IndesIA: la industria española apuesta por el dato y la IA

El pasado mes de junio nos hacíamos eco de la creación de IndesIA, un consorcio de empresas nacionales del ámbito industrial nacido para impulsar la economía del dato y inteligencia artificial (IA).

Apenas un mes después, ya empiezan a verse los frutos de su trabajo. El 14 de julio, presentó la nueva ‘Guía IndesIA para el uso del dato y la inteligencia artificial en las empresas industriales españolas’, con la que quiere guiar al tejido industrial español en el proceso de implantación del uso del dato y la IA a partir de un enfoque práctico, compartiendo metodologías y casos de éxito de las empresas del consorcio.

¿Quiénes impulsan IndesIA?

Actualmente, participan en IndesIA nueve grandes empresas españolas: Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Microsoft, Airbus, Ferrovial e Inditex. Además, cuenta con el apoyo del Basque Artificial Intelligence Center (BAIC) y de Accenture.

“Nuestra trayectoria y la experiencia que acumulamos cada una de las empresas que conformamos la asociación en el ámbito de la digitalización y en el avance hacia una cultura data driven nos hizo preguntarnos si todo nuestro conocimiento y las aplicaciones a casos de negocio podrían servir a otras empresas para poner en marcha iniciativas, acelerar su transición hacia una actividad empresarial mucho más moderna, extrayendo todo el valor que proporcionan los datos con la analítica adecuada, y avanzar hacia nuevos modelos de negocio, muy centrados en el cliente y en proporcionar productos y servicios personalizados”, explica Valero Marín, presidente del consorcio.

Esta idea empezó a fraguarse hace casi un año, cristalizando en IndesIA, “una asociación sin ánimo de lucro, para el impulso de la economía del dato y la inteligencia artificial (IA), para incrementar la competitividad y para la mejora de la sostenibilidad de las empresas industriales españolas”, detalla el consorcio.

Para lograr este propósito y escalar el uso de la IA y del dato en el conjunto de la industria, la asociación se ha marcado tres objetivos: “identificar y fomentar el desarrollo de casos de uso de IA en el ámbito industrial, facilitar la disponibilidad de plataformas de datos industriales y aumentar la capacitación de talento actual y futuro en datos e IA”, detalla Marín.

Además, IndesIA aspira a integrar a todos los sectores industriales, tanto grandes empresas como pymes y startups, así como proveedores tecnológicos, instituciones académicas, centros de tecnología y otras asociaciones.

Beneficios para empresas, clientes y para la economía

La transición de la industria española hacia un modelo basado en el aprovechamiento del dato y de la IA podría traer múltiples beneficios a las empresas, a los clientes finales y al conjunto de la economía nacional.

“El uso de las nuevas tecnologías mejora los procesos en las empresas, eliminando posibles ineficiencias, permitiendo que pueden detectarse en menos tiempo y ofreciendo soluciones basadas en el conocimiento que dan los datos. Asimismo, fomentar que las organizaciones sean más eficaces promueve el desarrollo de una nueva economía, que genera crecimiento económico para España. Además, provoca una mejora cuantificable de la competitividad y sostenibilidad en industrias clave para la economía y facilita la generación de puestos de trabajo de alta calidad y la retención del talento”, apunta el presidente de IndesIA.

Por otro lado, indica que “la implantación de la IA va a suponer un cambio en toda la cadena de valor del sector industrial español, y evidentemente, eso reportará beneficios para los consumidores finales de cada uno de los productos”.

Como ejemplo, presenta algunos casos de uso de tres de las empresas que conforman la asociación. En primer lugar, destaca un ejemplo de Telefónica. “Está trabajando para cambiar la forma de operar sus redes, apoyándose en datos y algoritmos de IA y machine learning que ayuden a identificar dónde están teniendo problemas los clientes y de qué forma se pueden solucionar, llegando incluso a automatizar estas mejoras actuando sobre los equipos de la red a medida que se detectan degradaciones en la calidad. El objetivo final es una red que se pueda anticipar a los problemas, e incluso resolver muchos de ellos de forma autónoma, sin impacto en la experiencia de los clientes”, puntualiza.

Otro ejemplo proviene de Repsol. “Está usando la IA para mejorar la eficiencia energética de sus activos. La combinación de modelos rigurosos físicos tradicionales con avanzadas soluciones de machine learning permiten identificar de manera predictiva desviaciones e ineficiencias en los consumos energéticos de sus plantas y proponer acciones para evitarlas. Este tipo de soluciones, denominadas de Smart Energy, están permitiendo a Repsol dejar de emitir miles de toneladas de CO₂ al año y seguir avanzando hacia su objetivo de net zero emissions para 2050”, detalla .

Por último, presenta un caso éxito de Ferrovial. “Está empleando IA y machine learning para la reducción del riesgo y el incremento de la eficiencia y los ingresos en sus operaciones. Cabe destacar el uso de visión artificial, drones y otros dispositivos tanto en la inspección de vías ferroviarias como de líneas de transporte eléctrico, con el objetivo de reducir el esfuerzo necesario y, especialmente, los riesgos humanos asociados a estas operaciones en zonas de riesgo. Todas estas iniciativas forman parte de un ambicioso plan de transformación hacia una data and asset driven company”, especifica.

Escuela de Datos & Inteligencia Artificial

Ésta es otra de las iniciativas desarrolladas por IndesIA. “Tenemos claro que la aplicación de la IA fomentará el empleo. Además, éste será de calidad. Durante los próximos tres años, sólo las empresas del sector industrial necesitarán más de 90.000 profesionales expertos en datos e IA para poder llevar a cabo sus proyectos, impulsar la economía del país y competir con otras organizaciones internacionales. En este sentido, la falta de personal cualificado supone un obstáculo para el crecimiento de las empresas y, por ello, para la recuperación económica”, subraya Marín.

De este modo, uno de los principales objetivos de IndesIA es el impulso de “la transformación del empleo hacia profesiones enfocadas en las nuevas tecnologías”, tal y como manifiesta su presidente. “Se trata de reducir la brecha existente entre la formación de las disciplinas denominadas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, por sus siglas en inglés) y las necesidades de las empresas. Además, queremos promover la creación de nuevos puestos de trabajo de alta cualificación y empleo de mayor calidad. Asimismo, esperamos atraer y retener al talento tecnológico en España”, recalca.

Una de las primeras tareas que está llevando a cabo este equipo de trabajo es la realización de un ‘Plan de perfiles formativos’, donde se han identificado cuáles serán estas profesiones de futuro y se ha llegado a la conclusión de que los 12 perfiles más necesarios serán los especialistas en arquitectura de datos, ciencia de datos, gobierno de datos, ingeniería de machine learning, ingeniería de datos, operaciones de datos, visualización de datos, traducción de datos, ciencia de datos públicos, internet de las cosas, industria 4.0 y análisis de datos.

Además, Marín adelanta que el consorcio va a lanzar próximamente una propuesta formativa “partiendo de la formación que tienen las entidades socias de IndesIA, en colaboración con diferentes centros y universidades, para así ofrecer un itinerario formativo para distintos perfiles y para distintos niveles de conocimiento”.