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La Inteligencia Artificial es el «palabro» de moda. 

Inteligencia Artificial para curar el cáncer. Inteligencia artificial para predecir el número de camas UCI necesarias en un hospital. Inteligencia Artificial para hacer vino. Inteligencia Artificial para decirte qué ropa te tienes que poner por la mañana según tu estado de ánimo…

Es la magia de nuestra época. Todo suena mejor si le pones Inteligencia Artificial detrás.  

Pero realmente qué es la Inteligencia Artificial.
Como decía Manuel Manquiña en la película ‘Airbag’ (1997), lo importante es el concepto…
«No vamos a jugar a jeroglíficos, estamos aquí para aclarar un par de conceptos, señorita. En tanto en cuanto nos den lo que es nuestro discutiremos ese concepto con el fin de discutirlo. Aquí está la cuestión. El concepto es el concepto»

Pues resulta que el concepto de la Inteligencia Artificial no está tan claro. Ni es tan nuevo. Ya en 1956, John Mcarty acuñó el término como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes» De hecho si ya conoces el tema, habrás oído hablar de la ‘Inteligencia Artificial fuerte’ (o general) y la ‘Inteligencia Artificial débil’. Es decir, máquinas inteligentes que dominarán el mundo vs. programas capaces de hacer tareas complejas mejor que un humano.

Todo el mundo aspira a incorporar la Inteligencia Artificial en su empresa. Es eso o la nada.

Pero como siempre, hay dos formas de incorporar esta tecnología. La pastilla roja o la pastilla azul.  

La píldora azul pasa por coger un set de datos de tu empresa, del área que sea, y entrenar un modelo de IA. Voilá ya eres una empresa con Inteligencia Artificial. La Ciencia de Datos es una Ciencia basada en gran medida en el código abierto. Tienes cientos, miles, de programas gratis basados en IA listos para ser aplicados en tu compañía.  

Y luego está la píldora roja. Empezar a usar los datos y la Inteligencia Artificial de verdad. Es decir, usar la tecnología como un medio y no como un fin. Aprender a definir los problemas de tu empresa que sí pueden ser solucionados con IA. Separar el grano de la paja. Y esto no se consigue de un día para otro. Es un proceso. 

En mi experiencia hay dos momentos críticos en un proyecto de IA. Donde realmente te la juegas. El principio y el final. Lo que suele ocurrir es que la gente tiende a centrarse en el medio. En la tecnología. Si has aplicado «deep learning», «machine learning» o si lo has programado en ‘R’ o en ‘Python’. Pero eso no es lo importante. Lo que realmente marca la diferencia es si has sido capaz de identificar para qué vas a usarlo y, si una vez creado el modelo sabes cómo vas a incorporarlo en la actividad de tu empresa. Para que genere un retorno. Como cualquier otro activo. 

El triunfo del negocio sobre la tecnología.  

Sin retorno. Sin impacto en la actividad de la compañía, no son más que fuegos artificiales.  

En DECIDATA nos gusta hablar de dos tipos de integraciones. La tecnológica, que no es más que hacer que el modelo funcione en tu empresa. Con sus particularidades, como cualquier otro software. La arquitectura es algo más compleja, pero el resultado es el mismo. Que el desarrollo haga lo que has dicho que iba a hacer. 

Y luego está la integración en el negocio. Esta es la que muchas empresas suelen olvidar. Hacer que el modelo realmente funcione dentro de la empresa. Analizar los procesos actuales y entender qué es necesario cambiar para sacar todo el potencial a la Inteligencia Artificial. Porque vas a tener que cambiar la forma en la que haces las cosas. Y el cambio nunca es fácil. 

Hay un aspecto importante de gestión del cambio en todo proyecto de IA. Cuando tu equipo lleva haciendo las cosas de una manera y, de repente, le dicen que ese proceso se puede automatizar. Genera vértigo. Una sensación de vacío sobre lo que vas a hacer al día siguiente. Por eso es tan importante entender las implicaciones de la IA en tu actividad. Trabajar en la formación de tu equipo para que sean capaces de multiplicar el impacto. Que de un proyecto salgan nuevas aplicaciones. Echar la rueda a andar. 

Pero claro, qué pasa cuando te dicen que te van a llevar a un destino y el autobús se para a mitad de camino. Te bajas en medio de la carretera, miras alrededor y empiezas a pensar cómo vas a llegar a tu destino. Exactamente eso es lo que ocurre si no eliges al partner adecuado.  

Bien.  

En DECIDATA nos dedicamos a ayudarte en la gestión completa de tus datos. Desde la Calidad y Gobernanza hasta la definición de una Estrategia del Dato. Lo llamamos el DATAPLANNING. Una hoja de ruta detallada y por etapas con la que mejorar la gestión de tus datos e ir incorporando técnicas avanzadas de análisis de datos. Adaptándonos a tu ritmo. Y de manera global.

El cuarto punto de nuestro DATAPLANNING es la construcción de soluciones completas de AI. Trabajamos mano a mano con tu equipo para identificar y desarrollar los casos de uso con mayor potencial. Desde la definición del problema de negocio al desarrollo de la plataforma tecnológica. Asegurando la integración en negocio y evaluando el impacto. En euros.  

Con una metodología basada en nuestra experiencia. En empresas y sectores parecidos al tuyo. Anticipando los problemas y asegurando el éxito del proyecto.  

Pero cuidado. Si tomas la píldora roja «te enseñaremos hasta dónde llega la madriguera de conejos. Recuerda Neo, lo único que te ofrecemos es la verdad, nada más»


Encantados de tener una conversación.

Iñaki Pertusa
Socio en DECIDATA