LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EL PODER DE LOS DATOS
Estamos asistiendo al nacimiento de la cuarta revolución industrial, incluso antes de haber terminado de completar la tercera, esa que muchas empresas aún enfrentan y que hace referencia a la incorporación de la automatización y la electrónica. En esta revolución destacará, sin ninguna duda, la ingente cantidad de datos o Big Data y el uso de ellos a través de sistemas de Inteligencia Artificial
La cuarta revolución industrial se caracteriza por la inconcebible pero imparable conexión entre los sistemas (y también el tipo de energía que los sistemas emplean, como son la solar y la de fusión).
En este mundo que nace, el volumen de datos capturados por los dispositivos (IoT, sistemas analíticos, BI, etc.) es tan abrumador y masivamente grande, que no puede ser manejado eficazmente por personas. Digo es, y no será, porque es un hecho, es el presente, y lo hemos visto en ejemplo tan manidos pero tan claros y disruptivos como su aplicación en medicina, donde la Inteligencia Artificial Watson, de IBM, es un 90% precisa en la detección temprana de cáncer de pulmón, frente al 50% de precisión de doctores profesionales. También lo hemos visto en coches autónomos, que son más seguros que los conductores humanos (el número de accidentes producidos por humanos al volante es algo así como el equivalente a un Boeing 747 cayendo cada hora, durante un año).
Estos sistemas acumulan inconcebibles cantidades de sensores cada día, hora, minuto… el conocido BigData al que ya estamos acostumbrándonos. Pero el BigData no es un fin, sino el medio para alcanzarlo. Como se desprende de los ejemplos anteriores, hay algo más, y esto es la aplicación de la Inteligencia Artificial, de algoritmos avanzados, de redes neuronales y convolucionales (Deep Learning), que no solo permiten extraer información de los datos, sino conclusiones y predicciones, y también, cómo no, tomar decisiones, diseñar sus propias estrategias, y actuar inteligentemente en base a ellas de forma automática.
Aprovecha el Big Data
Esto, que no es el futuro sino el presente, puede asustar, y mucho. ¿Qué va a pasar con los puestos de trabajo? ¿Cómo puede mi empresa enfrentarse a los actores gigantes que disponen de cantidades impensables de datos, y que podría realizar las mismas acciones de forma más optima y rentable?
Hoy en día, las 5 primeras compañías (por capitalización) no existían hace tan solo unos pocos años y además todas ellas son digitales. Según John Chambers, ex CEO de Cisco, el 40% de las compañías que aparecen ahora mismo en la lista de Fortune 500 no existirán en menos de 10 años, algo que podría deberse especialmente a que no van a ser capaces de aprovechar los datos potenciales a su disposición.
Vemos que su supervivencia y su capacidad no está alineada, entonces, con su capacidad de capitalización; y es que estamos asistiendo, como decía, a una revolución, y no a una evolución, porque los cambios no se producen de forma incremental, sino que pese a que podamos estimar lo que va a pasar en un período de 2 a 8 años, lo único que podemos saber es que va a ser distinto a lo que hay ahora, por lo que las empresas van a tener que enfrentarse a estas novedades disruptivas independientemente de su envergadura y capital actual.
"Esto, que al miedo anterior suma una sensación de vértigo, viene a reconocer un hecho: los líderes ya no serán las petroleras y la banca. Ahora el nuevo petróleo son los datos, y no solo hay que recolectarlos, sino que hay que refinarlos y saber utilizarlos."
Domina el Big Data y la Inteligencia Artificial
Llegados a este punto, en el que cualquiera puede ser consciente de los riesgos que implica para una empresa no innovar, especialmente en el umbral de un cambio tan importante como el que ya está ocurriendo, una empresa inteligente podría sentir miedo. Sin embargo, como dice la frase atribuida (indebidamente) a Roosevelt: "No hay que tener más miedo que al miedo mismo".
La aplicación de IA sobre los datos no va a afectar solo a una industria, sino a todas, y lamentablemente va a dejar fuera del mercado a muchas otras que no hayan podido prepararse. Esto es a los numerosos beneficios que trae consigo y que todo tipo de empresas van a encontrar en estas soluciones, como influir en las ventas (3 de cada 4 organizaciones que implementan IA incrementaron las ventas en más de un 10%), en la aceleración de operaciones (el 78% de las organizaciones que implementan IA mejoran la eficiencia operacional en al menos un 10%), en fidelizar clientes (el 75% de las empresas que utilizan IA mejoran la satisfacción también en al menos un 10%) o en generar conocimiento - insight- (el 79% de las empresas que utilizan IA generan nuevos conocimientos y mejores análisis).
Imaginemos una cadena de tiendas de música donde se instalan cámaras de video, a partir de cuyas imágenes se analiza el público que entra en la tienda (estado de ánimo, edad, estilo de ropa, etc.) y se adapta la siguiente canción del hilo musical a su estado de ánimo y gustos… probablemente generaremos una serie de empatías que facilitarán la venta.
Esto por supuesto nos abre una gran cantidad de problemas de todo tipo, especialmente éticos y legales. Algunos ejemplos:
¿Qué pasa si dos compañías utilizan algoritmos de IA sobre sus datos y la información extraída del mercado, para ajustar sus precios y ser más competitivo (algo que ya realizan el 12% de los eCommerce)? Pues podría pasar, por ejemplo, que los algoritmos coludan de forma tácita, lo cual en la Unión Europea es un delito del que probablemente se haría cargo la propia empresa, pese a no haber una intencionalidad.
Cuando haya vehículos autónomos y se produzca un accidente… ¿Cómo van los cuerpos de seguridad a poder determinar si se trata de un accidente o un homicidio? Si todo está conectado, y el sistema es tan complejo (y por lo tanto opaco) ¿cómo podemos saber que no ha sido pirateado para ello, o que no existía una intencionalidad por parte de los programadores o de la propia IA?
Sucede que, si bien el cambio es urgente, pues muchas empresas ya están aplicando IA a sus Data Warehouses alcanzando logros increíbles, no puede ser abordado a la ligera, y se debe no solo saber en qué aplicarlo, sino comunicarnos con expertos que nos aclaren cómo utilizarlo de forma segura y ética.
Por el camino, para no quedarnos atrás y para no tener miedo, debemos prepararnos y dotar a nuestros sistemas de la capacidad de comenzar a capturar los datos que serán imprescindibles en pocos años si queremos que nuestra empresa continúe o si lo que queremos es que sea líder del sector.
Manuel Joaquín García Sánchez
Director de I+D+i
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