La inteligencia artificial (IA) y la gestión de datos están transformando muchas industrias. En el encuentro en el que reunimos, de la mano de Confluent, a expertos de Big Data e IA de empresas de distintos sectores se puso de manifiesto cómo la combinación de IA, gestión de datos y estrategia empresarial está impulsando cambios significativos en la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones.
El tratamiento de los datos lleva años sofisticándose en las empresas para alimentar las tecnologías más punteras. Con el surgimiento de la inteligencia artificial Generativa, prácticas como el data streaming y el data processing cobran más importancia que nunca. Sin embargo, el tratamiento de los datos lleva un ritmo según el sector del que hablemos. En Banca, la IA ya se está aplicando a los datos para detectar casos de fraude o para hacer scoring. Rocío López, CIO de ING España y Portugal, afirmó que “la aplicación de la IA Generativa pone de manifiesto la necesidad de disponer de los datos en tiempo real. De cuantos más datos proveas a la IA, más poderosa será. En este sentido, el viaje que hemos realizado de arquitecturas monolíticas a microservicios nos ha ayudado mucho”.
En el caso de las fábricas, la captación y disponibilidad del dato en tiempo real se hace más difícil, sobre todo cuando hay que captar e interconectar datos de distintas fábricas. Juan Miguel Gil, IT Manager Holdings Spain de Arcelormittal, dijo estar en una fase de “recabar muchos datos por medio del IoT. El siguiente paso es saber filtrar y procesar bien esos datos para extraer información valiosa”.
Muchas compañías se encuentran en ese punto, “en generar metadatos de los modelos para así aplicar una buena gestión”. Gestión a la que puede ayudar la IA, aunque el proceso se convierte en la pescadilla que se muerde la cola: “la IA necesita nutrirse de datos limpios y de calidad, pero, a su vez, su implementación puede optimizar la gestión de los datos y mejorar la calidad de éstos”, dijo David Torres, Enterprise Account Executive de Confluent.
“La IA necesita datos en tiempo real. En su mayoría, los datos están segmentados, por lo que nuestra misión en Confluent es convertirnos en el cerebro o sistema central que extrae los datos de distintas fuentes, los unifica, los procesa y se los envía a los modelos de IA para tomar decisiones y generar valor de negocio”
Marcos Yanez, Confluent
Sin embargo, “lo primero es mantener los datos limpios para habilitar la IA, y no al revés”, indicó Jesús Oliva, Head of Artificial Intelligence de Cepsa. No obstante, para ir más allá de las pruebas de concepto en IA Generativa, es necesario “establecer una estrategia que permita detectar los casos de uso midiendo la eficiencia y el retorno de la inversión, aunque sea a largo plazo, para distinguir la verdadera usabilidad del hype. Contar con datos de calidad y seguros requiere de un gobierno del dato, para el que es necesario crear una oficina dedicada a ello y que su representante forme parte del comité de dirección de la empresa”. En Cepsa tienen un equipo dedicado al data management para temas relacionados con la calidad del dato y Rocío López, de ING, forma parte del consejo de dirección de la entidad bancaria. A parte de un responsable de gobierno del dato, “en el último año, prácticamente todos nuestros clientes han nombrado un director de IA”, añadió Marcos Yanez, Senior Enterprise Account Executive de Confluent.
Los datos impulsan la IA
La IA no solo debe venir impulsada por iniciativas tecnológicas, sino también de Negocio. Para tener esta premisa clara, en RSI han separado la función de estrategia de producto de IA de la de desarrollo de IA, “aunque colaboren entre sí”, contó Francisco Javier Cavero, Director de Proyectos IT de RSI. “Relacionado con la IA, tenemos abiertas distintas líneas de trabajo y, en algunas de ellas, la IA Generativa es solo un componente más. Entre nuestras pruebas de concepto, destaca el de automatización de escritura de código”. No obstante, Cavero reconoció que “la IA Generativa ha acelerado mucho los casos de uso relacionados con la eficiencia, porque ocurre de forma programática”.
Lo primero es mantener los datos limpios para habilitar la IA, y no al revés
En el caso de ING, están aplicando la IA en el procesamiento de lenguaje natural, “así evitamos que una persona tenga que hacer el quering y facilitamos que la IA traduzca el lenguaje natural a código para alimentar nuestros sistemas de business intelligence”. A nivel de IA Generativa, en ING están “en fase de estudio y exploración para saber cómo va a impactar esta tecnología y establecer unas líneas de actuación. Vamos sin prisa, pero sin pausa, porque el que más preparado esté, será el que antes consiga quedarse con el mercado”. En este sentido, “la legislación tiene que ponerse las pilas, no puede ser que siempre vaya por detrás”.
En el caso de Cepsa, están creando un sistema RAC (Recepción, Acogida y Clasificación) de datos, tanto estructurados como no estructurados, para ponerlo a disposición de los empleados e ir diseñando un road map de casos de uso con un alto impacto a nivel comercial y de eficiencia interna”.
Tecnologías como la IA tienen un alcance tan grande y suponen tal cambio de paradigma que es difícil que desde Negocio se tenga una visión de su potencial tecnológico y de los problemas que puede solucionar
Luis Blasco, Enterprise Account Executive de Confluent, ha ensalzado el valor de la cloud para los desarrollos de IA por otorgar mayor capacidad de cómputo y escalabilidad. “Eso sí, es fundamental organizar y filtrar los datos antes de subirlos a la nube, el lift and shift no es apto para desarrollos de IA”. En este sentido, “la nube se ha destapado como un acelerador sin precedentes”, dijo Cavero.
Con todo, los exertos estuvieron de acuerdo en que “tecnologías como la IA tienen un alcance tan grande y suponen tal cambio de paradigma que es difícil que desde Negocio se tenga una visión de su potencial tecnológico y de los problemas que puede solucionar”. Por este motivo, los profesionales de TI deben investigar y trabajar mano a mano con Negocio para descubrir nuevas oportunidades, ya que éstas no surgen por sí solas. Como en su día dijo Steve Jobs, “si le hubiera preguntado a mis clientes, nunca hubiera creado el iPad”.
Asistentes
Marcos Yanez de Confluent | David Torres de Confluent | Luis Blasco de Confluent | Jesús Oliva de Cepsa | Rocío López de ING España & Portugal | Juan Miguel Gil de Arcelormittal | Francisco Javier Cavero de RSI
