a su capacidad para analizar y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, la Inteligencia Artificial está preparada para proporcionar información relevante y actualizada para las empresas.
La IA no solo ofrece un análisis más profundo de los datos, sino que también es capaz de adaptarse y aprender patrones de comportamiento, lo que aumenta la precisión de las predicciones y recomendaciones.
Al contar con información más confiable y una visión más clara del panorama, es posible tomar decisiones que impulsan el crecimiento y la competitividad de la empresa.
- EL poder personalizar la experiencia del cliente
La Inteligencia Artificial ha revolucionado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, al permitir una personalización en la experiencia del cliente a través del uso de asistentes virtuales y chatbots conversacionales.
Así puedes conocer mejor las necesidades y preferencias de cada cliente, ofreciendo productos, servicios y recomendaciones altamente relevantes y adaptados a sus gustos individuales.
La personalización impulsada por la IA no solo mejora la retención de clientes existentes, sino que también atrae nuevos clientes, ya que las experiencias únicas y relevantes generan un boca a boca positivo y una mayor reputación de marca.
- El Aumento de puestos de trabajo
Hablando del impacto que puede tener la IA en el empleo y del miedo inherente a lo que se desconoce, te voy a dar unos datos que proceden del Foro económico mundial “DAVOS”.- Se prevé un salto del 40% en el número de especialistas en IA y aprendizaje automático para 2027.
- Un aumento del 30-35% en la demanda de funciones como analistas y científicos de datos o especialistas en Big Data y nuevos perfiles que están emergiendo.
- Y un crecimiento de HASTA un 31% en la demanda de analistas de seguridad de la información.
En definitiva, de media, un total de 1,6 millones de puestos de trabajo.
En definitiva, se prevé un crecimiento medio estatal de 1,6 millones de puestos de trabajo.
¿Cuáles son los Desafíos a los que se enfrentan las empresas al implementar proyectos de IA?
Llegados a este punto te puedo decir que la aplicación de la IA dentro de muchas empresas ya se está dando.
También es cierto que otras muchas no la aplican AUN y el dato más importante para constatarlo es que más del 50% de las empresas reconocen que no están usando para nada la IA.
¿Y cuáles son los motivos que nos encontramos para no aplicar la IA en sus procesos o productos?
Te diré que los principales motivos son:
- La propiedad novedosa del fenómeno, no saben exactamente en cómo la IA les puede ayudar a mejorar.
- Muchos trabajadores no han adquirido AUN las competencias necesarias para utilizarla, con lo cual no se da el caldo de cultivo necesario para que desde dentro de una empresa se experimente que a través de la IA se puede generar un valor añadido.
- El temor de que no se preserve la protección y privacidad de los datos, que no se garantice que la información usada para entrenar a un modelo de Inteligencia artificial escape de nuestro control.
- Y, sobre todo, se piensa aun que los costes de implantación son muy altos debido a factores como la alta necesidad de computación, recolección muy alta de información o las herramientas que se deben desarrollar para generar y aplicar los modelos de IA.
Pues bien, para superar estos desafíos:
- En primer lugar, “La digitalización de los procesos a involucrar es fundamental. Sin embargo, muchos clientes quieren comenzar la implementación de IA sin saber que previamente hay que tener claro que sin datos y sin la identificación clara de problemas a resolver, el fracaso está garantizado.
- Una vez que se tiene identificado el problema, surge la pregunta de cómo aplicar la IA. Es aquí en donde entra la recopilación de los datos y, de hecho, la CALIDAD de los datos es clave, especialmente si nos tenemos que integrar con sistemas existentes cumpliendo con regulaciones de privacidad y seguridad.
- Por otro lado, yo destacaría la formación como desafío. Mientras que las grandes empresas se pueden permitir contar con departamentos de investigación, las pymes no tienen acceso a ese tipo de recursos, por lo que tienen mayores dificultades para comunicar los objetivos empresariales a los desarrolladores de modelos de IA, que son los que tendrán que seleccionar los algoritmos que usarán para aplicar la IA y con ello solucionar el problema.
Están emergiendo nuevos perfiles profesionales, como el traductor de datos, que combina conocimientos técnicos y empresariales para identificar problemas y soluciones específicas. Estos tipos de perfiles llegan para transformar la manera en que las empresas manejan y aprovechan la ingente cantidad de información que generan. - En cuanto a la privacidad y seguridad de los datos las tecnologías IA hemos dicho que necesitan muchos datos.
Para garantizar un uso de la IA conforme con la protección de los datos las empresas deben asegurarse de que los datos utilizados sólo se destinan a los fines específicos para los que se recogieron y de que los datos se protegen adecuadamente y se almacenan de forma segura.
Recientemente se ha aprobado una ley que avanza hacia una regulación ética y global de la IA, esto representa un paso crucial hacia una regulación más sólida y ética en el campo de la inteligencia artificial. - Finalmente, ahora contamos con el hardware necesario para procesar la IA. Hace décadas, el procesamiento requerido por la IA era simplemente inviable. Sin embargo, en los últimos años, hemos presenciado un salto espectacular en la inteligencia generativa, impulsado por una capacidad de computación masiva.
La brecha tecnológica entre las pymes y las grandes empresas se está cerrando. Antes, las grandes corporaciones tenían acceso privilegiado al hardware necesario y al talento para desarrollar e implementar soluciones de IA.
Hoy en día, se están desarrollando herramientas intermedias que permiten a las pequeñas y medianas empresas acceder a estas tecnologías. Este proceso de poner más accesible este software con diversas técnicas (lowcode) que en definitiva lo que intentan es que facilitar el uso de este tipo de herramientas, permite que personas con menos experiencia técnica puedan adentrarse en el mundo de la IA, apoyándose en capas intermedias que simplifican el proceso”.
En Semantic Systems, nos especializamos en facilitar este acceso a la IA para las pymes. Trabajamos estrechamente con estas empresas y las ayudamos a implementar proyectos de IA de manera efectiva y garantizando que obtengan beneficios tangibles y cotidianos, en definitiva, que vean un retorno de la inversión.
Nuestro enfoque va desde habilitar el uso inicial de la tecnología hasta asegurarnos de que evolucione con la empresa, trabajando como un intermediario entre la investigación académica y las necesidades del mundo empresarial para garantizar una transferencia de conocimientos fluida y eficaz.
¿En qué tipo de proyectos y en que sectores está aplicando Semantic Systems la Inteligencia Artificial?
Nosotros la IA la aplicamos principalmente a proyectos de valor añadido para nuestros productos, donde desarrollamos herramientas como:
- Sistemas de apoyo a la toma de decisión a través de la prescripción, enfocados al proceso productivo y al desarrollo de producto.
- Como ejemplo, tenemos los algoritmos de clasificación inteligente de stock de almacén. Estos algoritmos trabajan conjuntamente con Gemelos Digitales que pueden simular condiciones de Fabricación y permiten generar alternativas de almacenamiento en base a variables como pueden ser, tiempos de entrega, logística.
- Nuestros Gemelos Digitales, pueden generar una réplica virtual de un Producto, Servicio o proceso simulando el comportamiento de su homólogo físico. Esto permite probar cualquier modelo sin afectar al Sistema o Planta industrial, pudiendo ofrecer alternativas de simulación para que el responsable pueda seleccionar la que más le conviene.
Siguiendo con los ejemplos, también desarrollamos Sistemas de recomendación que basados en la experiencia de usuario puede prescribir productos que considere que son más convenientes para el usuario en base a la configuración de producto que está realizando y en elementos de contexto ajenas al proceso de configuración como pueden ser, ubicación geográfica, conocimientos del usuario frente al producto, etc.
Otro ejemplo en donde ya estamos trabajando, y ya voy acabando…
En la aplicación de los modelos generativos para, a través del lenguaje natural poder ofrecer asistentes o chatbots para aplicar estos sistemas de recomendación en configurador de producto industrial.Para acabar, en cuanto a los sectores en donde más estamos ahora aplicando la IA, puedo destacar:
- Sectores de fabricación discreta, en donde a través de repcon FACTORY podemos aplicar IA para dar solución a la demanda de KPIS industriales.
- Por supuesto, en cualquier sector en donde se implante repcon CONFIGURATOR, ya que de manera implícita tiene el valor añadido de las herramientas de IA que desarrollamos.
- En Economía circular, en donde a partir de la digitalización de procesos diferentes, podemos optimizar la recuperación de recursos materiales a partir de corrientes residuales complejas
- Y en Proyectos relacionados con el medio ambiente, donde a partir de una digitalización previa, damos solución a problemáticas de eficiencia energética.
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