La inteligencia artificial (IA) tiene sus orígenes en los años 40, pero entonces sólo asomaba la punta del iceberg de todo el potencial que estaba por alcanzar esta tecnología. En los últimos años se ha ido gestando una explosión de la IA que ha vivido su punto álgido, -por el momento-, con la aparición de la IA generativa en noviembre de 2022 y su posterior desarrollo en 2023. Esta ciclogénesis a nivel tecnológico ha obligado a la Unión Europea ha crear la primera Ley de Inteligencia Artificial para regular su uso.
De la evolución de esta tecnología y sus causas y efectos han hablado expertos de distintas compañías públicas y privadas en un encuentro celebrado por Computing junto con NTT Data y su partner Amazon Web Services.
Según los expertos, “la capacidad y el coste de cómputo, el volumen de datos que manejamos, los algoritmos mejorados y la adopción y madurez del mercado TIC actual” han sido los factores decisivos para que “por fin” vivamos una disrupción de la inteligencia artificial “como nunca antes la habíamos visto”. El nacimiento de los chats de IA generativa, como el pionero ChatGPT, de la compañía americana OpenAI; o Google Bard y Meta Llama han supuesto una revolución tanto en la vida personal como profesional de las personas.
En el ámbito empresarial, muchas compañías han desarrollado o reforzado la atención a clientes a través de IA. “En El Corte Inglés hemos sido pioneros en España en crear un chat, que ya utilizan miles de clientes en nuestra web o aplicación móvil, y que asesora y ofrece productos a los clientes basados en los gustos de éstos”, contó David González, director de Datos, Analítica e Inteligencia Artificial de la compañía. El modelo de IA se va alimentando y perfeccionando con las imágenes y descripciones de productos embebiendo la información del catálogo de productos y con los datos de las consultas de los clientes. Además, “cada vez se generan adaptaciones más verticales de la IA, como los Large Language Models (MLL), que se utiliza para predecir el siguiente término o palabra en una oración dada”.
El Corte Inglés, al igual que otras compañías presentes en la mesa como Enagás, El Confidencial, o Prosegur, han contratado el asistente de codificación basado en IA, Copilot, con Microsoft 365, en periodo de prueba. El asistente se liberará el primer semestre de 2024. “En esta primera fase de la IA generativa, el nombre de Copilot es el que mejor define su función, la IA hace la labor de copiloto o asistente que te ayuda en tus tareas”, señaló Julio Muñoz, CTO de El Confidencial. “Aunque ya se pueden crear borradores de acciones realizadas por IA muy cercanas al resultado final realizado por el ser humano, aún no existen modelos de IA que permitan que, en ciertas áreas, se deje en manos de esta tecnología el proceso de principio a fin”.
En 2024 vamos a llegar al ‘Valle de la desilusión de la IA’. Ha sido tal el hype que ha experimentado esta tecnología en 2023, que el próximo año el furor se va a calmar para, a medio-largo plazo, volver a crecer de forma más estable
Al hilo de esto, Carlos Maza, director de Digitalización y Tecnologías de la Información del Tribunal de Cuentas, ironizó: “sólo faltaba que, en nuestro caso, dejáramos las sentencias y las condenas a personas en manos de un robot”. No obstante, para Maza “la IA tiene mucho recorrido en el sector público de cara a proyectos, quizá menos glamurosos pero muy útiles, como el resumen y clasificación automática de documentos según los temas, pasar a texto vistas orales de juicios, identificando automáticamente a cada uno de los interlocutores; etiquetado de imágenes y vídeo o procesamiento del lenguaje natural y jurídico”. Los Fondos Next Generation EU “pueden ayudar a impulsar muchos de estos proyectos”. Una de las barreras con las que chocan en el Tribunal es con la cantidad de datos estructurados.
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El dato alimenta a la IA
La inteligencia artificial, como gran parte de las tecnologías, se alimenta de datos. Una vez ha embebido los datos necesarios y mediante su uso continuado, el modelo de IA va siendo entrenado por los usuarios de manera inconsciente. Muchas compañías implementan procesos de Fine-Tuning, realizando un ajuste personalizado para mejorar el rendimiento de los modelos adaptándolos a unos conjuntos de datos determinados.
Por este motivo, la calidad, la accesibilidad y el buen gobierno del dato son fundamentales para un modelo de IA aporte los resultados esperados. Muchas compañías aún están realizando tareas de limpieza y digitalización de la información para luego pasar a probar los modelos de IA. “En Enagás contamos con mucha documentación antigua en PDF que tenemos que digitalizar aplicando reconocimiento óptico de caracteres (conocido por las siglas OCR)”, dijo Joaquín García, Data & Analytics Manager de Enagás. Por el momento, han hecho varias pruebas de concepto de IA con distintas plataformas, tanto en Azure como en Google Cloud”.
Otros actores del sector público, esta vez del ámbito de la Sanidad, y que cuentan con numerosos datos no estructurados, son los hospitales. “Ha sido todo un reto aplicar la IA para el examen de imágenes que ayuden a los radiólogos a realizar un primer diagnóstico”, contó Celia Martín, ingeniera biomédica del Servicio Informático del Hospital Universitario La Paz. Lo mismo ocurre con diagnósticos difíciles como el de las enfermedades raras. “Muchos médicos utilizan ChatGPT para buscar e identificar síntomas, aunque la última palabra siempre la tienen los doctores”, añadió Óscar Ocampo, también ingeniero biomédico del Servicio Informático de La Paz. “En definitiva, la IA generativa le ha dado un impulso al uso y la visibilidad de este tipo de tecnologías que ya existían, pero no se utilizaban mucho”.
La calidad, la accesibilidad y el buen gobierno del dato son fundamentales para un modelo de IA aporte los resultados esperados
Sin alejarnos mucho del mundo sanitario, Avelino Gómez, Global Process Backup & Restoration de Roche España, contó que en la farmacéutica están desarrollando un proyecto piloto llamado Galileo para detectar, gracias a la IA, incidentes de seguridad en la cadena de valor. “Las moléculas que generan los medicamentos tienen un tiempo definido de explotación que suele ser en torno a 10 años y, en ocasiones, hasta que un medicamento sale a producción para el mercado suelen pasar entre 5 y 7 años. Gracias a la IA y la automatización de procesos, estos tiempos se han acortado a periodos de entre 3 ó 4 años”. En Roche también están haciendo simulaciones con IA para conocer la posible reacción de pacientes con distintas patologías a ciertos medicamentos.
Prosegur, por su parte, va mucho más avanzada en lo que a análisis de vídeo se refiere. En la compañía de seguridad aplican Computer Vision, una disciplina que enseña a los ordenadores a interpretar y entender el contenido visual de una imagen o vídeo, “aunque aún queda afinar muchos aspectos”, dijo Manuel Tarrasa, Global CTO de la compañía de seguridad. “Si le pides a la IA que busque en las imágenes de vídeo a una mujer con chaqueta roja, si aparece, la identifica: pero como le pides que detecte algún comportamiento sospechoso relativo al robo u otro delito, aún no es capaz de hacerlo”. Prosegur está trabajando con OpenAI en Azure.
La nube, ¿condición sine qua non para el desarrollo de la IA?
La respuesta es “no”. David González afirmó que tiene toda su arquitectura TI on premise y también Azure Stack. De hecho, “algunos colegas de compañías de Estados Unidos dicen que van a ir a un entorno on premise por una cuestión de ahorro de costes, al menos con los proyectos que estén en producción”. En este punto hay que balancear pros y contras de la nube, “se pueden disparar los costes, pero ganas en escalabilidad y accesibilidad”, dijo Julio Muñoz.
El Tribunal de Cuentas, por ejemplo, cuenta con datos críticos, como información sobre personas que realizan donaciones a partidos políticos, y quieren aplicarles modelos de IA sin necesidad de subirlos a la nube. No obstante, los expertos apuntaron que no es preciso aplicar IA generativa en todos los casos. “En ocasiones, aplicar IA tradicional o machine learning, -que son mucho más baratos que la IA generativa-, es suficiente, pero ahora la generativa se ha puesto de moda y se ha ‘comoditizado’ ”.
Además, montar un CPD propio “no es nada barato” y ralentiza la innovación, -“te quedas un año por detrás”-, y “no garantiza una mayor seguridad que en la nube”, incidió Manuel Terrasa. No en vano, “OpenAI se ha gastado en torno a 12.000 millones de dólares en ciberseguridad”. Los proveedores de cloud son los que más invierten en seguridad. Por esta razón, la mayoría de organizaciones opta por el modelo híbrido: cloud y on premise.
En cuanto a la IA, “en España no existirán más que unas pocas empresas de gran envergadura capaces de entrenar su propio modelo, el resto utilizarán modelos ya entrenados enriquecidos con sus propios datos. El quid de la cuestión estará en el coste que suponga cada consulta”.
A pesar de la mayoría de los expertos de la mesa creen que, en 2024, la IA generativa va a continuar creciendo, -“con Microsoft a la cabeza”-, hubo voces disidentes que afirmaron que vamos a llegar a lo que Gartner denomina ‘El valle de la desilusión’ de la IA. Ha sido tal el hype que ha experimentado esta tecnología en 2023, que el próximo año el furor se va a calmar para, a medio-largo plazo, volver a crecer de forma más estable.
Asistentes
Julio Muñoz, El Confidencial | David González, El Corte Inglés | Joaquín García, Enagás | Celia Martín, Hospital Universitario La Paz | Óscar Ocampo, Hospital Universitario La Paz | Manuel Tarrasa, Prosegur | Avelino Gómez, Roche España | Carlos Maza, Tribunal de Cuentas.
Juan Carlos Sánchez, Country Manager de Cloudera
“Las empresas deben encontrar su valor diferencial, y la clave está en el dato”
Actualmente, nos encontramos en un punto de inflexión por el que, en los próximos años, vamos a observar muchos cambios positivos a nivel tecnológico y empresarial.
Vivimos en un mundo en constante transformación, y la tecnología no es menos dentro de esta evolución. Para sobrevivir en este entorno cambiante, las organizaciones deben ser competitivas y encontrar su valor diferencial, y la clave para conseguirlo está en el dato.
Desde Cloudera ofrecemos a nuestros clientes y colaboradores soluciones con un enfoque híbrido que ayudan a las empresas a enfrentarse a los retos en torno a la ética del dato y la obtención de valor de éste. En Cloudera aportamos a las compañías la mayor información posible para que tengan una visión general del contexto en el que se enmarca el dato, y puedan entender y aplicar de manera óptima tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial generativa.
España está siendo vanguardista en la homologación y validación de las políticas de IA y muchas empresas de nuestro país ya están trabajando con esta tecnología aplicándola a nuevos modelos de la mano de partners como Cloudera.
Diego Rodríguez, Manager Comercial para Enterprise de AWS Iberia
“La IA tiene un gran potencial, pero exige un uso responsable”
La explosión de la inteligencia artificial generativa se ha dado, básicamente, por tres motivos.
El primero es la ‘comoditización’ del acceso a esta tecnología, el segundo es su alto impacto transformacional en cualquier industria, y el tercero es su aplicación directa a casuísticas concretas del negocio. En este sentido, la implementación de la IA ya no viene impulsada únicamente por el área de TI, sino que la demandan desde Negocio.
Pero todo gran poder conlleva una gran responsabilidad, y a la hora de implantar la IA conviene preguntarse qué va a ocurrir con mis datos, si serán utilizados para entrenar modelos públicos o plataformas de terceros potencialmente de mi competencia, o cómo garantizar el acceso correcto a los datos para que sólo determinados perfiles puedan acceder a cierta clase de información.
Asimismo, hay que tener en cuenta que la aplicación de la IA generativa tiene un impacto directo en la ciberseguridad, sobre todo porque se puede utilizar para generar ciberataques y para acceder a información crítica. Por tanto, debemos explotar toda la potencia de la IA y sus posibilidades, pero haciendo un uso responsable de ella.
