IA

Resulta innegable que la IA ha impactado en todo tipo de industrias a niveles tan fundamentales como su modelo de negocio. Son muchos los sectores que ya confían en las capacidades que ofrece esta tecnología y su futuro está unido a su avance.

Desde Bdeo han organizado una mesa redonda con el lema, “La IA que escribe el futuro”, donde se ha debatido sobre cómo la IA puede transformar el modo en que las empresas gestionan sus diferentes procesos y sobre los retos a los que tendrá que hacer frente.

“Se ha producido una madurez de la tecnología porque las empresas, para agilizar procesos y optimizar costes, han decidido apoyarse en ella. Además, también ha cambiado el perfil del usuario, que cada vez quiere tener un mayor control de los procesos”, explica Ana Asuero, CPO de Bdeo.

La IA que escribe el futuro

Los participantes coincidieron en que las empresas deben incorporar IA a sus procesos con el objetivo de aportar valor al cliente final, y esto se consigue, entre otras formas, al agilizar procesos y ahorrar tiempo a la hora de emitir diagnósticos, veredictos o conclusiones, uno de los objetivos prioritarios de estas startups desarrolladoras de IA.

Retos técnicos y regulación

Las capacidades de la Inteligencia Artificial evolucionan cada día. No obstante, con ellas lo hacen los retos técnicos a los que se enfrenta. En el caso de Idoven, su CTO Chema Lillo indicaba que “el reto más importante a corto plazo es la regulación de la IA y cómo se implanta en el sistema sanitario. Existen muchos menos algoritmos en medicina comparado con otros sectores, así que hay menos casos de uso. Todavía hay mucho por decidir y esto hace que la adopción sea más lenta.”

La automatización de procesos, objetivo prioritario de la IA

Aunque no todos los retos son técnicos. Ana Asuero de Bdeo destacaba la importancia de construir confianza, para lograr un encaje cada vez mayor y más ágil de la IA en los diferentes sectores y por lo tanto favorecer su crecimiento.

En esta linea de la confianza,Chema Lillo señalaba que “utilizamos una doble vara de medir, exigimos a la Inteligencia Artificial y a sus algoritmos unos compromisos y unas barreras éticas que después no exigimos al ser humano. Es muy evidente en el caso del vehículo autónomo: nos llevamos las manos a la cabeza cuando hay un accidente, pero ni nos inmutamos con los cientos de accidentes que ocurren cada semana por error humano”.

Falta de talento tecnológico

Uno de los principales desafíos en los que coincidían estas startups tecnológicas es, la dificultad para encontrar talento. Según los participantes, para poder trabajar con IA es necesario saber expresar en qué se basa y tener unos conocimientos básicos sólidos, un cambio que debe empezar por las instituciones educativas.

Entre los requisitos que debe reunir un candidato para trabajar en esta área, todos los participantes coincidieron en la necesidad de tener conocimientos previos de machine learning y capacidad de adaptarse a cada sistema.