Ciclo de vida de Desarrollo de IA y Estrategia del Dato [Encuentro IT]

La semana pasada celebramos en Madrid una nueva sesión de los Encuentros IT de MCPRO, bajo el título “Ciclo de vida de Desarrollo de IA y Estrategia del Dato” y que contó con la colaboración de HPE y Kioxia.

El principal foco del encuentro fue conocer los casos de uso de Inteligencia Artificial de las empresas participantes, todas ellas con un peso importante en el mercado español. Además, conocimos los principales retos a los que se enfrentan los departamentos de IT y gestión del dato de estas organizaciones, tanto a la hora de implicar a la plantilla con estas tecnologías, como a la de convencer a las diferentes áreas de negocio.

Por ello, se habló mucho de ROI, de evaluación de los datos existentes, de cómo se seleccionaban las herramientas y tecnologías de IA y, por supuesto, del papel y la gestión de la información a la hora de desplegar las plataformas.

Los protagonistas de la jornada fueron Antonio Cobos, CTO de OHLA; José Pereira, director de Medios de ASISA; Jacinto Estrecha, responsable de Inteligencia Artificial de NTT Data Europa y LATAM; Tomás Arteaga, director de Data Science & Analytics de Deutsche Bank España; Martín Moisés Grande Díaz, CIO de Legálitas; Arkaitz Etxebarria Uribarri, director de IT de IDOM; Manuel Vázquez, director de Data e Innovación de Sanitas y Bupa ELA; Carlos López Sobrino, Business Analytics & Behavioral Data Science Lead de Santalucía, y Rafael Gómez-Acebo, Head of Technology & Information System de Bergé y Compañía. Por parte de HPE asistieron Roberto Torres, CTO Presales Manager, y Jaime Matute, Enterprise Account Manager.

Tecnología híbrida para una mejor experiencia

Roberto Torres fue el encargado de abrir el coloquio, presentando las tecnologías de HPE destinadas a facilitar el desarrollo de casos de uso de IA por parte de las grandes corporaciones. Roberto Torres recordó que la estrategia de su compañía se basa en tres pilares:

1. El Edge, para todo lo que es el transporte del dato.
2. El Hybrid IT, donde el cloud no es un destino sino una forma de trabajar, basándose en la automatización y el marketplace. “Nuestra plataforma GreenLake te aporta la experiencia de la nube pero con la infraestructura en tu casa”.
3. Inteligencia Artificial, HPE ha ido adquiriendo diferentes empresas especializadas en todo lo relacionado con la IA, que ha permitido “montar una estrategia alrededor de la Inteligencia Artificial muy potente”.

Una de la últimas innovaciones, como comentó Roberto en la mesa, es la colaboración con NVIDIA para entregar soluciones de IA empresarial codesarrolladas e integraciones de comercialización conjuntas para ayudar a las empresas a optimizar el desarrollo y la implementación de aplicaciones de Inteligencia Artificial, desde el piloto a la producción.

Dentro del ciclo de vida del proyecto de IA es importante demostrar el retorno a la inversión en el caso de uso, por lo que el directivo de HPE recordó que la compañía cuenta en Madrid con un Centro de Inteligencia Artificial (tienen otro en Estados Unidos). En él conviven expertos de universidades formándose para hacer casos de uso a nivel mundial y dotando a HPE de un conocimiento pionero en esta materia.

“Tenemos muchos casos de uso sobre industria 4.0, IOT, banca, detección de fraude… por tanto sabemos hacerlos rentables. Al final, el retorno de la inversión es importante, porque un experimento se puede hacer en la nube pública, pero cuando tienes que escalar, y si tus datos son sensibles y tienes que pasar regulaciones, implementar eso ya no es tan sencillo”, comentó Roberto Torres.

Roberto Torres recordó también lo vital que es saber con qué herramientas puedes contar para llevar a cabo un proyecto exitoso de IA, y el papel que tiene la personalización de casos de usos ya hechos para el triunfo final del proyecto. “Tenemos clientes que utilizan Deep Learning para crear sus propios casos de uso, manejando algoritmos matemáticos muy complejos y nos acaban pidiendo ayuda para salir de ahí. Al conocer bien ese ecosistema les podemos ayudar, igual que todo lo relacionado con el dato y el proceso de extracción y transformación”.

El salto a la Inteligencia Artificial Generativa

Uno de los grandes asuntos que se pusieron encima de la mesa fue el salto de la Inteligencia Artificial Tradicional a la Generativa y cómo se estaba abordando por las diferentes empresas participantes.

Manuel Vázquez, director de Data e Innovación de Sanitas y Bupa ELA, indicó que actualmente su compañía usa esta tecnología “como un complemento, ya que nos permite hacer cosas que antes no hacíamos: modelos predictivos, resúmenes, interpretaciones…”.

Para este directivo, la clave está en detectar primero el caso de uso y ver si hay o no valor detrás. “Es importante también entender el negocio; en Sanitas nos reunimos con todas las áreas de negocio a la hora de presentar un proyecto tecnológico y saber qué les interesa, dónde están sus problemas y les damos soluciones en función a esas preocupaciones”.

“Por ejemplo, en nuestro sector es vital saber gestionar las listas de espera. De acuerdo a esta problemática, nuestro departamento elige si usa IA Generativa o Tradicional, según los datos que tengamos. Así, podemos recordar a los pacientes las citas con 24 horas de antelación, gestionar las cancelaciones y ofrecer los huecos disponibles a los usuarios. Estas gestiones son sencillas y basta con IA Tradicional”.

Sin embargo, la IA Generativa es utilizada para una gestión más profunda de los datos de los asegurados de Sanitas. “La usamos para todos los condicionantes de nuestras pólizas. Cuando un cliente llama para hacer la típica pregunta de si una situación está cubierta o no por el seguro y quiere una respuesta lo antes posible, la IA Generativa lo resuelve en tres segundos, aunque siempre hay un agente humano detrás controlando”.

En este punto salió a relucir el papel de los “agentes autónomos” y su relación con los clientes. En sectores sensibles como es la sanidad, las diferentes compañías participantes en el debate estuvieron de acuerdo en que su uso, de momento, es limitado. Si bien esta tecnología puede resolver preguntas sencillas que tengan los usuarios, estos siempre van a preferir tratar con un humano todos los temas relacionados con su salud.

“En algunos asuntos tienes que poner a una persona a gestionarlo”, comentó José Pereira, director de Medios de ASISA. “Si, por ejemplo, el cliente llama para coger cita, no hace falta un agente humanos, pero cuando tienen preguntas sobre las coberturas de su seguro, el agente puede apoyarse en la IA que le da respuestas rápidas, pero es él quien trata con el usuario”.

“Hay muchos procesos donde tener un entorno digitalizado y con IA te ayuda a ser más productivo. Nosotros hemos hecho pruebas, por ejemplo, en el entorno de desarrollo. Usamos herramientas para analizar el código, hacer los casos de testing… y el resultado para nosotros es bastante satisfactorio”, indicó José Pereira. “La IA aquí aporta mucho valor, eficiencia y ahorro de costes, añadiendo que el time to market es bastante rápido”, concluyó.

Gestión de las expectativas

No podemos olvidar que las múltiples posibilidades que ofrecen las soluciones de IA también está generando altas expectativas en empleados y consumidores, en general. Por tanto, para los equipos encargados de desarrollarlas e implementarlas en sus compañías se añade la presión extra de cumplir con las esperanzas que han depositado en ella.

Eso mismo confirmaba Antonio Cobos, CTO de OHLA: “Las expectativas son muy elevadas y lo empezamos a ver hace algo más de un año, hasta el punto que tuvimos que poner encima de la mesa la necesidad de gobernar la IA, que no pararla”.

Para ello, desde la empresa de construcción pusieron en marcha una serie de mecanismos para la plantilla, como formaciones, casos de uso… “siempre con el negocio por delante porque en estas situaciones, la tecnología por sí sola no tiene ningún sentido, hay que asociarla con el valor que aporta y el impacto que va a tener en el negocio”.

El siguiente paso, según Antonio Cobos, fue priorizar las soluciones por el impacto o posible ROI que tuviera, algo en lo que todos los participantes de la mesa reconocieron que no era nada fácil, pero que era básico para convencer del todo al negocio y a partir de ahí, responder a la gestión de las expectativas, como mencionábamos.

“La expectativa respecto a cómo se va a cubrir un caso de uso nunca se va a cumplir al 100%. Tienes que analizar el proceso, decidir en qué parte exportar valor y por último cuál es el umbral de certeza en el que estamos dispuestos a movernos. Al final, en nuestro OHLA empezamos a acelerar cinco casos de uso, de los que finalmente nos quedamos con dos con mucho potencial. Preferimos eso a quedarnos con los cinco pero a medias», concluyó Antonio Cobos.

IA y datos: una retroalimentación constante

El desarrollo de la IA trae consigo retos importantes para las organizaciones y uno de los más destacados es la gestión eficiente del dato. Tomás Arteaga, director de Data Science & Analytics de Deutsche Bank España, explicó que “en nuestro departamento no somos los propietarios de los algoritmos ni de los modelos de IA. Estamos más unidos al negocio, ayudando a nuestros clientes, que son los equipos de ventas, a detectar necesidades y mejorar esa experiencia que puedan tener los usuarios”.

“Ahora mismo estamos muy volcados en ese enfoque clásico de modelos de detección de necesidades, analítica en tiempo real y recomendación de productos de inversiones, y también estamos haciendo pruebas de IA Generativa”. Al final, el equipo de datos del banco se apoya en soluciones que ha generado el departamento de innovación, que puede ser un LLM particular o un easy rack. Esto lo utilizan para desarrollar sus propios casos de uso.

La forma de trabajar del banco comienza haciendo reuniones con los equipos de negocio para crear casos de uso. “Habrá situaciones en las cuales se requiera Inteligencia Artificial Generativa y otras en las que no sea tan necesario. En banca tenemos la ventaja de que los datos están muy estructurados y se validan cada cierto tiempo”.

A raíz del trabajo en equipo, Rafael Gómez-Acebo, Head of Technology & Information System de Bergé y Compañía, puso sobre la mesa el trabajo de “concienciación” que hay para que las soluciones de IA calen entre los empleados y no solo a nivel de formación, sino también de utilización. “A mayor nivel técnico más uso y más valor porque se suele tener más criterio para valorar los resultados”.

Asimismo, Rafael Gómez-Acebo aludió a la importancia de la seguridad del dato: “la gente cree que si paga por una herramienta, los datos son suyos y no es así. Nosotros aconsejamos a los empleados que se utilice para asuntos generales y no comprometidos”. Con respecto a los próximos pasos de la compañía, Gómez-Acebo reconoció estar en “la segunda fase de proceso de negocio, aprendiendo a gestionar al cliente final y haciendo cosas nuevas. El camino a seguir es buscar producto, plataforma y, por último, casos de uso individuales”.

Cómo integrar la IA en la plantilla

Uno de los sectores representados en la mesa fue el de los seguros, donde los datos son un activo vital para la satisfacción del cliente y el correcto funcionamiento del negocio. Carlos López Sobrino, Business Analytics & Behavioral Data Science Lead de Santalucía, nos explicó los retos que afronta su aseguradora en materia de analítica e Inteligencia Artificial.

“Desde mi departamento damos cobertura a todas las empresas del grupo Santalucía, por lo que necesitamos entender sus necesidades en materia de IA. Muchas de ellas quieren desarrollar casos de uso de IA Generativa y nuestro deber es darle solución. Los principales retos aquí son la medición del ROI, que es compleja, y el asunto del coste, ya que todo ello complica la adaptación”.

Carlos López Sobrino también hizo alusión a la gestión del cambio, algo que definió “crucial” para que las iniciativas de IA Generativa tuvieran éxito. “Para nosotros es muy importante el uso de asistentes virtuales para los comerciales y enseñarles a usarlos, cómo les beneficia, etc.. Al fin y al cabo, el seguro es un producto complejo y difícil de entender para los propios agentes”. Así, el grupo ofrece esa cobertura al comercial como parte de su estrategia de venta, “no para reemplazarles”.

“El 95% de los problemas con la gestión del cambio se pueden cubrir con iniciativas sencillas, pero entendiendo bien el problema. Al principio, estas labores eran vistas como algo que nos quitaba tiempo para desarrollar otros casos de uso, pero estábamos equivocados. No se puede olvidar la parte humana de todo esto, que los equipos entiendan bien la tecnología, formarles y apoyarles para que las iniciativas de IA Tradicional o Generativa lleguen a buen puerto y se conozca su valor”.

Para Martín Moisés Grande Díaz, CIO de Legálitas, el reto era manejar la cantidad de información desestructurada que tenían. “En nuestro caso, la iniciativa para crear casos de uso surgió de negocio, lo pusimos en marcha, vieron que funcionaba y decidieron hacer paralelismo con otras áreas.

El directivo puso algunos ejemplos básicos de funcionamiento: “Cuando nos llama el cliente y cuesta entender el problema, se pasa la información a la IA y ésta hace un resumen y estructura los datos de forma ordenada. Así nosotros tenemos el historial de consultas y podemos verlo cada vez que lo necesitamos. Otro ejemplo es cuando llama un cliente, explica el problema y la IA lo deriva automáticamente con el área correspondiente”.

Por parte de IDOM, Arkaitz Etxebarria, nos contó que los proyectos de IA son abordados desde tres niveles por su compañía:

• Eficiencia: Para lo que se seleccionaron perfiles que usaran IA de forma experimental, viendo los diferentes beneficios. Por una parte, la integración de información entre las diferentes áreas y también que la información cale en la plantilla. “Los departamentos a veces trabajamos como silos y desconocemos las iniciativas que hacen los compañeros, a pesar de tener sinergias”.
• El hub de IDOM: “A través del que llevamos años definiendo la política de uso de la IA a nivel doméstico”. Para ello se definen unos casos de uso adaptados pero con el denominador común de la ingeniería, y se empiezan a desarrollar.
• Área técnica: Cada una puede ofrecer sus soluciones de IA a sus clientes.

Por parte de la consultora NTT Data Europa y LATAM, Jacinto Estrecha indicó varias problemáticas. “Tenemos claro que la IA es un beneficio del que nos tenemos que aprovechar y en nuestra compañía todo el mundo debe utilizarlo”. Pero, ¿cómo llevan a cabo esa transformación que supone el uso inmersivo de la Inteligencia Artificial?

“Por una parte, tenemos las áreas de RR.HH y financiero, que necesitan esta tecnología para seguir evolucionando y mejorar las operaciones y para ello dotamos de una plataforma digital que ayuda a los profesiones a utilizar la IA de forma sencilla. Por otra parte, abordamos el reto de que toda la organización entienda y asuma el poder de estas tecnologías, por lo que lanzamos planes formativos”. Por último el directivo también indicó que tienen mucho en cuenta la ética y la regulación en el uso de la IA, por lo que otro de sus grandes retos es tener “un control exhaustivo de todo esto”.

En definitiva, en este encuentro, organizado por MCPRO con la participación de HPE y Kioxia, se exploraron casos de uso de la Inteligencia Artificial en diversas empresas líderes del mercado español. Los asistentes discutieron los desafíos asociados con la implementación de IA, tales como la gestión del dato, la selección de herramientas y la evaluación del retorno de inversión (ROI).