Tecnologías tan disruptivas como la Inteligencia Artificial son el último gran hito en la evolución que ha experimentado la gestión y explotación del dato en los procesos de Transformación Digital. Esta tendencia ha reforzado el papel del dato como el activo más valioso de las organizaciones para reforzar la competitividad y la eficiencia de cualquier proceso de negocio.
Adolfo Ramírez, Experto en Transformación Digital, los compara con “el combustible del motor de un coche”, aunque por eso mismo, “tienen que ser de calidad, porque si no se nos va a gripar”. “Debamos entender cómo llevamos los datos a la Inteligencia Artificial para que funcione en el marco de las empresas”, apunta.
Son tres claves las fundamentales para orientar el dato como motor de la IA de forma adecuada: tener un modelo, capacidades y tecnología
A su modo de ver, en la explotación del dato se pueden aprovechar las cinco ‘v’ del ‘Big Data’; es decir, el volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos. Eso sí, después sigue faltando algo para que ese combustible carbure. Ramírez, por su experiencia profesional en Banco Santander, considera que son tres claves las fundamentales para orientar el dato como motor de la IA de forma adecuada: tener un modelo, capacidades y tecnología.
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Por su parte, Nieves Franco, CEO de ARSYS, cree que lo más importante en la explotación del dato es “saber dónde voy”, o siguiendo con el símil del automóvil, “no basta con saber conducir. Las organizaciones tienen que conocer qué datos tienen”. Además de veracidad, recalca la experta, “no se puede construir un sistema de IA con datos sesgados o de mala calidad”. Tampoco sin conocer las implicaciones legales a las que están sujetas las empresas europeas, advirtiendo que “como con cualquier otra tecnología disruptiva hay que ser prudente para evitar problemas innecesarios”.
En este sentido, comenta que “la privacidad va a ser un equilibrio político y económico muy relevante. Aunque está claro que hace años que las agencias de la UE están trabajando en ello, estamos muy lejos de que esté terminado y nos arriesgamos a perder competitividad si no aceleramos la definición del marco normativo de la IA”.
Además de veracidad, no se puede construir un sistema de IA con datos sesgados o de mala calidad
En resumen, “antes de empezar cualquier proyecto, habría que contar con un mapa que refleje qué información tengo, cuál es relevante, y sobre todo, dónde quiero llevar ese coche. No nos dejemos llevar por las modas. Hay que tener conocimiento, pero hay que tenerlo siempre con visión de negocio y ser conscientes de cuál es la aplicabilidad desde el punto de vista de negocio”, subraya Nieves Franco.
También tiene experiencia en la explotación del dato en el ámbito empresarial Iván Castro, CIO de Hijos de Rivera. En su opinión, “cuando me preguntan en los comités ejecutivos qué hacemos con la IA siempre digo dos cosas: ten tus datos ordenados y tu capacidad bien preparada. Luego, llénate de talento para poder conducir ese coche y saber dónde quieres llegar. Pero las bases son fundamentales. Si tus datos no están ordenados da igual los algoritmos que puedas tener porque no vas a tener éxito”.
En base a los muchos años que en Hijos de Rivera llevan trabajando en el gobierno del dato, entienden que era y es fundamental. “Queríamos usarlo de forma descentralizada, es decir, que toda la organización pudiera sacar partido de ellos. Yo soy un enamorado de los datos porque pienso que alimentan la capacidad de tomar decisiones de la gente, pero controlado de una forma centralizada para saber quién, cómo y cuándo pues acceder a ellos. Eso sí, una vez que se tiene disponibilizados esos datos, es hora de dar acceso a todo el mundo”. Esa es una base clara para que los equipos puedan explotarlos y general modelos y capacidades de datos basados en la IA.
Yendo un poco más allá, Castro menciona el punto ético que debe tenerse en cuenta en la explotación del dato en los procesos de Transformación Digital en general, encontrando “el punto en el que hagamos una IA ética en la que protejamos la privacidad de las personas pero seamos competitivos».
En el caso de CINFO, empresa de soluciones de IA, contenidos y multimedia para todos los sectores, el producto propio de automatización de realización audiovisual que trabajan no existiría sin la IA, según Bernardo Riveira, COO y CIO de la compañía. Y para trabajar un algoritmo de IA basado en el tratamiento de imágenes, “hay que enseñarles con imágenes”, remarca.
Además del hecho de que suelen estar protegidas porque suelen aparecer personas. “Debemos tener mucho cuidado con la trazabilidad a la hora de hacer un entrenamiento. Entrenamiento que hacemos en local, no lo subimos a la nube. Despertamos servidores efímeros durante el tiempo que dure el evento y luego desaparecen. Y con eso se han hecho emisiones en YouTube, en televisiones regionales, etc., por ejemplo, de un partido de futbol”.
Lo que estamos haciendo es aprovechar los algoritmos que ya existen y mejorarlos para que trabajen en un caso de uso determinado
Es complejo, insiste Riveira, poniendo el ejemplo de que “para entrenar un algoritmo con deep learning debes tener infinidad de casos. Debes tener en cuenta los derechos, la privacidad o la capacidad del dato”. “Lo que estamos haciendo es aprovechar los algoritmos que ya existen y mejorarlos para que trabajen en un caso de uso determinado. A partir de ahí, se puede lograr una trazabilidad”, asegura.
Todo se resume, bajo su punto de vista, en que “a veces no hay que inventar la rueda, simplemente hay que encontrar la forma de utilizar bien las herramientas que existen e innovar en la forma en la que se usan”. “Porque si no lo hacemos nosotros quizás la competencia lo estará haciendo”, concluye.
