“La Inteligencia Artificial ya está aquí y ya está ofreciendo resultados… ¿Pero está la empresa madura para la IA? ¿Y está la IA madura para aplicarla a las empresas?” Xavier Vilasis, Director del master en data science y vicedegano de la Escuela de Doctorado de La Salle-URL, ha planteado este interrogante en el Executive Event ‘IA: Artificial Intelligence. Why & How to keep your Company Alive’, que se ha celebrado en el campus de La Salle-URL este 19 de septiembre. En el acto se han podido conocer algunos de los usos que ya se le están dando a la Inteligencia Artificial (y disciplinas relacionadas como el Big Data y el Machine Learning) en el ámbito de la empresa, sus sistemas de implementación y la experiencia y problemáticas con que se han encontrado.
Aplicando la IA a las empresas
“Hay cuatro iniciativas muy importantes que estamos aplicando” explica Carlos Ciria, CIO de Penguin Random House Spain & Latam “y están muy enfocadas a negocio o a mejorar cómo ofrecemos nuestros productos a los consumidores”. La primera es ‘Z1’, un sistema que predice la mejor tirada y si será necesario reimprimir un libro a un año vista a través de la predicción de las ventas. La segunda, ‘Simile’, permite generar recomendaciones de libros para clientes en función a los libros que ya han comprado. La tercera, utilizando datos de Amazon, está generando perfiles que permiten conocer mejor a sus clientes, cómo están encontrado sus productos y mejorar su presencia en este marketplace. Finalmente, está en marcha un sistema que adecúa los precios de los ebooks al momento y el país en el que se comercializan en el área de España y América Latina.
Mar Muñoz, CEO de It Travel Services, ha explicado cómo utilizan los sistemas de IA para fidelizar a los clientes de servicios de hostelería a través de la categorización en base a perfiles según sus necesidades y preferencias. Conocer sus hábitos y preferencias permite tener disponibles los recursos necesarios en los momentos adecuados para ofrecerles los servicios que prefieren. “¿Sé que tengo clientes alemanes que vienen a mi hotel la tercera semana de agosto? Entonces podré asegurarme de tener personal que hable alemán en esas fechas, puedo adaptar mi política de contratación… me permite adaptarme, y adelantarme, a la demanda real que tengo.”
Neurite es una startup acelerada en el hub de Innovación La Salle Technova que ofrece a empresas servicios de análisis de datos a través de la inteligencia artificial. Su CEO, Francisco Batlle, explica cómo las empresas que no son como Google o Facebook, es decir, que no disponen de enormes cantidades de datos para analizar, pueden también sacar un buen provecho de su análisis con IA. Se trata de dar grosor a los datos, ampliándolos y dándoles profundidad con modelos numéricos, de hacer los modelos de forma que se automaticen los procesos y que se actualicen constantemente para adaptarse a los cambios.
El acto también contó con la participación de Daniel Marco, Director General d’Innovació i Economia Digital del Departament Politiques Digitals i Administració Pública de la Generalitat de Catalunya, que explicó el compromiso de la administración con la creación de un ecosistema tecnológico potente, con una infraestructura sólida y al servicio del ciudadano. En el ámbito concreto de la IA, la apuesta de la Generalitat lleva a la integración de los ámbitos y agentes implicados (investigadores, empresas, ética y legalidad, participación ciudadana…) para una pronta implantación de la IA en el tejido productivo catalán y siempre con el bien del ciudadano como objetivo final.
Claves: los datos y el factor humano
Los expertos han coincidido en considerar que la correcta gestión de los datos es uno de los elementos más fundamentales para poder utilizar la IA en las empresas.
“Hay que empezar por la categorización de los datos” dice Muñoz “El 80% del proyecto se basa en construir un dataset correcto para poder aplicarle el método de IA. Si el dataset es malo, la conclusión será mala y la decisión que tomemos será mala”.
“Si no tienes los datos bien y comienzas a aplicar estrategias de Inteligencia Artificial, estás empezando la casa por el tejado” ha añadido Ciria “la primera base de todo es la estructura de datos para poder montar un modelo predictivo de IA. No hay que tener miedo a dedicar mucho tiempo a depurar las bases de datos para estén bien estructuradas y el dato sea el que estamos buscando realmente”.
La creación de un buen sistema no solamente permite que la IA ayude en la toma de decisiones. A través de la automatización de los procesos rutinarios, se libera tiempo de trabajo que las personas pueden dedicar a la reflexión y, precisamente, a esta toma de decisiones.
Más allá de los usos concretos, una de las conclusiones principales ha sido que la implementación de estas tecnologías no es una fórmula mágica, “no hay que plantearlo como una máquina mágica que cualquier problema que le plantees lo va a resolver” explica Vicens Gaitan, Chief Data Scientist del Grupo AIA, ni es apretar un botón que ponga en marcha una Inteligencia Artificial que se empiece a encargar por sí sola de la empresa. “La Inteligencia Artificial es una herramienta más, muy potente, pero, ¡cuidado!” dice Batlle “es tan potente que parece que se puede abandonar. En la mayoría de los casos es solo una ayuda, la tienes que integrar en la organización y el liderazgo tiene que venir desde arriba, así que lo primero es convencer a los de arriba”. “Uno de los errores que hicimos hace ya seis años” explica Pier Paolo Rossi, Advanced Customer Marketing & Analytics Director Banc Sabadell “fue instalar un equipo de Big Data pero totalmente aislado del área de negocio. No consiguió ningún resultado hasta que las unimos y se pudieron empezar a hacerle a los datos las preguntas adecuadas”.
Es primordial que las personas que tienen el conocimiento de business comprendan qué es la IA y sus posibles usos, pero, dice Xavier Marcet, experto en innovación y presidente de Barcelona Drucker Society “no tanto en el aspecto técnico: lo más importante no es que sepan qué es exactamente el machine learning o cómo funciona la IA general, sino qué efectos puede tener, cómo altera la cadena de valor y qué aporta a los clientes.” Y, una vez esté esto hecho, se debe aprovechar el conocimiento sobre el negocio que tienen las personas que forman parte de la organización, “para su compenetración con el funcionamiento real de la empresa” y para “poder hacer las preguntas adecuadas”.
“Cuando nos enfrentamos a un proyecto de inteligencia artificial, lo primero que tenemos que hacer es poner inteligencia en las preguntas que le hacemos a los datos… y la inteligencia sobre el negocio la tiene el área de business, no tanto el matemático o el técnico que va a hacer el algoritmo” según Muñoz.
De esta manera, cada empresa encontrará los aspectos de su funcionamiento en los que la IA puede resultar un recurso útil. “Es una caja de herramientas” dice Marcet “como cuando subo al coche y pongo el GPS: tomo las decisiones de otra manera. Imaginad que para las distintas cosas importantes que nosotros tenemos en la empresa tuviéramos un asistente que nos ayude a tomar decisiones de más calidad”.