La irrupción de la IA generativa ha supuesto la “democratización” de la Inteligencia Artificial pero también ha llevado a muchos a imaginar posibilidades infinitas con esta tecnología que ahora es el momento de aterrizar.
Es cierto que son ya muchos los casos reales en los que la IA generativa y más aún la IA “clásica” aportan un gran valor pero aún quedan bastantes incógnitas por despejar.
¿Qué ROI tiene actualmente un proyecto de este tipo? ¿Cómo ha cambiado el papel del CDO? ¿Cómo garantizar la calidad de los datos? ¿Qué infraestructura TI necesitan las organizaciones para realmente poder aprovechar todo el potencial de la IA? La lista de preguntas es extensa y sobre ellas giraba el SILICON DATA & AI.
Medir para saber su eficiencia
Organizado por Silicon España y NetMedia Europe y con la asistencia de más de 150 profesionales de las TI, tanto expertos como responsables de datos e IA, el encuentro era conducido por Daniel de Blas, responsable de Branded Content de NetMedia que lo abría analizando cómo aunque hay optimismo respecto a las posibilidades que abre la IA en las empresas también existen aún barreras como “la capacitación o la resistencia y miedo al cambio”.
Así, Daniel de Blas apuntaba al primer Estudio Nacional de IA que ha realizado por CloserStill Media, en colaboración con Silicon España y NetMedia en el que se revela cómo los casos de uso de la IA en nuestro país ya comienzan a ser conocidos y probados pero “la mitad de las empresas no esta midiendo los resultados que obtiene con proyectos de datos y o IA porque o bien ya simplemente por hacerlos sienten que están mejorando o bien porque ni siquiera se sabe realmente cómo medir o cuál es el ROI en IA generativa”, apuntaba.
Y cómo no los datos, aquellos que generan las compañías y sobre los que la IA, de la clase que sea, se asienta para optimizar procesos, gestionar documentos o tomar decisiones, eran el hilo conductor del evento y protagonistas de la primera charla, a cargo de Guillermo Alcover, Sales Specialist en QNAP.
Datos seguros, al servicio de las compañías y siempre disponibles es actualmente una de las grandes demandas del mercado y eso pasa por los sistemas con los que almacenar dichos datos y permitir su acceso.
Así, explicaba Alcover, QNAP ha apostado por la integración de la Inteligencia Artificial y la alta disponibilidad en sus soluciones. Estas innovaciones abarcan desde la vigilancia inteligente y la administración de la nube hasta la optimización de sistemas de ejecución de fabricación y la colaboración en edición de vídeo.
“Tenemos de hecho un equipo dentro de la compañía especialmente creado y orientado a desarrollar nuevas soluciones que tienen la IA como base” explicó y puso como ejemplo las de “reconocimiento facial, en tareas de videovigilancia, donde aplicar la IA permite un rendimiento 200 por cien superior o en la detección de texto, donde se reduce el tiempo necesario en un 20 por ciento”.
Otra de las grandes necesidades que tienen las empresas en torno a los datos es interpretarlos pero sobre todo mostrarlos de forma rápida y sencilla. Este es el cometido de DIGDASH, presente también en el evento de la mano de Basile Audard, Business Intelligence Consultor de la tecnológica.
Especializada en la visualización de datos, a DIGDASH las compañías les demandan cuadros de mando con los que poder tomar mejores decisiones. “Cada vez hay más datos que gestionar, analizar, etc. y por eso cada vez también más importante poder acceder a los mismos”, aseguraba Audard.
Permitir sacar el máximo rendimiento de esos datos es el objetivo de las soluciones de la compañía que ha desarrollado una interfaz conversacional impulsada por Inteligencia Artificial dentro de su solución de Business Intelligence con la que los usuarios de DIGDASH pueden realizar consultas en lenguaje natural para generar cuadros de mando y aprovechar los datos abiertos, sin necesidad de conocimientos técnicos.
“La IA nos ayuda a la modelización de los datos, a la construcción, a la automatización e incluso a la interpretación de los mismos, para labores predictivas”, añadía al tiempo que ponía sobre la mesa una de las grandes barreras para realmente poder extraer todo el valor que encierra la información de una compañía.
“El reto es la soberanía del dato, saber de dónde vienen, quién acceder a ellos, etc.”, reflexionaba el consultor de DIGDASH.
Esa es una de las responsabilidades y seguramente preocupaciones del Chief Data Officer o CDO, sobre el que discurrió el primer diálogo del SILICON DATA & AI.
En ella Carlos Caballero, responsable de Operaciones de Club CDO Spain & Latam explicaba que las empresas contratan o crean la figura del CDO para impulsar la transformación digital, su principal cometido es generar casos de uso y para ello el mayor insumo que tienen para generar valor en la organización son los datos”.
En ese sentido, Caballero señaló cómo “el CDO tiene que navegar en dos ejes; uno práctico y pragmático, identificando casos de uso de la IA pero alineados con la estrategia de negocio; y otro de innovación, de generar nuevos negocios a partir de los datos”.
Lograr que la IA se utilice de forma ética es otro de los objetivos del Chief Data Officer y sobre todo, apuntó, “establecer qué se entiende por IA porque más del 90 por ciento de las empresas dice haber implantado algún tipo de IA pero solo el 35 por ciento tiene una definición de qué es un sistema de IA en su organización”.
Por su parte, Javier Anguiano, Director Enterprise Sales South EMEA de Alteryx, recalcó que la IA precisamente es “la vía con la que sus soluciones pueden ayudar a las compañías a tomar decisiones más inteligentes basadas en datos”
“Nosotros hacemos analítica avanzada con la usabilidad como bandera, para que cualquier profesional, sin necesidad de ser un científico de datos, pueda realmente sacar provecho de nuestras herramientas”, señalaba.
Y apuntaba que el gran reto que a día de hoy tienen los CDOs es gestionar las expectativas del resto de la empresa. “Todos acuden a ellos porque quieren hacer algún desarrollo con IA generativa o clásica pero lo primero que tienen que tener claro es qué quieres lograr, cómo lo vas a medir y qué inversión requiere tanto en tiempo como en recursos. Además de aterrizar todo eso el CDO tiene que ver qué datos tiene la empresa, de qué calidad… No es fácil”.
Precisamente sobre la inversión necesaria para abordar un proyecto de datos e IA y más en concreto sobre su ROI giró la primera mesa redonda del evento. Cómo introducía Daniel de Blas, estamos en un momento en el que las organizaciones son plenamente conscientes del valor de los datos y de la necesidad cada vez más imperiosa de activarlos para obtener valor en todos los aspectos del negocio.
“Sin embargo, esta era del dato, de la automatización y de la inteligencia artificial nos sumerge también en un periodo de incertidumbres, cambios en la cultura y en las relaciones en la empresa, en cómo se abordan los proyectos y hasta en una redefinición de los roles de tecnología y de negocio. ¿Qué deben hacer o no el CDO y los científicos de datos? ¿Deben adquirir un rol de negocio? ¿Tienen el deber de evangelizar y formar? ¿Cómo se gestiona la incertidumbre asociada a la IA? ¿Cómo se debe gestionar el desarrollo de los proyectos de datos?, planteaba.
En ese sentido, Ángel Barrado, Strategy Manager de Codere apuntaba que los profesionales de TI tienen ahora como principal labor “evangelizar sobre cuál es el alcance real de la IA y lo difícil que es tener información de calidad”.
“Muchas veces las empresas piensan que tienen datos que sirven y no es sí, no hay una estandarización del dato”, añadía.
Además, es su opinión, son tecnologías, como sucede con la IA generativa que aún no están maduras “por eso tenemos que ser muy precavidos; estamos aún aprendiendo”. Eso sí, aconsejaba, “intentad ir siempre un paso por delante; investigad. Que falléis no importa tanto”.
Junto a él, Víctor Andrés Martin, Data Science and AI Project Leader de Alstom, apostaba por “abordar casos de uso pequeños pero que realmente tengan resultados”.
Aunque en Alstom la IA que están utilizando es más “clásica” es cierto que ya disponen de importantes y valiosos casos de uso. “La estamos aplicando ya, por ejemplo, para predecir la temperatura que pueden alcanzar los carriles de la vía ferroviaria y así evitar cualquier deformación por calor”.
Para Víctor Andrés Martin, el CDO “es el puente entre dato y negocio”, una figura que en Alstom “suele venir de la parte de negocio para poder darle valor a éste a través de los datos”.
Como consejos, el Data Science and AI Project Leader de Alstom no tiene duda: “Rodearse de los mejores; la relación tecnólogo/empresa/cliente es esencial”.
En el ecuador de SILICON DATA & AI llegaba el turno para otro de los grandes protagonistas cuando de datos e IA se trata: los data centers, la “infraestructura física que hay detrás de estas tecnologías”, afirmaba Robert Assink, director general de Digital Realty en España.
“Hemos pasado de la economía física a la digital y hoy en día a la del dato. Las empresas quieren optimizar procesos, tomar decisiones, innovar, encontrar nuevos modelos de monetización, etc. y todo con el dato como base”, apuntó. Un escenario que provoca una avalancha de datos que, además, hace que sea necesario acercar las infraestructuras y aplicaciones empresariales a donde se generan esos datos, entre otros motivos, por cuestiones de latencia para poder disponer de ellos”.
Un reto en el que además la irrupción de la IA está cambiando drásticamente el sector del data center, como señaló Robert Assink, “los centros de datos antiguos no pueden asumir las necesidades de capacidad de red o conectividad que requiere la Inteligencia Artificial, transformando radicalmente la configuración técnica de las salas para poder dotarlas de una mayor densidad de potencia”.
Cambios necesarios a los que desde Digital Realty ya responden con servicios de colocación de alta densidad que permiten a las empresas superar las dificultades asociadas con el crecimiento exponencial y no estructurado de los datos, así como con el desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA, que requieren una considerable capacidad de procesamiento y una infraestructura especializada para soportar altas densidades de potencia y regulación de temperatura.
A Assink le sucedió en el evento alguien que también sabe mucho de infraestructura inteligente, Jaime Balañá, director Técnico de NetApp para Iberoamérica, que en su intervención aseguraba que “la mitad de los datos del mundo que son susceptibles de ser utilizados por la IA están almacenados en un “cacharro” de NetApp, según nuestro CEO, George Kurian”.
Algo que sin duda han conseguido adaptando sus soluciones a la nueva realidad de las empresas marcado por retos como “que los datos están desperdigados y las empresas necesitan poder gestionarlos y acceder a ellos y un almacenamiento que haga que los datos estén cerca de donde se necesitan, algo que NetApp permite”, afirmaba Balañá.
Otros de los desafíos son el rendimiento “porque el computo en general cada vez es más rápido y por tanto la alimentación de esos datos tiene que ser también más veloz; y los silos, porque si una empresa tiene varios proveedores de almacenamiento, sus dato están separado, no pueden hablar entre sí. De hecho, en NetApp nos consideramos los “fontaneros” que canalizan que esos datos lleguen donde deben”.
Y cómo no la seguridad también es crítica y en este aspecto Balañá sacaba pecho al afirmar que NetApp es “el almacenamiento más seguro del planeta, certificado incluso por NSA americana”.
El evento llegaba a su fin y no podía hacer con un tema más sugerente, los mitos y realidades de la IA, un mesa redonda en la que como explicó Daniel de Blas se analizaron algunas creencias erróneas sobre la IA como que “todo es posible con esta tecnología”.
Algo que rápidamente aclaraba Oscar Cabanillas, Senior Manager Solution Architecture para el Sur de EMEA de Elastic al explicar que “la tecnología está pero hay un boom enorme. Hoy todo es IA; es verdad que hay capacidad de computo, gracias a la nube, hay datos y se están haciendo cosas muy chulas pero hay que aterrizarlo y regularlo”.
Además apuntó Cabanillas actualmente no hay un ROI claro de estos proyectos pero es que yo apuesto por investigar y explicar estas tecnologías desde el sector público, para casos de uso que mejoren la vida del ciudadano. Y eso, claro, políticas y que no se mire tanto el ROI pero sí los casos de uso que generan valor.
Y de nuevo un llamamiento a experimentar poco a poco “hacer desarrollos pequeños pero que muestren lo que aportan al negocio”.
José Antonio Martin, Artificial Intelligence Lead, Strong AI en Repsol Technology Lab se mostró de acuerdo: “No, no hay ROI, se le espera pero aún no. La gente tiene que entender qué es IA y qué no, cuáles son las ventajas y los riesgos, va a costar pero poco a poco sucederá”.
“Con Chat GPT se ha generado un gran hype y hay que decirlo, la IA generativa no piensa, no razona, no resuelve problemas… Es una herramienta que nos permite acceder a un conjunto de datos con lenguaje natural. Sería genial si logramos, por ejemplo, que nos ayude a navegar en la multitud de información que hay sobre todo en ayuda a mayores, asistencia social, etc”.
Y concluía también llamando a que usemos y probemos esta tecnología “y sobre todo no, no nos alarmemos”.
En definitiva, SILICON DATA & AI ponía sobre la mesa las oportunidades pero también los riesgos y los obstáculos que la unión de datos e IA presenta, una relación que sin duda ya está transformando el entorno empresarial.
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