En la mesa virtual estuvieron presentes siete especialistas del campo de una tecnología tan transversal como la IA: José Luis Calvo, director de IA en Sngular; Amparo Alonso, profesora universitaria y presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial (AEPIA) desde 2013; Tamara Martínez, R+D Manager en Sylentis; Carlos Rebate, jefe de Procesos de Transformación y Negocios en Securitas Seguridad España y autor del libro El antídoto. 12 técnicas para sobrevivir a la Inteligencia Artificial (Ediciones Urano, 2019); Raúl Hussein, director de Servicios de Análisis de Datos Avanzados del Instituto Tecnológico de Informática (ITI); Jordi Borja Sanz, director regional para el sur de Europa de Digital.ai; y Javier Saldaña, director de Innovación en Ayming.
Las intervenciones estuvieron moderadas por Juan Carlos Galindo, periodista especializado en Inteligencia Artificial, colaborador de la revista divulgativa Muy Interesante y presidente y CEO de la empresa LeoRobotIA. “La Inteligencia Artificial lo va a llenar todo y quien no se adapte, no va a sobrevivir, aunque hay están los grandes retos: la privacidad, la seguridad, la ética, el sesgo…”, dijo Galindo. Por cierto, LeoRobotIA aplica la IA a la redacción de noticias, es decir, crea robots periodistas. Muy interesante, pero también inquietante.
Al principio salud e industria andaban un poco temerosos a la hora de aplicar IA, pero ahora el campo está “on fire”, admitió Tamara Martínez, de Sylentis que forma parte del grupo Pharmamar. “Todo está creciendo de una forma vertiginosa. Y hay muchos indicadores de ello. El 54% de todas las publicaciones científicas sobre IA publicadas desde 1984 hasta ahora se han producido en los últimos cuatro años”, declaró.
Preguntado por las aplicaciones de IA en el tejido industrial español, Hussein agrupó en tres el número de áreas: la de control industrial de toda la vida productiva, partiendo de sistemas sencillos. También vemos sistemas más complejos como detectar y clasificar defectos, por ejemplo, en procesos de envasado. Esto ha evolucionado hacia otra área, más relacionada con el mantenimiento predictivo, es decir, lo que ocurrirá en el futuro. Es muy útil para evitar averías no programadas. El tercer grupo sería el enfocado en la mejora de la eficiencia productiva, es decir, tratar de predecirindicadores como el rendimiento, contar piezas, detectar cuellos de botella, disponibilidad o calidad. Por ejemplo, un proyecto sería detectar anomalías en el consumo eléctrico o en la propia calidad del producto. O llegar a optimizar los parámetros de configuración para mejorar alguno de los indicadores citados.
“Las tecnologías y técnicas relacionadas con la IA y el big data están maduras”, dijo. “Ahora estamos buscando la aplicación para ellas. El grado de madurez depende de las empresas con respecto a la digitalización de sus procesos. No todas las empresas están preparadas para dar el salto a o que llamamos inteligencia predictiva. Están en diferentes estadios. En España, están dando los primeros pasos”, añadió Hussein.
La profesora Alonso explicó que AEPIA es una asociación de profesionales que reúne a unos 700 investigadores de universidad, centro de investigación y empresas. También hay miembros institucionales como Tecnalia, Three Points o la Escuela de Mondragón. La misión es crear grupos de trabajo que formen una red en el apoyo de la elaboración de nuevos proyectos, la transferencia de tecnología. También es un foro de discusión sobre los problemas de la AI como el sesgo de los algoritmos o los sesgos de género en la propia AI. Tienen una conferencia bianual que este año se celebrará en Málaga.
El directivo de Sngular, José Luis Calvo, que lideró el proyecto Alfred, un asistente virtual para tareas administrativas predijo que en el tema del proceso de desarrollo va a haber un salto en generación de imágenes y en generación de lenguaje natural. Recordó que la aplicación de IA está muy extendida a la automatización de actividades y tareas.
Martínez habló de Sir Finder, un software que emplea algoritmos basados en IA para diseñar compuestos que potencialmente pueden convertirse en medicamentos. Eso reduce mucho el tiempo de investigación en nuevos fármacos. En lugar de testar 10.000 compuestos, se testan 10 después del cribado y en general con bastante éxito. “Esto es realmente un progreso bárbaro para la industria farmacéutica”, explicó. También coquetean con análisis de imágenes para diagnósticos clínicos.
Destacando que la innovación debe ser la respuesta a una necesidad, Jordi Borja explicó que el segundo paso es ofrecer una solución a esa necesidad. “La IA nos permite emplear muchos escenarios alternativos, muchas variantes que de otra forma serían imposibles, nos permite adelantar tareas; la automatización mejora la calidad de los productos y los servicios”, declaró. Luego hay que poner esa solución en el mercado y para eso es preciso identificar el target. “Lo único que no puede hacer la IA es innovar ni pensar en cosas que no existen. Esa es su paradoja.
A continuación, Carlos Rebate confirmó que la tecnología de base de la IA está ya madura. En Securitas aplican la Inteligencia Artificial para procesar falsos positivos de intrusión y aplicar analítica de video. También la aplican para geolocalizar a clientes con muchos activos en distintos emplazamientos y analizar el riesgo de los emplazamientos, teniendo en cuenta la demografía y la vulnerabilidad. “Estamos en un momento precioso de aceleración”, subrayó. “Aunque soy humanista, el elemento que resta es el humano. La tecnología es el azúcar y el ser humano son las grasas. El hombre primitivo sigue dentro de nosotros. De momento, somos los dueños”. Aquí Galindo citó entonces la inteligencia híbrida -fusión de máquina y ser humano-, pero ese no era, obviamente, el objeto del coloquio.
Hussein, del Instituto Tecnológico de Informática, insistió en la importancia de la IA para la automatización y la optimización de los procesos industriales y sus efectos en la competitividad y en las cuentas de resultados. Desde el ITI han detectado que el foco está en mejorar la experiencia del cliente e intentan crear y ofrecer nuevos servicios de valor añadido. El ejemplo es la caldera y la optimización del consumo eléctrico o de gas y así puedes encontrar problemas de aislamiento en la vivienda. Son nuevas oportunidades mediante la explotación de datos masivos y complejos de manejar.
El representante de Seguritas fue muy claro: “Los datos son peligrosos. Es fácil confundir correlación con causalidad. El ejemplo es el gallo canta y amanece y solo puedes averiguarlo haciendo cantar al gallo”. Muchos dicen que los datos son el nuevo petróleo, pero en realidad no son nada si no son procesados y manejados.
También se habló de la regulación normativa que se avecina y que ya ha adelantado la Comisión Europea, sobre todo aquella que afectará a la vida de las personas. Por ejemplo, se usan modelos para conceder o denegar un crédito que no son explicables. Eso es posible que no se pueda hacer así en el futuro.
La presidenta de AEPIA reconoció que la mayoría de los empleos de futuro serán hombre-máqujina y que habrá empleos que desaparecerán no sólo por causa de la IA sino por también por la automatización, pero en general la Inteligencia Artificial va a aplicarse al empoderamiento de las personas y para ello necesitaremos equipos diversos no sólo con ingenieros sino también con expertos en conocimiento. Los algoritmos tendrán que ser explicables o al menos transparentes, tendremos que respetar la privacidad de las personas, dijo Amparo Alonso. El principal riesgo de la AI es la destrucción de empleo que puede generar, admitió José Luis Calvo.
Los asistentes preguntaron sobre la ética en la IA. “Está sobre la mesa”, dijo Martínez. “Se está fomentando un diálogo social entre todos los actores”. “Hay avances en regulación a nivel europeo en ética e IA -añadió la profesora Alonso-. Y es uno de los pilares de la Estrategia Nacional que salió en diciembre, es decir, en el seno del Gobierno también se está produciendo un debate intenso”.
