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"Cada vez más se tiene la conciencia de la necesidad de adopción de la IA como una vía de diferenciación, sostenibilidad y ventaja competitiva para el negocio"

Entrevista a Julia Urío, Senior Information Architecture SME de IBM Data&AI SPGI

Mariana Morcillo06/07/2023

Julia Urío desempeña actualmente funciones de desarrollo de negocio y Leader para España, Portugal, Grecia e Israel del Portfolio de Soluciones de Gestión del ciclo de vida de Datos y Modelos Analíticos (Data & AI Models Opps), en la División de Data&AI de IBM, así como de la recientemente anunciada Plataforma de IBM Watsonx impulsando la adopción de la IA generativa a nivel empresarial. En esta entrevista, Julia Urío nos acerca al mundo de la Inteligencia Artificial y nos explica cuáles son las ventajas que esta herramienta ofrece a las empresas. En sus palabras, "la IA está ahí y su adopción es inevitable para la evolución de los negocios. Supone una nueva oportunidad para ampliar márgenes y crecer".

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¿Cuál es la situación actual de la Inteligencia Artificial en el sector empresarial? ¿Qué nivel de implantación tiene en las empresas españolas?

En España las empresas han comenzado la adopción de la IA de forma muy irregular, dependiendo de los sectores y tamaño empresarial, siendo todavía escasa.

Hasta hace poco, la IA ha sido costosa, difícil de escalar y difícil de poner en práctica, porque cada modelo se diseñó para un caso de uso específico basado en la inteligencia artificial. Esto explica por qué, de acuerdo con Gardner, sólo el 54% de los proyectos piloto de IA pasan a producción.

Todavía no hay una estrategia decidida para su puesta en marcha en la mayoría de las empresas, en parte debido a que su aplicación es muy específica de cada empresa e industria. Las grandes corporaciones están liderando las posibles aplicaciones de la IA en cada industria.

En general se han identificado algunos claros Casos de Uso donde aplicar estas nuevas capacidades, muy vinculadas a la experiencia con clientes, mejorando los ratios de satisfacción y crecimiento, pero también buscando nuevos modelos de negocio que nacen directamente con un enfoque digital donde la IA aporta gran valor.

Los modelos fundacionales hacen que el despliegue de la IA sea mucho más escalable, asequible y eficiente. De hecho, en nuestros primeros trabajos de aplicación de modelos fundacionales con clientes, hemos observado que el tiempo de obtención de valor es hasta un 70% más rápido que con la IA tradicional.

Cada vez más se tiene la conciencia de la necesidad de adopción de la IA como una vía de diferenciación, sostenibilidad y ventaja competitiva para el negocio.

¿Qué oportunidades de negocio abre la IA?

Las oportunidades son inmensas, algunas ya son muy evidentes en el ámbito de las relaciones y experiencia con clientes, proveedores, toma de decisiones…, pero también se buscan nuevas ideas y modelos de negocio. Como dicen algunos analistas como IDC, el 50% de los ingresos futuros de las empresas provendrán de negocios que no existen hoy.

No obstante, de igual forma la IA aporta gran valor en los procesos y toma de decisiones actuales del negocio, no hay que esperar a tener una gran idea, la IA optimiza y eficienta nuestro negocio desde ya, creando valor en muchos aspectos evitando costes y riesgos innecesarios.

Se prevé que la IA contribuya con 16 billones de dólares a la economía mundial para 2030, incluyendo un impulso masivo en la productividad, mediante la infusión de IA en los procesos empresariales.

Desde IBM prevemos que los modelos fundacionales impulsarán aproximadamente un tercio de la IA empresarial en 2025.

En líneas generales, ¿cuáles son las barreras de la IA para su desarrollo? ¿Cómo se pueden solventar dichas dificultades?

Las barreras de entrada de la IA son diversas y algunas ya muy conocidas, la diferencia está en cómo podemos solventarlas de forma diferente para lograr ser más eficientes, transparentes y responsables en la adopción.

Algunas de estas barreras son:

  • Accesibilidad e integración de datos dispersos en arquitecturas híbridas.
  • Calidad, privacidad y gobernanza de los datos.
  • Soluciones de IA heterogéneas, parciales con poca escalabilidad.
  • Gobernanza de la IA para asegurar equidad, transparencia y confianza.
  • Equipo humano y organizativo necesario con el conocimiento y perfil adecuado para asumir y respaldar el cambio que supone a nivel empresarial.

Para solventar estas dificultades es necesario un nuevo enfoque y aproximaciones como 'Data Fabric' en lo que respecta al acceso y tratamiento de datos (DataOps) y la 'IA Generativa' en lo que respecta a la aproximación con modelos analíticos fundacionales para acelerar y escalar la adopción de la IA. Todo ello en un marco de gobernanza end to end de este tipo de iniciativas.

¿Con qué retos se encuentran las empresas para poder escalar su IA?

Algunos retos se han expuesto en el punto anterior, pero en concreto la escalabilidad es un reto muy comentado actualmente por la situación con Chat GPT.

La gran dificultad para escalar, desde mi punto de vista, surge en base a tres grandes retos:

  • Cómo garantizar una ventaja competitiva sostenible en el tiempo.
  • Cómo extender la IA a todos los ámbitos y procesos del negocio.
  • Cómo asegurar la adopción responsable de la IA para asegurar la equidad, transparencia y cumplimiento normativo.

Desde IBM proponemos una opción basada en la IA Generativa, con el uso de modelos fundacionales con tres grandes ventajas de la plataforma IBM watsonx:

  • Ventaja competitiva resultante del ajuste de los modelos fundacionales al caso de uso específico de mi negocio (datos y conocimiento basado en mi contexto).
  • Uso de toda la información disponible en la organización donde quiera que resida.
  • Adopción responsable en base a una gobernanza de Datos y Modelos de IA que asegure los principios éticos y normativas legales.

¿Qué beneficios aporta la IA a las organizaciones, especialmente a la industria de la pintura?

En un contexto económico donde los costes, no sólo de las materias primas sino de otros factores como el del personal, se han incrementado, los márgenes están muy ajustados y han surgido nuevas obligaciones legales no asociadas a la producción, la IA ofrece nuevas vías de mejora en los procesos y cadena de valor, toma de decisiones y expansión hacia nuevos modelos de negocio que permita recuperar los márgenes empresariales.

Cada empresa es diferente y la adopción de la IA debe ser muy estudiada, para identificar casos de uso, prioridades y el mejor punto de entrada.

Lo que es un hecho, es que los beneficios están ahí y la adopción de la IA puede ser el punto de inflexión para darle al negocio una nueva dimensión.

¿Qué factores facilitan la escalabilidad de la IA?

Sin duda alguna la adopción de una plataforma de IA que resuelva aspectos de gobernanza de la IA, uso de modelos fundacionales que acorten los tiempos y costes de fases iniciales y que incorpore capacidades de acceso e integración de datos disponibles, son las claves de la escalabilidad de la IA.

¿Cómo puede ayudar IBM a las empresas que quieren implantar la tecnología IA? ¿Qué soluciones ofrece?

IBM ofrece el conocimiento y expertise de muchos años de inversión y desarrollo en el ámbito de Datos, Analítica e IA.

Ofrece soluciones tecnológicas de IA que reúnen las funcionalidades necesarias para cubrir el ciclo de vida completo de las iniciativas de IA, integrando las capacidades y tecnologías necesarias en un único entorno.

Facilita la colaboración entre los distintos roles y perfiles necesarios en una iniciativa de IA, automatizando muchas tareas hasta ahora manuales y haciendo los procesos más eficientes.

IBM ofrece una Plataforma completa que le asegure por defecto el cumplimiento normativo, transparencia, explicabilidad, seguridad y equidad de sus iniciativas de IA.

La Plataforma Cloud Pak for Data le proporcionará una aproximación 'Data Fabric' para la gestión completa del ciclo de vida de datos y modelos de ML en un entorno seguro, eficiente y gobernado.

Por otro lado, IBM le permitirá escalar sus iniciativas de IA con la plataforma IBM watsonx que incorpora modelos fundacionales y capacidades de adaptación a su caso de uso específico.

¿Qué herramientas de IA son las más apropiadas para el sector de la pintura?

En función del grado de madurez de cada empresa y su estrategia de expansión, podemos identificar la mejor opción para su adopción. Otro factor importante para decidir la solución óptima es su arquitectura de datos y en general el Cloud puede abrir muchas oportunidades para la adopción de la IA por lo que nuestra propuesta de adopción estaría enfocada a soluciones híbridas On-Prem y Cloud, estableciendo para cada caso la mejor aproximación.

¿Qué le diría a una empresa de la industria de la pintura que aún no se ha decidido por implantar tecnología IA en su organización?

La IA está ahí y su adopción es inevitable para la evolución de los negocios. Supone una nueva oportunidad para ampliar márgenes y crecer.

No espere, la adopción no tiene por qué ser disruptiva y podemos desde IBM ayudarle a diseñar y establecer un Roadmap de prioridades para su adopción progresiva.

IBM ayuda a todo tipo de empresas –desde pymes hasta grandes empresas multinacionales— de una gran variedad de sectores, en su proceso de transformación digital y le ayuda a poner en valor sus datos y capacidades de IA mediante soluciones líderes en el mercado.

Las soluciones de IBM Cloud Pak for Data e IBM watsonx, le ayudarán a establecer su estrategia de adopción, de forma que pueda obtener beneficios desde un principio y evolucionar adoptando capacidades de IA en todos los ámbitos de su empresa.

“Para la industria de la pintura, nuestra propuesta de adopción estaría enfocada a soluciones híbridas On-Prem y Cloud, estableciendo para cada caso la mejor aproximación”.

"Lo que es un hecho, es que los beneficios están ahí y la adopción de la IA puede ser el punto de inflexión para darle al negocio una nueva dimensión".

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