La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. No cabe ninguna duda de que esta afirmación rotunda es cierta; la IA es el presente y el futuro de los departamentos TI de las compañías. Por ello, en la comida ejecutiva realizada por Computing junto con Dynatrace se ha abordado cómo están desarrollando y utilizando esta tecnología algunas de las principales empresas del país.
Pese a que en los círculos de conversación de los tecnólogos prácticamente la IA generativa es el monotema, a los asistentes al encuentro les daba vértigo tratar de “tradicional” a la inteligencia artificial que siguen utilizando y desarrollando.
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Inteligencia Artificial generativa
Con la inteligencia artificial generativa ha sucedido un hecho diferente a la mayoría de las veces. Los departamentos TI están acostumbrados a ser ellos los que proponen los avances e incluso a tener que “luchar” con otras áreas para conseguir su implementación. En esta ocasión ha sido al contrario, desde Negocio o incluso desde la dirección de las empresas se reclamaba encontrar casos de uso para la IA. Parece que, si no estás en la carrera por la implantación de la IA, estás fuera de la actualidad.
Rafael Abreu, Chief GRC, Sustainabiliy and Corporate Resources Officer de Bergé; compartía los retos a los que se enfrentan los TI en el presente año. El primero de ellos es la gestión de las expectativas. “La IA ha conllevado un boom de expectativas y una alta presión por encontrar la utilidad cuando lo apropiado es buscar casos de uso y fusionar la IA con otra tecnología”, afirmaba Abreu. Rafael Abreu también compartía que el segundo reto era generar valor porque “hay que justificar la inversión”. Por último, las empresas se enfrentan a elegir en qué invertir para desarrollar en la empresa y qué esperar a que llegue paquetizado. “Es esencial decidir en dónde tiene sentido invertir y dónde esperar a que lleguen los proveedores de soluciones”, decía el Chief GRC, Sustainabiliy and Corporate Resources Officer.
Expectativas y frustración con la IA
En esta misma línea intervenía Carlos Garriga, CIO de IE University. Garriga creía que hay que ajustar las expectativas y la frustración: “Nos encontramos en un momento de presión porque parece que hay que hacer algo con la IA, pero hay que ver las soluciones que existen para aplicarlas y desplegarlas de una manera que tenga un impacto positivo en la producción”.
Desde la Universidad veían que hay pocos recursos del talento que se necesita y que en estas personas es donde se encuentra la diferencia.
Al encuentro acudió también Cabify, representada por Jesús Montes, VP Head of Data Science. La compañía es nativa digital y, por ello, tienen una estrategia del dato muy clara desde el principio. “La IA es una herramienta más que hace que se esté al mismo nivel y puede ayudar a la toma de decisiones”, sostenía Montes.
Joaquín García, miembro de la Dirección de Digitalización y Tecnologías de la Información de Enagás, comentaba que, para responder a la ola de la IA, en su empresa habían desarrollado un Hub de IA generativa específico separado de Data Analytics. Si bien, ve necesario “definir bien los casos de uso para ver cuál da mejores resultados”.
Con la ola que comentaba García muchas empresas han tenido que reorientar sus estrategias. Es el caso compartido por Manel Miranda, Director de Digital Innovation Lab en FCC: “Hemos tenido que reorientar y dar perspectiva ante la avalancha de casos, creen que la IA es una varita mágica para todo”. Miranda hacía plantearse a sus compañeros qué es lo razonable a esperar.
Miranda veía esencial gestionar el talento y trabajar la gobernanza. Si bien, consideraba que aún la inteligencia artificial no tiene el grado de madurez para utilizarlos en casos críticos.
Por su parte, Raúl Alonso, Architecture & Technology Platforms Manager en Cepsa, contaba que han desarrollado varios pilotos y han probado soluciones de mejora de la productividad. “Ahora mismo nos encontramos pilotando y pensando en el proceso para tener los sistemas propios”, sostenía Alonso.
Centro de competencias de IA de Respsol
En Repsol, Emilio Martín, Principal Data Scientist, aportaba los avances que se estaban desarrollando. En 2018 se utilizaba la denominada “IA tradicional” que consistía en modelos predictivos y prescriptivos, pero ahora en la compañía se encuentran en otro nivel. Han desarrollado un centro de competencias IA basado en cuatro verticales, según Martín:
- Entender como cambia la vida de los trabajadores.
- Cómo ayuda a crear nuevas soluciones con nuevos softwares y viendo cómo la IA hace más eficientes los procesos.
- Casos tradicionales. Casos que la IA tradicional no aborda ver cómo se puede mejorar a través de la IA generativa.
- Inteligencia artificial responsable y gobernanza de los modelos.
¿Trabajadores vs IA?
La aceptación de la IA por parte de los usuarios es un tema candente. Se han publicado numerosos artículos sobre el temor que generaba la llegada de la inteligencia artificial a los empleados por la posibilidad de perder el trabajo.
A José Morales, Gerente TIC de Acciona, le ha sorprendido la respuesta de los empleados de la aseguradora porque “en vez de tener miedo había ganas”. “Hemos descubierto la inteligencia digital de los empleados y han comenzado a desarrollar y crear casos de uso”, afirmaba Morales.
La aceptación ha sido tal que a Morales le preocupa la formación de los trabajadores para evitar que compartan datos confidenciales en plataformas públicas. “Debemos educar en bases mínimas de uso de la tecnología para evitar riesgos”, sentenciaba el Gerente Tic de Acciona.
José Carlos Prieto, Gerente de Transformación Operativa en Santalucía, expresaba también asombro por la “curiosidad y la resistencia de los empleados”. “Tenemos que explicar que esta tecnología está para empoderarnos a las personas”, afirmaba.
En Santalucía una de las prioridades del departamento TI es dar gobernanza a la IA generativa desde un nivel corporativo. Prieto creía que estamos en un momento de “hype, pero bajará y se democratizará como toda la tecnología y el único valor será el que aporten las personas”.
La llegada de ChatGPT al móvil de los usuarios hizo que las personas se planteasen que, si esa herramienta les ayudaba en su vida cotidiana, también debía hacerlo en el trabajo. Esto ha conllevado un riesgo para las organizaciones ya que algunos empleados no conocen los riesgos que implica proporcionar información sensible a la IA pública. Por ello, en algunas empresas, como es el caso de Generali han capado los accesos mientras se desarrollan pilotos para apoyar al empleado.
Raúl Melgosa, Analytics & Smartautomation Manager en Generali España, compartía el temor a llamar “tradicional” a la tecnología que siguen desarrollando. Si bien, en la aseguradora utilizan la IA generativa para diferentes casos de uso entre los que se encuentra la detención de fraude con algoritmos y se están desarrollando diferentes pilotos para uso interno.
La mayoría de las empresas que compartieron ideas en el encuentro están desarrollando pilotos de inteligencia artificial para procesos internos de la empresa, de momento, no tienen pensado desarrollarlos para proyectos externos porque corren más riesgos
El boom de la inteligencia artificial Juan Luis Hernández, responsable de Data & Analytics de Mapfre España, afirmaba que hacía accesible la tecnología a otras áreas de la empresa no tecnológicas. “Mientras que lo habitual era que desde TI tuviésemos que empujar y convencer a cada departamento, ahora con Chat GPT ha pasado al revés. Esto nos obliga a desarrollar la gobernanza y cambiar las estructuras”, sostenía Hernández.
Un riesgo que ha detectado Hernández de esta nueva manera de solicitar la tecnología es “el error de implantarla por implantarla sin realizar un buen estudio de retorno” y también en Mapfre ven esencial acompañar a los empleados que piden la IA para que se dé un buen uso.
En este mismo sentido se pronunciaba José Morales quien piensa que no toda la tecnología sirve para todo. Rafael Abreu apoyaba esta idea, pero también comentaba que la IA ha cambiado la forma en la que nos relacionamos con la tecnología y “ese es el verdadero cambio”. José Carlos Prieto, por su parte, consideraba que el cambio se encuentra en “pasar a un mundo más conversacional en el que hay que saber hacer las preguntas adecuadas”
La mayoría de las empresas que compartieron ideas en el encuentro están desarrollando pilotos de inteligencia artificial para procesos internos de la empresa, de momento, no tienen pensado desarrollarlos para proyectos externos porque corren más riesgos . Manel Miranda sostenía que no existe la madurez suficiente como para sacar algo con la precisión necesaria. A esta afirmación Jesús Montes confirmaba que estas herramientas no están hechas para ser precisas.
Gema Siles, CDO de Redeia, afirmaba que en su empresa también se están desarrollando pilotos de IA generativa y se están buscando casos de uso para implementarlo en el sector y mejorar la productividad y la eficiencia. Por ello, la compañía tiene una estrategia definida que se ajusta a la regulación y a los principios éticos.
Carlos Garriga creía que el verdadero reto se encuentra en el desarrollo propio: “hay que realizar uno que no cueste mucho, un modelo mal hecho es un gasto y hay muy pocas personas que sepan cómo crearlo de manera óptima”.
La imagen reputacional de la empresa puede estar en juego si las herramientas que se lanzan no tienen la madurez suficiente. Por esto, Emilio Martín se planteaba cómo debía evolucionar el rol de los departamentos TI y compartía que, en su opinión, los roles van a evolucionar a empresas de base más tecnológica.
