El Innovation Leadership Program de AUSAPE y Seidor aborda el futuro de la inteligencia artificial

Madrid, 18 de abril de 2023.- La cuarta edición del Innovation Leadership Program, el programa diseñado por AUSAPE y Seidor para desarrollar las capacidades de quienes han de ser los líderes de la innovación en las organizaciones, tuvo lugar el 13 de abril en el IESE Business School de Barcelona, con un tema de actualidad: los efectos de la inteligencia artificial en los ámbitos sociales y profesionales.

La jornada “El futuro de la Inteligencia Artificial”, que estuvo presentada por Iván González, director de Marketing y Comunicación en Seidor, y Nacho Santillana, CIO del Ayuntamiento de Barcelona y vicepresidente de AUSAPE, contó con expertos de la relevancia de Javier Zamora, profesor de Operaciones, Información y Tecnología en el IESE y cofundador de InQBarna; David López, partner de FHIOS y senior lecturer en ESADE Business School, y Jordi Rifà, director de Edge Technologies en Seidor.

Trasladar la complejidad de una tecnología como la inteligencia artificial a los directivos es, según explicó Javier Zamora, un reto que implica conocer en primer lugar cómo funciona la IA. La inteligencia artificial se basa en trabajar desde el punto de vista de la lógica, de intentar comprender cómo funciona la mente del ser humano, poniendo muchos ejemplos de lenguaje a la máquina para que haga un aprendizaje estadístico, lo que llamamos el machine learning.

Estos modelos se aplican en soluciones comerciales ofertadas por compañías como Amazon o Microsoft para reconocimiento de caras, redacción de textos… Aplicaciones como Chat GPT emplean modelos generativos, llamados así porque generan datos que parecen reales. Zamora trazó un paralelismo entre el aprendizaje de las máquinas y el de los niños: en primer lugar un aprendizaje supervisado, para pasar al agrupamiento de datos en función de características similares y por último al aprendizaje por refuerzo. De ahí se pasa al aprendizaje profundo o deep learning, para lograr un objetivo determinado.

De cara al futuro de la inteligencia artificial, hay una combinación de factores que influyen: el avance computacional -procesadores, computación cuántica-, la convergencia del mundo físico y el digital y la democratización de herramientas para empezar un proyecto de IA. Aunque según Zamora existen pocos procesos de negocio que se puedan reducir a un solo objetivo, el deep learning ofrece posibilidades interesantes para el negocio.

Otra cuestión es si las inteligencias artificiales alcanzarán el nivel de la inteligencia humana, y más allá de ello, cómo podremos utilizar esa tecnología para transformar el mundo en un sentido positivo. Esto implicará cambios en el mundo del trabajo y en la evaluación de las capacidades.

IA, negocio y sostenibilidad

En la conversación posterior entre David López y David Escamilla, director de Cuentas e Innovación en Comunicación y Más, se abordó la aplicación real y concreta de la inteligencia artificial al mundo del negocio. A día de hoy, ya hay una IA útil y práctica para que las empresas sean más productivas y eficientes, pero esta “democratización” de la IA también implica dilemas legales y éticos, como su uso para fines de ciberdelincuencia, desinformación… “Cuando democratizamos una IA, aprende lo que hacen los humanos, y lo primero que aprende son las cosas malas. Por eso, si no hay unos códigos claros sobre este tema, vamos a tener un problema”, aseguró López. 

Para López, la tecnología actual se basa en el principio causa-efecto, al igual que los negocios. Pero ahora se aspira a definir, en base a sucesos pasados e información de contexto, variables futuras. Las empresas están usando la IA para definir mejor ese contexto, introduciendo una lógica de mercado basada en datos.

Una característica del cambio de comportamiento de los usuarios es la inmediatez, y en este aumento de la velocidad tiene mucha influencia la inteligencia artificial. La democratización de la IA genera un horizonte muy amplio, en los usuarios pero también en las empresas, en áreas como experiencia de cliente, optimización de procesos internos, creación de nuevos modelos de negocio y recursos humanos.

Asimismo, la sostenibilidad es otro aspecto crucial en nuestro tiempo para el que la inteligencia artificial tiene mucho que ofrecer. Hay una serie de retos en industria, agricultura y salud que debemos afrontar de la mejor forma posible. En el plano ambiental, Jordi Rifá recordó que un solo entrenamiento de machine learning consume tanto CO2 como cinco coches en un año. En el de la seguridad, destacó que los tradicionales perímetros de datos se están desvaneciendo.

“La IA no nos va a sustituir, pero debemos utilizarla con responsabilidad», afirmó Rifá. Por eso, hay que usar la IA de una manera ética, centrada en los seres humanos, para evitar los riesgos asociados a pérdida de empleos, daños a la privacidad y la propiedad intelectual…

En el entorno agro, la IA puede ayudarnos a afrontar los desafíos derivados del cambio climático y la escasez climática, integrando datos del entorno para conseguir ahorros de hasta el 20% en insumos o de hasta el 50% de agua. Algo similar se puede hacer en el sector industrial. Pero en todos los casos es necesario integrar previamente tecnologías digitales y datos de extremo a extremo, señaló Rifá.

Sobre AUSAPE

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