Xabi Uribe-Etxebarria: «La inteligencia artificial, el mejor complemento para el ser humano»

Xabi Uribe-Etxebarria: «La inteligencia artificial, el mejor complemento para el ser humano»

En los próximos años, la inteligencia artificial liderará la inversión tecnológica de las empresas. De hecho, los expertos prevén que de cara al 2025 su uso esté más que extendido y su importancia en la agenda de toma de decisiones de los directivos supere al de muchas otras tecnologías.

Vivimos rodeados de datos y la mayoría de las acciones que podemos realizar en nuestro día a día están ya basadas en la IA. Sin embargo, como con todos los avances tecnológicos, la forma en la que se use la inteligencia artificial determinará si su impacto es positivo o negativo para la sociedad. Así lo ha señalado el fundador y CEO de Sherpa.ai, Xabi Uribe-Etxebarria, en la primera sesión del ciclo online sobre inteligencia artificial titulada “La importancia de la privacidad y la ética en la IA”, organizada por la AED. El encuentro, presentado y moderado por Celestino García, VP of Business Development en Sherpa.ai, ha contado también con la bienvenida de Xavier Gangonells, director general de AED.

De esta forma, aparecen diversas cuestiones que directivos y empresas deben plantearse: ¿Qué retos éticos supone este avance tecnológico? ¿Cuál es el valor real de este tipo de tecnología para los negocios? ¿Cómo superar las barreras de privacidad que existen hoy en día y cumplir con la regulación existente?

Como experto, Xabi Uribe-Etxebarria ha tratado de dar respuesta a todas las cuestiones que se plantean.

 

El mejor complemento del ser humano

A pesar de que los expertos creen que en 2045 las máquinas superarán la inteligencia humana, el fundador de Sherpa.ai asegura que, en todo caso “la inteligencia artificial será un complemento para el ser humano, no un sustituto”. Además, ante la posibilidad de un uso poco ético de la IA, se muestra optimista: “la humanidad ha demostrado que suele usar las cosas para bien”.

 

Superar los miedos

La dificultad para localizar un caso de uso y la falta de expertise son algunos de los obstáculos con los que se pueden encontrar las empresas para poder confiar en la inteligencia artificial. Sin embargo, Europa es pionera en regulación sobre inteligencia artificial y las empresas deben aprovecharse de ello para avanzar hacia un modelo de negocio similar al de Estados Unidos y China, los grandes polos en cuanto a IA.

 

Cumplir con la regulación y respetar la privacidad de los datos

Sherpa.ai acaba de presentar su plataforma “privacy-preserving”, la primera comercial a nivel mundial que permitirá entrenar modelos de predicción de IA sin necesidad de compartir datos privados y así cumplir las normativas de privacidad. Según Uribe-Etxebarria, esta plataforma posibilitará a las empresas beneficiarse de todo el potencial de la IA como incrementar exponencialmente sus ventas, reducir costes o diagnosticar enfermedades de una manera más precisa.

 

Los sectores más beneficiados

A pesar de que la inteligencia artificial cuenta con numerosas aplicaciones en el sector bancario, asegurador o de las telecomunicaciones, el sector salud será uno de los más beneficiados, ya que aquí estamos hablando de vidas humanas. Existen aplicaciones muy sofisticadas que pueden ayudar a detectar y curar enfermedades que hasta ahora no tenían cura o prever una pandemia. Del mismo modo, la inteligencia artificial también es muy eficaz a la hora de predecir cambios climáticos, en eficiencia energética, sostenibilidad y en el sector del transporte.

 

Esta sesión forma parte del ciclo de encuentros sobre Inteligencia Artificial organizado por AED. En las próximas semanas se irán revelando los siguientes encuentros, dirigidos a explicar casos prácticos y de éxito.

Telemedicina e inteligencia artificial: cómo la digitalización beneficia al sistema sanitario

Telemedicina e inteligencia artificial: cómo la digitalización beneficia al sistema sanitario

Si hemos aprendido alguna lección de la pandemia es que la salud ha cobrado más importancia y protagonismo que nunca. Nuestra forma de vida ha cambiado y el sector sanitario ha dado respuesta a una crisis sin precedentes. La digitalización, en este nuevo escenario, ha sido clave, ya que ha permitido grandes avances y se ha convertido en una de las herramientas que ha conseguido poner solución al muro de la presencialidad.

En una intervención en el espacio de AED Foro Directivos, en Radio Intereconomía, Máximo Gómez Pardo, director regional para España, Portugal e Italia de Johnson and Johnson Vision, ha reflexionado acerca de la digitalización en el ámbito sanitario:

 

Escucha la entrevista completa

 

  • Nuevos conceptos. Se han establecido nuevos conceptos como telemedicina o teleconsulta de forma definitiva tras la pandemia. La telemonitorización en pacientes con diabetes, por ejemplo, también escenifica cómo la tecnología está cambiando la sanidad.
  • Uso del dato. La pandemia nos ha hecho más sensibles a lo digital y al valor del dato, cuyo uso cobra relevancia frente al debate que genera respecto a la privacidad.
  • Inteligencia artificial. La inteligencia artificial es un gran aliado del sistema sanitario. En este sentido, la interoperabilidad y un posicionamiento ético y legal claro es clave para sacar el máximo potencial posible.
  • La relevancia de la salud ocular. Durante la pandemia se detectó un parón en cuanto a cirugías y revisiones relacionadas con la salud ocular. Afortunadamente, España y Portugal ya han retomado la actividad, pero aún es necesario una ardua labor de educación y concienciación para incentivar las revisiones periódicas, ya que un 70% de encuestados afirma no tener programada una revisión de la vista a largo plazo.

 

 

 

 

 

La economía española crecerá el doble y creará un millón de empleos al año si se digitaliza

La economía española crecerá el doble y creará un millón de empleos al año si se digitaliza

La transformación digital generará 40 billones de euros en todo el mundo en la próxima década y la economía española crecerá el doble si optase por este proceso, como se indica en libro ‘Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Big Data y Éxito Empresarial’.

España podría duplicar su actual tasa de crecimiento del Producto Interior Bruto (PIB) y crear hasta un millón de empleos cada año si se apuesta por la digitalización, gracias a la Inteligencia Artificial (IA), el ‘Big Data’ o el Internet de las Cosas.

Para ello, sería necesario que el país duplicase su inversión pública y privada en Investigación y Desarrollo (I+D), junto con otra serie de factores como la potenciación de la industria y la manufactura. Es necesario acabar con la temporalidad y la precariedad del mercado laboral para llegar a estos objetivos y así fomentar la creación de empresas y de ‘clusters’ empresariales.

El libro ‘Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Big Data y Éxito Empresarial’ ha sido escrito por Jorge Díaz Cardiel, economista y Director General en Advice Strategic Consultants, y editado por Estudios Económicos y Políticos Internacionales.

Puedes leer la noticia completa aquí.

 

 

 

 

 

El informe sobre Big Data e Inteligencia Artificial llega a Galicia

El informe sobre Big Data e Inteligencia Artificial llega a Galicia

El informe “Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data. Lo que todo directivo debe saber”, elaborado por AED y Accenture, se presentó ayer en A Coruña con un debate entre líderes empresariales gallegos en el que reflexionaron sobre de los cómo implementar de forma exitosa soluciones de Big Data e Inteligencia Artificial en las compañías.

 

 

En dicho encuentro participaron cuatro directivos de empresas referentes gallegas como son Jesús Ramos, director industrial de Jealsa; Dora Casal, directora adjunta de Roberto Verino; Rafael Ave, director de consultoría y competitividad de Emetel Sistemas y Alfredo Ramos, director de R.

La presentación arrancó con un repaso del informe, analizando algunos de los factores que irrumpen en la denominada Cuarta Revolución Industrial a cargo de Javier Kuperman, senior manager de Accenture. “La Inteligencia Artificial no reemplaza al hombre sino que trabaja conjuntamente con él. Nos permite ver cómo sacar más provecho a la información, cómo podemos extraer información para ver todas las correlaciones posibles”, destacó.

 

 

El debate fue moderado por César Rodríguez, jefe de Contenidos Digitales de La Voz de Galicia. Los ponentes que participaron en la mesa redonda coincidieron en que la Inteligencia Artificial aúna la experiencia que aporta la trayectoria de la empresa tradicional con los nuevos conocimientos adquiridos durante dicho proceso. Los directivos explicaron que la gestión de tecnologías como Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data ofrece resultados muy positivos para las compañías. De hecho, fruto de la implementación de estos procesos surgen conceptos tan actuales como la ciberseguridad, el comercio financiero o el marketing personalizado, entre otros.

 

 

Los representantes de las empresas destacaron la importancia del equipo -­que debe ser horizontal multidisciplinar y dinámico­‐ responsable en las compañías de integrar las competencias necesarias de este nuevo paradigma empresarial. En este sentido, apuntaron que estos cambios están transformando las empresas y las dinámicas de trabajo aportando más competitividad a la denominada revolución digital.

Las principales inquietudes de los ponentes radican en el carácter universal de la tecnología que facilita que cualquier pyme pueda llegar a beneficiarse de la inteligencia artificial y la digitalización poniendo en valor el factor humano en una experiencia de usuario asequible. Entre los beneficios de la implementación del nuevo patrón tecnológico está el mejorar los productos y servicios; alcanzar nuevas experiencias de usos; encontrar nuevos canales de relación con los clientes; mejorar en los procesos productivos y empoderar a los empleados. Por eso, indicaron que el tándem robot-humano completa el valor que se puede conseguir de un trabajador.

 

 

Los ponentes concluyeron su intervención advirtiendo que la resistencia al cambio se presenta como uno de los principales hándicaps en proyectos de transformación digital sobre todo entre los recursos humanos pero que, bien gestionado, es muy beneficioso para la empresa por la mejora que supone en los procesos productivos. La clave está –según los directivos-­‐ en trabajar a partir de un plan director e incorporar nuevos perfiles a las empresas que puedan ayudar en la transición de este nuevo paradigma.

Esther Gasull: «El directivo debe marcar una hoja de ruta de digitalización realista y adaptada su compañía»

Esther Gasull: «El directivo debe marcar una hoja de ruta de digitalización realista y adaptada su compañía»

AED ha publicado recientemente un informe junto a ACEC y Accenture para acercar al directivo conceptos como Machine Learning, Big Data e Inteligencia Artificial. Tres fundamentos de la transformación digital de las empresas, pero que en muchas ocasiones aparecen en documentos o menciones que no ofrecen una traslación clara y palpable al ámbito directivo y se limitan a un enfoque técnico. Esther Gasull, managing director de Accenture Strategy y directora de la oficina de Accenture en Barcelona, aporta luz sobre estos términos en la siguiente entrevista.

 

Haciendo referencia directa al título del informe, ¿qué es lo que un directivo “debe” saber sobre Machine Learning, Inteligencia artificial y Big Data y por qué? ¿Cuál es el rol que debe jugar en la digitalización de una empresa?

Los tres conceptos están ligados, pero la digitalización de las empresas tiene que ir por pasos: no hay automatización de decisiones sin capacidad de aprendizaje y no hay capacidad de aprendizaje sin datos. Por esto, un directivo tendrá que entender en qué punto de madurez se encuentra la compañía y marcar una hoja de ruta de digitalización realista y adaptada a la compañía.

Para comenzar habría que evitar caer en la trampa de mezclar los tres términos (Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial), en este sentido permítame explicar los tres conceptos:

Big Data es un concepto principalmente tecnológico, que hace referencia a la capacidad de almacenar, transformar y extraer información de valor a partir de grandes cantidades de datos de diferentes naturaleza (“Estructurados”  -tablas, ficheros Excel, fichero .CSV con estructura de campos…- vs. “No Estructurados” –Texto libre, imágenes, sonido…-). Hoy en día el Big Data, en muchas compañías, ya se ha vuelto el “nuevo normal”, es decir, no cabe diferenciar entre “Data” o “Big Data”.

Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial focalizada en automatizar el proceso de “inferencia” a partir de los datos; concretamente, se basa en el uso de algoritmos capaces de identificar patrones y utilizarlos para hacer predicciones de distinta naturaleza, como clasificar el contenido de una imagen o identificar el riesgo de una transacción fraudulenta.

Inteligencia artificial hace referencia a la capacidad de una máquina de aprender de los datos (entorno) y tomar autónomamente decisiones maximizando la probabilidad de éxito. Un ejemplo muy conocido es una máquina capaz de aprender sola a jugar al ajedrez.

La Inteligencia Artificial incluye el Machine Learning porque el aprendizaje puede (aunque no exclusivamente) basarse en el reconocimiento de patrones; no obstante, la automatización de decisiones a partir de este aprendizaje suele ir más allá del Machine Learning.

 


Esther Gasull, en un momento de la presentación del informe de AED, que forma parte de la serie Digital Basics.

 

¿Cómo debe afrontar una compañía este proceso para que sea sostenible desde un punto de vista económico? ¿Y cómo se rentabiliza la inversión en Machine Learning y Big Data?

Siempre hay que preguntarse primero qué problema se quiere resolver y en qué procesos de negocio habría que incidir: no hay buenas respuestas si no hay buenas preguntas. Tener muchos datos o comprar tecnología avanzada no garantiza per se ningún éxito si las preguntas no están bien formuladas.

Segundo, hay que asegurar que la información – tanto interna como externa – está disponible, es coherente entre las diferentes fuentes de datos y tiene el nivel de granularidad requerido; además, en el caso de información externa por la cual se tenga que pagar habrá que evaluar el coste de adquisición versus los beneficios esperados.

Finalmente, tener claro cómo se operacionalizarán los resultados del/de la ML/IA. Cualquier modelo analítico, para ser eficaz, tiene que poder desencadenar acciones… a esto se le refiere como “Accionabilidad” de los resultados de los modelos. Por lo tanto, el directivo deberá evaluar la madurez de los procesos de negocio para poder ejecutar las acciones procedentes de resultados del/de la  ML/IA y, en el caso de falta de madurez, propiciar la transformación de los mismos procesos antes de enriquecerlos con analítica.

 


El informe sobre Machine Learning y Big Data se presentó el 11 de febrero en el Pier 01 de Barcelona Tech City.

 

¿Qué valor diferencial puede extraer una compañía que aplique esta tecnología en su modelo de negocio?

Hace años, cuando la explosión de la Inteligencia Artificial era aún incipiente en el mundo de los negocios, la compañía que consiguiera aplicarla tenía claramente una gran ventaja competitiva, tanto en eficiencia como en eficacia:

Eficiencia, porque los procesos de negocio requieren menos intervención humana y, además, la automatización permite abarcar muchas más acciones

Eficacia, porque los resultados de ML/IA suelen ser más precisos y garantizan un impacto más significativo

En resumen, “más y mejor”. Esto ha permitido que los gigantes del mundo digital (Google, Facebook…) pudieran crecer a un ritmo vertiginoso y polarizar el mercado. No obstante, hoy en día, la Inteligencia Artificial ya no es un Nice-To-Have, sino un Must-Have, ya que, el no tenerla, se ha vuelto una desventaja competitiva.

 

Puedes consultar el informe completo en este enlace: «Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data. Lo que todo directivo debe saber»

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