Expertos coinciden en la necesidad de contar con datos propios para que la IA sea motor de cambio en la empresa

La inteligencia artificial (IA) generativa ha irrumpido en las empresas prometiendo cambios disruptores pero no puede adoptarse sin un plan y sin tener claros los recursos con los que se cuenta, como han coincido expertos del sector energético, el deporte y la administración publica, que han destacado el valor de los datos propios y la madurez tecnológica de la organización para aprovechar el potencial de esta tecnología.

Por dpa/EP

2023 «ha sido un año apasionante y emocionante», no solo por la disrupción que ha supuesto la llegada de la IA generativa, sino también porque IBM ha lanzado watsonx, una plataforma diseñada para que las empresas puedan desarrollar y crear soluciones de IA con confianza, a partir de modelos de IBM y de terceros, con sus propios datos y un enfoque puesto en la transparencia, la responsabilidad y la gobernanza, en línea con la ley de la Unión Europea en materia de IA que acaba de aprobar el Parlamento comunitario.

Así lo ha destacado la líder de Inteligencia Artificial en IBM, Victoria Gómez, en la apertura del encuentro informativo de Europa Press e IBM, titulado ‘La IA generativa, el motor de cambio para las empresas’, en una entrevista conducida por el redactor de Telecomunicaciones en el área de Economía de Europa Press, Javier Roibás.

watsonx es el resultado de años de trabajo en IA; ya en 2011 demostraron, con la plataforma precedente, watson, su capacidad de relacionarse con las personas en lenguaje natural cuando venció en un concurso en Estados Unidos. Y aunque incorpora la IA generativa, «la IA tradicional no desaparece de repente», ha apuntado Gómez.

La directiva ha comparado la fase actual de la IA con una botella de ketchup. En sus inicios, esta salsa se comercializó en un frasco de cristal opaco, que no permitiría ver el contenido, y fue la marca Heinz quien adoptó la botella transparente en una estrategia dirigida a crear confianza en los consumidores.

Haciendo un paralelismo, ha explicado que lo que ofrece IBM con watsonx es, por un lado, la tapa o la privacidad de los datos, de tal forma que garantizan que los datos de un cliente no se han utilizado para entrenar una IA de terceros ni se ha almacenado. Por otro, el bote de cristal o la transparencia, el entrenamiento de los modelos con datos curados, con un linaje de su procedencia y los trabajos de eliminación de sesgos y de contenidos malsonantes.

Por último, refiere la etiqueta o la explicabilidad, esto es, la explicación de cómo se ha entrenado un modelo de IBM y la capacidad de que las empresas clientes también puedan aportar esa explicación con el uso de sus propios datos ante los reguladores.

Estos tres puntos son «justo los diferenciales de IBM» y con los que la compañía tecnológica «construye una IA de confianza», ha apostillado la directiva.

Datos y madurez tecnológica para aprovechar la IA

El área de Client Engineering de IBM trabaja con una metodología que permite convertir ideas de negocio en soluciones reales basada en la tecnología de la compañía con un equipo multidisciplinar en apenas unas semanas, como ha apuntado la directora de este negocio, María Borbonés, quien ha moderado un coloquio para profundizar en la aplicación de la IA en el sector energético, el deportivo y en la administración pública.

«La IA no se construye de la nada», ha apuntado el responsable de Datos del Sevilla FC, Elías Zamora. Señala que «en una organización tienes que tener el suficiente dato propio para poder, sobre él, extraer información y activarlo para algún tipo de área de negocio».

Su asociación con IBM se ha traducido en el desarrollo de la herramienta Scout Advisor, en la que la IA ayuda a su objetivo de identificar talentos, con una plataforma que combina lo cualitativo y lo cuantitativo, es decir, las valoraciones de los técnicos sobre el desempeño en el terreno de juego, expresadas con lenguaje natural, con «datos fríos» objetivos, como la altura y el peso, la velocidad, el número de goles o los minutos jugados.

Por su parte, el responsable de Transformación Digital en Naturgy, Alejandro Lozano, ha destacado que el proveedor de servicios energéticos está abordando la implementación de la IA generativa en áreas como la contratación y la atención al cliente, pero ha advertido de que se trata de una tecnología «que está en fase de experimentación» y que por ello creen que «la confianza, la transparencia y tratar los riesgos» es algo «crítico».

También ha participado en el coloquio el subdirector general de Sistemas y Tecnología, Informática del Ayuntamiento de Madrid, Miguel Ángel Rodríguez, quien ha subrayado que, de la mano del dato y la IA, se han enfrentado al cambio de paradigma de ser proveedores de servicios de tecnología para las distintas áreas de gobierno a ser habilitadores, para que esas áreas constituyan sus propias capacidades para ser parte del ecosistema de digitalización.

Ante los retos que enfrentan las empresas y organizaciones en la adopción de la IA, el responsable de Datos del Sevilla FC tiene claro que lo importante es «tener una pregunta de negocio y tenerla muy bien acotada», junto con una estrategia de datos y una madurez tecnológica en la organización que permitan responder de manera ágil a esa pregunta.

En la importancia de los datos coincide el responsable de Transformación Digital en Naturgy, que señala la necesidad de contar con datos de calidad y un gobiernos de los datos, algo que requiere «mucho trabajo previo» en la organización. Pero también una infraestructura basada en ‘cloud’ y una cultura digital en la empresa, ya que en última instancia, el reto es «contar con gente de negocio que entiende qué puede hacer la IA por ti».

En este contexto se hacen necesarios perfiles profesionales como los científicos de datos y los ingenieros de IA, pero Alejandro Lozano ha insistido en que hay que «acercar la IA al negocio», algo que en Naturgy hacen con una academia dedicada a formar al 100% de la empresa, para incorporar «una manera de pensar nueva, de entender qué nos aporta la IA, cómo podemos transformar cada proceso de negocio y verlo con los diferentes socios», con el objetivo de trabajar en la comercializadora del futuro.

Aquí entra en juego el área de Client Engineering de IBM cuya clave, en palabras de Elías Zamora, es «que haya equipos que trabajen contigo para dotarte de una solución completa que idealmente después tengas la capacidad en casa de integrarla y de desarrollarla de manera ulterior».

A modo de conclusión, María Borbonés ha recogido los puntos clave que se han tratado en el coloquio: tener preguntas de negocio a resolver; tener los datos, el equipo y las herramientas para llevar llevar valor a la empresa; y asegurarse de que esto sea de calidad y se haga de forma gobernada.