El objetivo de la IA: La automatización de procesos

Bdeo ha organizado una mesa redonda denominada “La IA que escribe el futuro”, donde se ha debatido sobre cómo la Inteligencia Artificial transforma el modo en que las empresas gestionan los procesos y sobre los restos a los que las startups tendrán que hacer frente durante los próximos años.

Participantes

Los protagonistas de esta mesa redonda han sido, en primer lugar y como representante de la empresa organizadora Ana Asuero, CPO de Bdeo, scalup especializada en Inteligencia Visual que permite optimizar y automatizar los procesos de las aseguradoras; Pablo Gil, CPO de Erudit, una startup enfocada en el análisis del lenguaje para eliminar la necesidad de encuestas de satisfacción; y Chema Lillo, CTO de Idoven, empresa especializada en la detección temprana y medicina de precisión en enfermedades cardiovasculares.

La mesa redonda ha abarcado el impacto innegable que ha producido la implantación de la Inteligencia artificial en las distintas industrias hasta en sus niveles más básicos de su modelos de negocio. Por ello, se ha analizado el estado actual de la evolución de la IA, los retos futuros que presenta la Inteligencia Artificial para las Startups y la falta de talento que condiciona su adopción total en las prácticas empresariales.

Estado de la evolución de la IA

Durante su turno de intervención, Gil, de Erudit, ha afirmado que “ha habido mucha desmitificación a medida que toda esa tecnología ha salido de casos de investigación o de exploración, y ha terminado en herramientas que podemos utilizar todos. Se ha producido una mejora muy significativa en las técnicas para procesar la información y los datos”.

Asuero ha querido añadir al comentario de GIl que “se ha producido una madurez de la tecnología porque las empresas, para agilizar procesos y optimizar costes, han decidido apoyarse en ella. Además, también ha cambiado el perfil del usuario, que cada vez quiere tener un mayor control de los procesos”

Por lo tanto, ambos coinciden que las empresas deben incorporar la Inteligencia Artificial a sus procesos con el objetivo de agilizar los procesos a la hora de emitir diagnósticos, veredictos o conclusiones, aportando valor al cliente final.

Retos IA para las Startups

La implantación de la Inteligencia Artificial conlleva una serie de retos técnicos que evolucionan constantemente, al igual que lo hace la propia tecnología. Lillo, de Indoven, ha indicado que “el reto más importante a corto plazo es la regulación de la IA y cómo se implanta en el sistema sanitario. Existen muchos menos algoritmos en medicina comparado con otros sectores, así que hay menos casos de uso. Todavía hay mucho por decidir y esto hace que la adopción sea más lenta.”

Por su parte, Gil ha vuelto a intervenir para reconocer que nos encontramos con algo infinito que “no se puede categorizar”. Nos enfrentamos a muchos problemas que tienen que ver con el tratamiento de texto abierto en los que, en muchos casos, puedes tardar meses en obtener una respuesta”.

En relación a que todos los retos no son exclusivamente técnicos Asuero, de Bdeo ha añadido: “al cliente acudimos con datos que respaldan los resultados que consigue nuestra IA; no obstante, también trabajamos a fondo la confianza con pilotos y pruebas. Demostrar y convencer nos lleva tiempo, pero una vez han visto los beneificios y han incorporado la IA los clientes nunca vuelven atrás”.

Para finalizar este bloque de la mesa redonda, Lillo señalaba que “utilizamos una doble vara de medir, exigimos a la Inteligencia Artificial y a sus algoritmos unos compromisos y unas barreras éticas que después no exigimos al ser humano. Es muy evidente en el caso del vehículo autónomo: nos llevamos las manos a la cabeza cuando hay un accidente, pero ni nos inmutamos con los cientos de accidentes que ocurren cada semana por error humano”.

Falta de talento

Tanto Gil como Asuero y Lillo han coincido en señalar la dificultad de encontrar talento tecnológico como uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de adoptar y funcionar con la Inteligencia Artificial. Según los intervinientes, para poder trabajar con IA es necesario saber expresar en qué se basa y tener unos conocimientos básicos sólidos.

Durante la mesa redonda, los participantes también se atrevieron a adelantar cuáles son los requisitos que debe reunir un candidato para trabajar en Inteligencia Artificial de una empresa. Todos ellos coincidieron en la necesidad de tener conocimientos previos de Machine Learning y capacidad de adaptarse a cada sistema.