La IA se democratiza en todos los ámbitos de negocio con el reto de asegurar que es "confiable", según experto de IBM

VALNCIA, 19 Oct. (EUROPA PRESS) -

El Data & AI Leader en IBM, Blas Canet, ha expuesto que "se está democratizando el uso de la inteligencia artificial (IA)" gracias a nuevas tecnologías como los modelos fundacionales que hacen "mucho más sencillo su uso" y lo están acercando a todos los sectores empresariales y cada una de las áreas de las compañías, un proceso que se está acelerando pero requiere asegurar que esta tecnología sea "confiable", a través de la regulación, su uso responsable y la comprensión por parte de usuarios.

Así lo ha indicado durante la ponencia 'La IA como herramienta de transformación', que ha impartido en Valncia en el marco de una jornada organizada por Seidor y la Cátedra Empresa y Humanismo de la Universitat de Valncia (UV) con motivo de la presentación del II Barómetro de la Transformación Digital en las Empresas de la Comunidad Valenciana

Blas Canet ha explicado que la IA puede mejorar el proceso de toma de decisiones en tiempo real y "descargar a los empleados de trabajos poco productivos y de poco valor", hasta el punto en que "en cualquier área de las compañías se pueden aplicar soluciones" de inteligencia artificial. En ese sentido, ha explicado que en 2017 el 20% de las empresas utilizaban inteligencia artificial y que en 2022 eran el 50%, más del doble.

Lo que ha cambiado, según Canet, es que antes se priorizaba modelos de IA como el 'machine learning', 'deep learning' o generativa "que eran específicos para un propósito y solo servían para eso", y además requerían "gente muy experta y era difícil encontrar talento en el mercado a un precio razonable".

Ahora, estos modelos "cohabitan" con los llamados modelos fundacionales, de "propósito general" y que se pueden modificar para usos distintos. "Esto es un acelerador, permite que se pueda implementar este tipo de modelos de forma mucho más rápida y económica, sin tener que captar talentos que igual no puedo encontrar en un plazo de tiempo o a un coste".

Así, mientras "hace poco las compañías aplicaban la IA en puntos concretos y procesos muy concretos de sus áreas de negocio, la tendencia es que la IA se infunda en todos los procesos de negocio y sea parte clave y un añadido de su filosofía de trabajo". Se ha pasado "de trabajar casos muy concretos, por ejemplo de clasificación de clientes o predicciones para adaptar la oferta a la demanda, a nuevos casos de uso mucho más diversos".

Canet ha valorado que ahora "cada viaje de inteligencia artificial es diferente" y "es una tecnología que se está aplicando en todas las áreas de negocio". Por ejemplo, ha señalado las "oportunidades increíbles en torno a los datos empresariales". También ha concretado que en recursos humanos pueden analizarse currículums, detectar abandonos, que se pueden transcribir reuniones e trabajo o emplear en marketing para a segmentación y predicción de la demanda.

"PUEDE HABER MODELOS INJUSTOS"

En todo este marco, Canet ha subrayado la importancia de "hacer la IA confiable" porque su uso "conlleva grandes beneficios y puede conllevar grandes riesgos". Como ejemplo, ha apuntado que en sector financiero se podrían dar sesgos de género, origen social o discriminar según lugar de residencia a la hora de gestionar créditos. "Hay que gestionar los sesgos porque puede haber modelos muy injustos", ha advertido.

Otra cuestión planteada es la propiedad de los datos que se gestionan o la protección para que no los puedan utilizar terceros.

En ese sentido, ha defendido que la gestión de la IA debe "asegurar una IA responsable" en su uso, enmarcada en políticas regulatorias y de transparencia y con "explicabilidad", en referencia a la capacidad de que los usuarios puedan entender su funcionamiento y cómo alcanza sus resultados.