Banco Sabadell y FADE (Federación Asturiana de Empresarios) organizaron una jornada para analizar los retos, perspectivas -y también los riesgos- que tienen ante sí las empresas con la llegada de la Inteligencia Artificial.

 

Imagen sobre la charla de inteligencia artificial en el mundo de la empresa.

 

La jornada contó con la presencia de Alfredo Fernández Santos (Director Comercial Territorial Noroeste de Banco Sabadell) y de Leticia Bilbao Cuesta (Directora del Área de Desarrollo Empresarial de FADE) y las ponencias corrieron a cargo de Irene Díaz Rodríguez (Catedrática de Computación e Inteligencia Artificial) y de Luis Echavarri Lasa (Director de la la Unidad de Analítica e Inteligencia Artificial de Banco Sabadell).

Una tecnología con un crecimiento imparable

Durante la jornada se expusieron algunos datos que ponen de manifiesto la gran velocidad a la que el uso de la Inteligencia Artificial está evolucionando: “Twitter tardó 65 meses en alcanzar los 100 millones de usuarios, mientras que ChatGPT logró alcanzar esa misma cifra en tan sólo dos meses”. Expertos vaticinan que el impacto (a nivel mundial) que la Inteligencia Artificial tendrá sobre del PIB, desde nuestros días hasta el año 2030, tendrá unas magnitudes nunca vistas. Actualmente, se estima que el 20 % del PIB de China ya está directamente relacionado con la IA. Un crecimiento igualmente exponencial se ha detectado en el mundo empresarial. Así, si en 2021 tan sólo el 7 % de las empresas utilizaban algún tipo de Inteligencia Artificial, hoy en día, y a falta de estadísticas oficiales, es fácil suponer que la gran mayoría de las grandes corporaciones ya tienen encima de la mesa iniciativas de IA a abordar en el corto-medio plazo.

El chatbot de Vueling, uno de los mejores ejemplos de la IA en el mundo empresarial

En su parlamento, Irene Díaz recordó que esta tecnología no es nueva. Existe desde hace ya bastantes años y, poco a poco, ha ido incorporándose a muchas de las aplicaciones con las que interaccionamos en nuestro día a día, incluyendo, por ejemplo, las aspiradoras domésticas. La “gran revolución” la ha marcado la llegada de la conocida como “IA Generativa” cuyo mayor protagonista es el anteriormente mencionado ChatGPT.

Según recordó, en algunas ciudades de Estados Unidos, ya existen empresas que utilizan “riders” o repartidores totalmente robotizados o taxis sin conductor. Se trata, sin embargo, de fenómenos que aún se encuentran en un estado embrionario, dado que estas soluciones deben desarrollarse en entornos de interconectividad avanzada como la ya conocida “Smart city” o ”ciudad inteligente”.

A otros niveles, esta nueva tecnología ha propiciado la aparición de múltiples herramientas que facilitan el trabajo de los creadores en disciplinas tan dispares como la música, la pintura, el diseño, el marketing o la escritura. Ya hay empresas que han logrado implantar, con notable éxito, sistemas de IA en sus estructuras, mejorando de forma notable el nivel de atención que prestan a sus clientes. Como ejemplo, citó al “chatbot” de Vueling que, según dijo, posiblemente presta a sus usuarios un nivel de servicio mucho mejor que el que podrían proporcionar buena parte de sus operadores actuales.

“Ya existen sistemas de Inteligencia Artificial para cualquier tipo de gestión empresarial”

En estos momentos, según dijo, las empresas ya tienen a su alcance la posibilidad de diseñar sistemas de IA que permitan automatizar, o mejorar, muchos de los ámbitos empresariales; desde la creación de nuevos productos, hasta el diseño de ofertas personalizadas o implantación de sistemas de calidad.

Sin embargo, la implantación de este tipo de soluciones no es una tarea sencilla ni está exenta de riesgos. Estos sistemas no funcionan por sí mismos. Se nutren de inmensas bases de datos que previamente han debido ser alimentadas y deban contener datos de buena calidad y fiables. Según dijo, “puede llegar a ser mucho más complicado conseguir la base de datos fiable que necesitamos, que diseñar nuestro sistema de IA. Si los datos no son buenos, el sistema fallará”.

Otro error habitual, prosiguió, es pensar que un sistema de IA lo hará todo por nosotros. Es falso. Este tipo de herramientas tienen que ser consideradas como “ayudantes” o “auxiliares” (de ahí el ya conocido nombre de “copilotos”) que facilitan el trabajo de las personas, nunca como sustitutos de las mismas.

Asignaturas Pendientes en el campo de la IA

En este mismo sentido, mencionó algunas de las principales asignaturas pendientes de resolver en este campo. Refiriéndose más concretamente al mundo de la medicina, donde la IA ya tiene múltiples aplicaciones, apuntó al hecho de que los médicos ya disponen hoy en día de herramientas que les ayudan a tomar decisiones, pero demandan conocer qué rutinas y fuentes de información han utilizado los sistemas para proporcionarles los consejos que reciben. “En otras palabras, para cualquier médico es útil, antes de formular un diagnóstico, disponer de un documento que le proporcione un resumen o síntesis de centenares o miles de diagnósticos similares realizados antes por otros facultativos. Lo que ahora nos falta es informar también de cómo se ha elaborado esa información”.

Otro riesgo a considerar antes de decidir desarrollar un sistema de IA en una empresa es la ausencia de legislación que la regule. Se está avanzando muy deprisa en este sentido, sobre todo en la Unión Europe, pero la tecnología de momento va más rápido que el legislador, y es algo que hay que tener en cuenta.

¿Qué debe considerar una empresa antes de poner en marcha su propio sistema de IA?

Para Díaz, cualquier empresa debería, antes de decidir poner en marcha uno de estos sistemas, formularse las siguientes preguntas:

  1. ¿Dispongo de los recursos necesarios?
  2. ¿Realmente lo necesito? ¿Qué beneficios obtendré?
  3. ¿En qué riesgos puedo incurrir?
  4. Sobre todo… ¿dispongo de los datos necesarios? Sin datos de calidad, no hay Inteligencia Artificial.

Se refirió también a un factor que suele obviarse: los datos de los que las empresas disponen suelen ser datos históricos. Por tanto, sesgados y recopilados en momentos en los que la sociedad no era igual que la actual. Así, por ejemplo, muy posiblemente datos recopilados hace treinta o cuarenta años otorgarán al género masculino un peso específico muy superior al que hoy le correspondería.

La IA, una tecnología altamente contaminante

Finalmente, recordó otro tema del que no se habla demasiado: la IA es una tecnología altamente contaminante y dañina para el medio ambiente. Su consumo de agua y energía eléctrica es muy elevado. Tecnologías como ChatGPT (tanto su desarrollo como su uso) contaminan más que una flota de coches de más de 15 años. Es otro de los aspectos clave a considerar a medida que avance la tecnología

Puedes leer las principales conclusiones de la intervención de Luis Echavarri sobre la IA en el sector financiero y sus aplicaciones en Banco Sabadell aquí.