'La IA ayuda a incrementar la productividad, reduciendo tiempos y costes de operación', José Manuel Viseras, Teradata

El término Inteligencia Artificial es tan amplio como cloud. ¿Cuál es, en su opinión, lo más importante de IA? ¿Por qué?

Lo más importante de la Inteligencia Artificial es que se trata de una estrategia prioritaria que ayudará a las empresas a superar a la competencia en sus respectivos sectores.

 

Cuáles serían sus mayores beneficios?

En la actualidad, mediante algoritmos de aprendizaje las máquinas pueden utilizar datos para encontrar patrones y predecir. La IA ayuda a incrementar la productividad, reduciendo tiempos y costes de operación. Además, el paso siguiente es el aprendizaje de los errores por las computadoras, con afinamiento de las predicciones con cada nuevo fragmento de información, sin necesidad de revisión constante. Esto se traduce en que los empleados pueden centrarse en otro tipo de funciones más importantes. Otro de los puntos clave es la mejora de la experiencia del cliente. Conocer sus necesidades y saber qué acciones han de tomarse es fundamental.

Teradata está presentando nuevos servicios que permiten a las compañías obtener resultados de negocio más rápidos y menos riesgos en la implementación de IA, incluyendo:

• Estrategia de Servicio IA: Revisa las capacidades de la empresa y recomienda los mejores usos de IA alineados a las estrategias de negocio de la misma.
• Compromiso de consultoría analítica rápida de AI: Aporta a los clientes la información potencial valor empresarial de las soluciones analíticas antes de realizar una inversión, mediante una prueba de valor.
• Servicio de Fundación de IA: Construye e instala una plataforma de Deep Learing a través del compromiso de colaboración del cliente. Este servicio integra fuentes de datos, modelos y procesos de negocio.
• Analytics-as-a-Services de IA: Diseña mecanismos de supervisión para optimizar y mejorar los procesos empresariales utilizando IA. Teradata gestiona un proceso iterativo, de etapas para modelos analíticos desde el desarrollo hasta el traspaso de operación.   

 

Y sus principales hándicaps u obstáculos con los que se tiene que enfrentar?

Casi todas las empresas prevén obstáculos en la adopción, algo habitual en relación a las tecnologías emergentes. Las compañías están preparadas para seguir invirtiendo en IA, debido a las ganancias que los ejecutivos y los responsables de TI vaticinan en cuanto a ahorros de costes y tiempo, pero la falta de infraestructura de IT y de acceso al talento se posicionan como las principales barreras. Sorprendentemente, los altos ejecutivos de las empresas no están tan preocupados por el impacto que tendrán la Inteligencia Artificial y la automatización en la moral de los trabajadores, sólo el 20% lo contempla como un impedimento, y solo un 19% está preocupado por crear un modelo de negocio para IA, según un estudio reciente de Teradata.

Las dificultades en la implementación de IA a menudo están causadas por problemas como la identificación de los usos de IA adecuados, impedimentos técnicos en la integración de herramientas de código abierto, software especial y en la operatividad y respaldo de decisiones autónomas.

 

En qué estado se encuentra la IA? (tanto en desarrollo de la tecnología como en implantación y aceptación por parte del mercado)

Según el estudio de Teradata, las compañías están aumentando progresivamente sus inversiones en IA. Los sectores en los que los encuestados esperan ver el mayor impacto de la IA son en IT, tecnología y comunicaciones (59%), negocios y servicios profesionales (43%) y atención al cliente y servicios financieros (32%). Si bien las tasas de adopción son altas y las compañías esperan que la IA demuestre su rendimiento, hay muchas oportunidades para la futura implantación: 

 

• El 80 por ciento de los encuestados asegura que, de alguna manera, la Inteligencia Artificial ya está en marcha en sus empresas. Sin embargo, el 42% comenta que queda todavía bastante para terminar de implantarla en sus compañías.
• El 30% todavía cree que su organización no está invirtiendo lo suficiente y necesitará ampliar dicha inversión en Inteligencia Artificial en los próximos 3 años para seguir el ritmo a sus competidores del sector.
• Según los encuestados, la media de inversión de las empresas en Inteligencia Artificial es de 6.47 millones de dólares (la cifra asciende a 8.25 millones de dólares de gasto medio para compañías en el área de Asía – Pacífico).

 

Cómo está cambiando la tecnología gracias a la IA? ¿Cómo lo hará en el futuro?

Gracias a la Inteligencia Artificial, se ha innovado en gran medida en soluciones de código abierto, así como en modelos deep learning a gran escala. Además, los desarrolladores han creado softwares más competitivos para adaptarse y sacar el mayor rendimiento. Ya estamos viendo cómo se utiliza Analytics-as-a-Service en las organizaciones que se suman a la tendencia de IA y cómo, gracias al incremento de las soluciones y dispositivos IoT, se consigue un mayor ROI.

 

¿Y los negocios? ¿Cómo están cambiando?

Las empresas están cambiando significativamente, obteniendo mejores resultados e ingresos en diferentes áreas como la innovación/investigación y desarrollo, la atención al cliente y la cadena de suministro y operaciones. Son tantos los beneficios y cambios que están experimentando, que las compañías esperan 1.99 dólares de ROI en los próximo cinco años por cada dólar invertido hoy y 2.87 dólares de ROI en los siguientes 10 años. Los sectores que prevén más impactos positivos son: TI, tecnología y telecomunicaciones, atención al cliente, servicios financieros y fabricación y producción.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial serán asimiladas rápidamente en las prácticas analíticas, aportando a los usuarios de las empresas accesos sin precedentes a poderosas informaciones para la toma de decisiones. Estas tendencias representan el comienzo de una revolución de las ideas que impulsará un movimiento estratégico entre muchas empresas para convertirse en negocios orientados a la perspicacia.

 

¿Pueden las empresas implantar proyectos de IA? ¿Cómo?

Para ayudar a los clientes a acelerar sus iniciativas de IA, Teradata les guía con ciencia de datos y algoritmos de deep learning que superan significativamente la mayoría de los métodos actuales basados en normas y machine learning. Por ejemplo:

• Danske Bank ha trabajado con Teradata para crear y lanzar una moderna plataforma de detección de fraude basada en IA, que se prevé que alcance el 100% del ROI en el primer año de producción. Utiliza deep learning para analizar decenas de miles de funciones latentes, clasificando millones de transacciones de banca online en tiempo real para proporcionar información útil referente a actividades fraudulentas tanto verdaderas o falsas. Reduciendo significativamente el coste de la investigación de los falsos positivos, Danske Bank incrementa su eficiencia global y se puede lograr ahorros sustanciales.
• Un proveedor de servicios móviles está usando deep learning y procesamiento del lenguaje natural para aplicar a más de 300 tipos de respuestas rutinarias para gestionar preguntas comunes de clientes en dos idiomas y automatizar las consultas de rutina con un coste mucho más bajo, por lo que los agentes pueden focalizar su atención en las solicitudes complejas que requieren atención personal.
• Un importante distribuidor de envíos y logística utiliza ahora Inteligencia Artificial para técnicas de emparejamiento de imágenes que reducen el coste del tiempo invertido en la resolución de “envíos perdidos”, ahorrando a las empresas 25 millones de dólares al año, un retorno muy significativo para una inversión inicial en IA.
• Una empresa estadounidense de servicios de correos utiliza ya reconocimiento de imágenes y procesos de deep learning basados en IA para mejorar la clasificación de más de 115 millones de paquetes al año, lo que supone una mejora de la eficiencia de las operaciones que reducen el tiempo de clasificación y el precio radicalmente.

 

¿Qué debe tener en cuenta el CIO a la hora de realizar estos proyectos? ¿Se puede hablar de una infraestructura base a partir de la cual construir este proyecto?

Actualmente, los ejecutivos dependen de los líderes tecnológicos, como los CIOs y CTOs para dirigir la adopción y la estrategia referentes a la Inteligencia Artificial, sin embargo, creen que será tan importante crear una estrategia en la compañía que necesitarán un responsable técnico de AI (CAIO) para coordinar y gestionar su inclusión en las líneas de negocio.

 

 

A viene envuelta en ciertas polémicas y temores. ¿Cree que es necesario regular esta tecnología antes de que esté implantada para evitar riesgos? ¿O considera que estos temores (como la posible dominación de las máquinas sobre los hombres o el sesgo que tienen) son injustificadas? ¿Por qué?

Las tecnologías que emplean Inteligencia Artificial aportan un gran valor a las empresas y organizaciones, por lo que, cuanto antes se empiece a implementar en las compañías, antes se verán los resultados. Como se ha dicho anteriormente, es necesaria una estrategia liderada por un CAIO que supervise todos los procesos. Además, la IA evita que se generen riesgos y fallos en las empresas.

 

Esta entrevista es una de las realizadas para la elaboración del reportaje En Portada de IT User 29. Puedes leer el resto de las entrevistas en este enlace, y descargar la revista, de forma gratuita, aquí.