Retos futuros que nos trae la IA

Hablamos con Iñaki Suárez Belmonte, Responsable de tecnología de BAIC.
 

¿Qué es BAIC y cuál es su objetivo?

BAIC o Basque Artificial Intelligence Center es una asociación formada hace menos de dos años con el impulso del departamento de desarrollo económico del Gobierno Vasco con la misión de acelerar el uso de la inteligencia artificial en el tejido empresarial vasco y con la visión de posicionar Euskadi como un polo de referencia en esta tecnología a nivel internacional. Actualmente BAIC lo forma 49 entidades y podemos distinguir distintas tipologías de socios. Y es que en Euskadi tenemos la suerte de tener a todos los agentes necesarios para desarrollar un proyecto de IA.
 
Por una parte, tenemos como socios a todas las universidades vascas que son las encargadas de seguir investigando nuevos algoritmos y nuevas técnicas además de formar a los futuros profesionales. En segundo lugar contamos con los agentes científico tecnológicos como son los centros tecnológicos que se dedican a coger esa investigación básica y hacer una transferencia de la tecnología al tejido empresarial. Además, también contribuyen a la creación de conocimiento cualificado a través de sus programas de doctorandos.
 
A continuación, en BAIC tenemos la suerte de contar con excelentes empresas TIC como es el caso de Semantic Systems, es decir, empresas cuyo core de negocio principal es desarrollar e implementar sistemas de Inteligencia Artificial y hacer que el tejido empresarial se beneficie de esta tecnología. Y es precisamente a ese tejido empresarial donde queremos llegar y por tanto en BAIC también tenemos empresas de diferentes sectores que implementan soluciones de IA para la mejora de sus productos, procesos o servicios. Por último, también son socios de BAIC agentes de administraciones públicas como son EJIE, LANTIK, IZFE o el Centro de cálculo de Álava que hace uso de la IA y que contribuyen a su difusión.
 
En resumen, en BAIC contamos con todos los agentes necesarios para cumplir el objetivo de implementar soluciones basadas en IA en las empresas vascas para mejorar su competitividad y su eficacia.
 

 

Últimamente se esta escuchando mucho la palabra Inteligencia Artificial y muchas empresas desconocen realmente que se esconde detrás de este conjunto de tecnologías. ¿Cómo abordáis este desconocimiento desde BAIC?

Efectivamente, con la llegada de chatGPT, la Inteligencia Artificial ha llegado al público general y acapara día sí y día también las noticias. La verdad es que existe una gran desinformación relacionada con esta tecnología y uno de los objetivos de BAIC es precisamente esa labor de desmitificación.
 
La Inteligencia Artificial es un conjunto de tecnologías muy maduras y con un largo recorrido en aplicaciones empresariales. No en vano, la palabra Inteligencia Artificial se acuño en 1956 y desde ese año ya se empezaron a desarrollar algunos algoritmos. Sin ir más lejos, en Semantic Systems lleváis muchos años utilizando esta tecnología para solucionar problemas en diferentes organizaciones.
 
El error es creer que toda la IA es chatGPT y nada más lejos de la realidad, chatGPT es una aplicación que utiliza IA generativa, que no es mas que uno de los muchos campos que tiene la IA.
 
Esta labor de sensibilización la llevamos a cabo gracias a los casos de uso de aplicaciones reales que nuestros socios nos aportan. Estos casos de uso, están redactados de manera didáctica e inspiradora para que cualquier organización pueda extrapolarlos a su sector y se pueda beneficiar de esta tecnología.
 
En BAIC hemos catalogado estos casos de uso según los beneficios que aporta la IA en 5 verticales.
 
Estas verticales son Predicción, Optimización, Calidad, Asistencia e IA generativa.
 
La predicción utiliza algoritmos para analizar tendencias y correlaciones en grandes conjuntos de datos y así prever acontecimientos futuros con cierto margen de confiabilidad. La IA puede identificar señales tempranas de eventos futuros que son demasiado sutiles para ser detectados por métodos analíticos tradicionales, permitiendo a las empresas y profesionales anticiparse y actuar proactivamente en lugar de reactivamente. Algunas aplicaciones son la predicción de la demanda del mercado para ajustar la producción, el mantenimiento predictivo o la mejora de los diagnósticos clínicos a través de la predicción.
 
La optimización en IA se refiere a la aplicación de algoritmos que pueden analizar una gran cantidad de variables para encontrar la configuración más eficiente de procesos y sistemas. Esto puede implicar la asignación de recursos de manera más efectiva, mejorando la programación de las tareas, o reconfigurando las operaciones para ahorrar tiempo y reducir el desperdicio. En la industria, esto puede significar programar de manera más inteligente las líneas de ensamblaje para maximizar la producción con el menor tiempo de inactividad, o ajustar las compras de materiales en función de las predicciones de IA sobre la variabilidad del mercado.
 
La calidad asistida por IA significa emplear tecnologías inteligentes para monitorear y evaluar la calidad del producto y los procesos continuamente. La IA puede procesar inmensas cantidades de datos de sensores y entradas de calidad a una velocidad y precisión que superan a los métodos convencionales, mejorando no solo la consistencia del producto sino también la satisfacción del cliente.
 
En la manufactura, la IA realiza inspecciones de calidad que comparan instantáneamente los productos terminados con los estándares, detectando desviaciones que el ojo humano podría pasar por alto.
 
Para las utilidades energéticas, la IA supervisa la integridad y rendimiento de la infraestructura, anticipando necesidades de reparación o mejoras antes de que los problemas de calidad afecten al servicio.
En la medicina, los algoritmos de IA aumentan la precisión diagnóstica al evaluar imágenes médicas, reduciendo las tasas de error y mejorando la fiabilidad de los diagnósticos.
 
La asistencia a través de IA refiere al uso de sistemas inteligentes para proporcionar apoyo y ampliar las capacidades del personal, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Esto abarca desde asistentes virtuales que gestionan interacciones con clientes hasta sistemas expertos que apoyan a los profesionales con recomendaciones basadas en datos.
 
Por ejemplo, los asistentes de IA pueden trabajar junto al personal humano, proporcionando información crítica en tiempo real o realizando tareas en entornos peligrosos o difíciles.
 
En el ámbito de la salud, la IA puede asistir desde en la gestión de citas hasta en la elaboración de protocolos de tratamiento, ayudando al personal médico a centrarse en brindar cuidados de mayor calidad a sus pacientes.
 
Y por último IA generativa, vertical en la que estamos ahora mismo en proceso de recopilar casos de uso que hagan uso de esta tecnología.
 

Supongamos que no tenemos ni idea de IA y que queremos implementarla en nuestra organización, ¿por dónde podríamos empezar?

El primer mensaje que me gustaría dar es que te apoyes en el ecosistema. El mayor activo que tenemos en BAIC son nuestros socios y el ecosistema tan diverso de agentes que forman. Incluso grandes organizaciones necesitan apoyarse en agentes formadores o en partners tecnológicos.
 
Por ejemplo, si soy una empresa de 20 trabajadores que se dedica al corte de chapa, quizás no tiene sentido contratar un equipo de ciencia de datos sino que lo mas sensato seria encontrar a un partner tecnológico que me acompañara en el camino. Y este camino es el que llamamos del bussines case al use case o como pasar de la necesidad de negocio a la solución con IA.
 
Lo primero es identificar que problema de negocio queremos solucionar. La IA es un medio y no es un fin, es decir, tenemos que definir muy bien el problema de negocio que vamos a abordar.
 
Sobre todo, si estas dando tus primeros pasos es IA, es interesante seleccionar un problema de negocio sencillo que te permita lo que se denomina un win-win, es decir, mejorar tu empresa y además que el proyecto de IA sea un éxito.
A continuación es importante establecer los criterios de éxito de nuestro proyecto, los kpis de negocio con los que vamos a evaluar si la solución es un éxito o es un fracaso. Si vemos que estas métricas no van bien quizás el abordaje no ha sido el correcto y cuanto antes nos demos cuenta mejor.
 
En tercer lugar, es necesario contar con datos para entrenar nuestro modelo. Y aquí nos encontramos por un lado con la disponibilidad de esos datos, si los tengo, desde cuando los tengo, o si no los tengo, ¿puedo recogerlos? También es importante que datos recoger, es inviable comenzar a recoger todos los datos de una empresa y debemos priorizar los que nos ayuden con nuestro caso de uso. Aquí es importante la figura del data translator, ese rol que es capaz de entender el negocio y de traducir estas necesidades a un proyecto de IA. Además, es capaz de interpretar los resultados del modelo y gracias a su conocimiento del dominio la selección de los datos ira en buena dirección.
 
Y con el data translator enlazamos con la siguiente pregunta, qué perfiles necesito dentro de mi organización? Puede que con una formación sobre que es la IA a una persona de la organización sea suficiente y que esta persona sea capaz de subcontratar los proyectos. Sin embargo, una organización más grande o con una mayor implantación de IA podría requerir de más roles internos con los que poder desarrollar sus propios proyectos.
 
Por último, llegamos a la tecnología. ¿Cómo vamos a abordar el proyecto desde el punto de vista tecnológico? Si tenemos series temporales quizás nos vale con técnicas de machine learning o Deep learning. Si queremos detectar defectos podríamos necesitar técnicas de computer visión. En definitiva, debemos tener unas nociones mínimas da IA para conocer si la tecnología se adapta a nuestro caso de uso.
 
Siguiendo estos pasos y encontrando un buen partner tecnológico que te acompañe conseguiremos minimizar los riesgos al implementar IA en nuestra organización.
 

¿Cuáles son los retos futuros que nos trae la IA?

Los retos futuros que nos trae la Inteligencia Artificial (IA) son numerosos y los deberemos abordar juntos como ecosistema.
 
Por una parte, a medida que la IA se vuelve más avanzada, surgen preguntas sobre la toma de decisiones éticas, la transparencia o la explicabilidad la responsabilidad en caso de errores o accidentes, y la gestión de sesgos en los algoritmos. Es necesario poner a las personas en el centro y respetar los derechos fundamentales desarrollando una IA ética y confiable además de tener clara la gobernanza de los sistemas de IA y de hacer hincapié en que los algoritmos sean explicables.
 
En segundo lugar, la IA requiere de grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos personales y la seguridad contra el uso indebido o el acceso no autorizado. Por tanto, es necesario tener en cuenta la normativa relativa a la gestión de los datos personales para tener sistemas de IA que respeten nuestra privacidad.
 
Otro de los retos es la democratización de la IA. Ya hemos visto como chatGPT ha llegado al publico general pero es necesario educar y concienciar en un uso ético y responsable. La irrupción de la IA generativa no ha permitido tener el tiempo suficiente para acostumbrarnos a estas herramientas y esto hace que nuestra interacción con esta tecnología aun se este desarrollando.
 
Por ultimo me gustaría mencionar la recientemente aprobada ley de IA europea en la que se clasifican los sistemas de inteligencia artificial según el riesgo de su aplicación. Desde BAIC y junto a nuestros socios ya estamos trabajando en el cumplimiento d esta ley que entrara en vigor en uno o dos años y que regulara los usos de la IA. En la ley, se establecen una serie de prohibiciones como la vigilancia masiva o la manipulación mediante IA y también una serie de criterios que deben de cumplir otros sistemas en base a su aplicación.
 
Estos retos requieren una colaboración multidisciplinar, involucrando a científicos de datos, legisladores, expertos en ética, empresas y la sociedad en general, para garantizar un desarrollo equilibrado y beneficioso de la Inteligencia Artificial y desde BAIC ya estamos abordándolos para posicionar a nuestros socios y a Euskadi como referentes.
 

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