Victoria Corral, de Solver IA, responde en entrevista a Capital sobre lo que implica el avance de esta tecnología
En los últimos meses se ha visto a la Inteligencia Artificial hacer todo tipo de cosas, desde crear canciones hasta mantener una conversación. Se puede decir que todo esto tiene más de curiosidad que de algo efectivo y útil para la vida diaria. Por eso, cabe preguntarse qué puede hacer la Inteligencia Artificial en la realidad diaria de las empresas.
"Si tenemos que generalizar, en nuestra experiencia, los modelos de predicción son los más utilizados", responde en una entrevista Victoria Corral, Strategic Growth Leader en Solver IA. La experta explica que las tareas con una mayor demanda tienen que ver con la predicción de demanda, la creación de modelos de riesgos de impago y también para tareas como anticipar fuga de clientes o predecir la calidad.
Los resultados de que la tecnología se encargue de estas tareas redundan en un "incremento de eficiencia respecto a los métodos tradicionales". Victoria Corral explica que estos modelos de Inteligencia Artificial tienen una mayor precisión en la estimación y cuentan con una optimización de costes, dado que permiten liberar recursos.
No obstante, preguntada por la eficacia de esta herramienta, Corral comparte la siguiente reflexión: "Es indiscutible que, si el tiempo y los recursos humanos fueran ilimitados, el ser humano siempre es más preciso que un modelo de IA". Además, no niega que las empresas están encontrándose dificultades, tres en particular.
- La calidad de los datos. Muchas compañías están en una fase preliminar de explotación de los datos, donde necesitan entender y optimizar la calidad de los mismos antes de poder abordar proyectos de Inteligencia Artificial con éxito.
- Los malos resultados obtenidos. La IA es una tecnología madura pero compleja. Es una disciplina incipiente donde es clave, basarse en la experiencia, para seleccionar y desarrollar la tecnología adecuada para cada caso, así como hacer una buena estimación de los resultados esperables y mitigar riesgos con pruebas de concepto o pilotos.
- La inversión. Hay un gran desconocimiento sobre el coste y fases de los proyectos de Inteligencia Artificial. También hay mucho intrusismo que genera confusión de lo que es y no es Inteligencia Artificial. La IA requiere una inversión no desdeñable y es fundamental al inicio del proyecto valorar el impacto en negocio y fasear el proyecto para asegurar el ROI.
Ventajas de la IA y regulación futura
Por el contrario, Corral asegura que grandes de volúmenes de análisis requieren mucho tiempo, algo que la Inteligencia Artificial puede hacer en poco tiempo y con una fiabilidad alta o muy alta. Principalmente, la experta nombra las capacidades de esta tecnología en aquellos procesos donde haya que analizar un gran volumen de datos. Corral afirma que esas tareas coinciden con las que tienen más demanda: predicciones, detección de anomalías y gestión inteligente de documentos.
Ahora bien, ¿esto puede suponer un riesgo para el empleo y las propias empresas? ¿Hace falta una regulación? "Es posible y es importante que exista una regulación que nos asegure el respeto a la privacidad, seguridad, robustez o rendición de cuentas en aquellos procesos donde es crucial", responde Corral. Con todo, la portavoz de Solver IA se resigna a pensar que "tenemos que asumir que la legislación irá un paso por detrás de los casos ya que aún no somos conscientes de todos los riesgos".
Todo tipo de portavoces del mundo empresarial se expresan en una línea similar. "No hay que poner puertas al campo", dijo recientemente el presidente de CEOE, Antonio Garamendi. Por otro lado, se muestra optimista con respecto a las posibilidades que ofrece: "Bien utilizada es una maravilla y no habrá quien la pare, pero los humanos tenemos que poner normas para que no nos invada".
