Óscar González Represas, director de Inteligencia Artificial (IA) del Centro Tecnológico ITG -entidad reconocida como Centro Tecnológico de excelencia investigadora Cervera en IA por el Gobierno de España- analiza las tendencias en la demanda de soluciones de IA por parte de las empresas, detalla cuáles son y profundiza en los beneficios y barreras de estas tecnologías en la actualidad.
La demanda de soluciones de IA está en auge ¿Hacia dónde apuntan las necesidades de las empresas?
Existe una curiosidad general por no quedarse atrás respecto a la competencia, y las empresas están cada vez más interesadas saber si la IA puede ser útil en su sector y en sus procesos. Las aplicaciones que más solicitadas están relacionadas con la analítica predictiva, inteligencia operacional y experiencia de cliente. Son aplicaciones que mejoran la capacidad de ver y observar (visión artificial), conversar (IA generativa y programación natural del lenguaje), aprender (deep learning, realidad aumentada) y generar nueva información con valor de mercado (IA predictiva).
¿Podrías poner ejemplos concretos?
Sí. Las más demandadas van desde tecnología para la localización de personas desaparecidas con la cámara de un dron, hasta la predicción de ventas en sectores como el textil o el alimentario, pasando por la predicción de la calidad de la producción en granjas avícolas, la supervisión del etiquetado y la trazabilidad del producto en la industria láctea, o el control de masas forestales a través de la interpretación de imágenes satelitales.
También se solicitan soluciones que faciliten la identificación elementos y la optimización de procesos. Las primeras se aplican, por ejemplo, a la búsqueda de azoteas para poner paneles solares; a la separación de residuos de construcción en plantas de tratamiento, o a la detección de incidencias con clientes en el sector de la protección solar. Las segundas, a las rutas logísticas de recogida de residuos biodegradables, o a la toma de decisiones basadas en información fiables de los sistemas de navegación aérea.
Otros ejemplos que destacan son la automatización de la elaboración de presupuestos de maquinaria naval; el mantenimiento predictivo de maquinaria forestal; la predicción de episodios de contaminación por el desbordamiento de la capacidad de las plantas de tratamiento de aguas; o la gestión de la energía verde , decidiendo cuándo producir, almacenar o distribuir la energía. Todo ello, sin olvidar las soluciones para la contratación del viaje idóneo, la creación diagnósticos médicos para ser validados por un facultativo, o la gobernanza del agua con asistentes conversacionales.
¿Qué tipo de empresas demanda esta tecnología?
Es difícil concretar un perfil, desde grandes empresas hasta Pymes. Las grandes, por su nivel de recursos, llevan más tiempo trabajando en tecnologías del paraguas de la IA, y sus peticiones son mucho más específicas y avanzadas porque están más familiarizadas. Para las Pymes, en cambio, la experiencia piloto suele servir para decidir si la IA es realmente es útil para su negocio. Lo más importante es adaptarse a la realidad de cada empresa y sector para dar la respuesta más adecuada, sea con IA o con otro tipo de tecnología.
¿Cuál es el mayor reto a la hora de desarrollar soluciones de IA a medida?
Identificar dónde es aplicable la IA y dónde se le puede extraer el mayor beneficio. Es un nuevo concepto en el que hacen falta muchos datos que a veces la empresa no registra, y también supone una mezcla de expectativa e incertidumbre que hay gestionar adecuadamente. No todo es IA, es imprescindible identificar primero dónde es factible y viable. Y es necesario hacerlo equilibrando perspectivas técnicas, organizativas y económicas.
¿Y el siguiente paso?
Sin duda, la computación cuántica. La IA conlleva nuevas necesidades de computación y las tecnologías cuánticas son la siguiente evolución. Hoy en día, ya permiten aplicar mejoras a modelos de IA convencionales, optimizando sus resultados o reduciendo significativamente los tiempos en la consecución de estos, además de aportar gran valor en el ámbito de la ciberseguridad.
Para terminar ¿Cómo ha cambiado la IA el trabajo en un Centro Tecnológico?
Nos ha permitido centrarnos en optimizar nuestro trabajo diario y orientarnos a las tareas que generan valor añadido a nuestros productos y servicios, y a nuestros clientes finales.
Hemos desarrollado y mejorado modelos de IA generativa que hemos incorporado a nuestros procesos operativos. Desde una solución que genera código adaptado para su utilización en el desarrollo de aplicaciones software a través de un asistente conversacional; hasta modelos del lenguaje que nos permiten localizar, analizar y evaluar documentación científica, y extraer información orientada a la toma de decisiones. Esto evita horas de análisis a nuestros técnicos y maximiza el volumen de documentación analizada.