Oliver Schabenberger: "La inteligencia artificial traerá nuevos trabajos, como los conservadores de memoria"
El vicepresidente y director de tecnología de SAS defiende que “los datos son el combustible de la economía actual y el análisis, el motor” “Hay algoritmos para tareas muy concretas, pero eso no significa que vayan a desarrollar autoconsciencia”
Oliver Schabenberger es un apasionado de la analítica de datos, del machine learning y de la inteligencia artificial. Aunque arrancó su vida laboral gestionando bosques en Alemania (nació en la Selva Negra, donde estudió silvicultura), no dudó en doctorarse después en estadística en EE UU, en Virginia Tech, tras sentirse atraído por la biometría y las matemáticas aplicadas. De ahí, el paso a SAS, una de las empresas líderes en software analítico durante los últimos 40 años, vino rodado. Schabenberger lleva ya 16 años en la compañía, donde hoy ocupa los cargos de vicepresidente ejecutivo, director de operaciones y director de tecnología. Desde este último puesto lidera el área de I+D y supervisa la estrategia de innovación de software de la empresa, centrada hoy en tecnologías analíticas avanzadas, como el machine learning (aprendizaje automático), el análisis cognitivo, el deep learning (aprendizaje profundo) y la inteligencia artificial.
Para Schabenberger, los datos y el análisis se han convertido en la base de la economía, pero prefiere más hablar de “economía de análisis” que de “economía del dato”, pues, asegura, el valor se genera extrayendo inteligencia de cantidades masivas de datos a través del análisis. “Esto es lo que la inteligencia artificial nos permite”, dice durante una entrevista con CincoDías, en la que subraya que “los datos son hoy el combustible de la economía y el análisis, el motor”.
El directivo de SAS defiende que el desafío de las empresas es capturar los datos y darles sentido, porque “gracias a ello se establece una nueva cadena de valor”. Por ejemplo, dice, se puede predecir con el machine learning la reputación financiera de alguien cuando se le va a conceder un préstamo. “Los datos son clave para saber cómo se va a comportar alguien en el pago de esa deuda. La generación de valor empieza ahí, en los datos, que tienen patrones, relaciones que aún no somos capaces de ver, y que la analítica nos permite hacerlo: visualizar esos patrones, predecir el futuro basándonos en ellos, y entender al mismo tiempo nuestro nivel de seguridad y confianza en estas predicciones”.
Para Schabenberger, empresas como Amazon, Google o Netflix tienen una clara ventaja al haber nacido en la era digital y entender el valor de los datos. “Se construyeron para sacar provecho de ellos y los utilizan para recomendar productos, películas en el caso de Netflix, por ejemplo. Pero las empresas que no son nativas digitales y se ven afectadas por la transformación digital deben encontrar la forma de utilizar la analítica y los datos de forma exitosa. Claro que esto no es algo automático y, a menudo, es difícil hacerlo”.
El desafío de las empresas es capturar los datos y darles sentido para establecer una nueva cadena de valor"
El directivo de SAS resalta que estos son proyectos estratégicos, que deben contar con el apoyo de la alta dirección y el talento para poder implementarlo. Pero advierte que las empresas que empiezan con estrategias analíticas muchas veces tratan de abarcar demasiado y “eso es un error”. “Buscan solucionar todos los problemas, cuando lo mejor es identificar dos o tres que puedan marcar una gran diferencia en la organización y centrarse en ellos. Por ejemplo, ver cómo puedo predecir el abandono o permanencia de clientes, o cómo puedo optimizar mi cadena de suministro y ser más eficiente. Después, a través de estos proyectos individuales de alto valor, la analítica se empieza a convertir en un activo estratégico de la empresa”.
Schabenberger cuenta que en SAS tienen una gran cartera de herramientas y soluciones para ayudar a las compañías que quieren aprovechar el valor del dato y la analítica. Desde soluciones para automatizar y optimizar campañas de marketing a otras que ayudan a las empresas a combatir todo tipo de fraude. Pero asegura que están especialmente “emocionados” con SAS Viya, “una extensión de aprendizaje automático basada en la nube, que nos está permitiendo llegar a nuevos dominios como el procesamiento de imágenes”.
El directivo resalta que los científicos de datos afirman pasar hoy el 80% de su tiempo gestionando datos, uniéndolos, limpiándolos, y eso no da valor a su tiempo. “Sí lo da que puedan utilizar los datos para modelar, para encontrar patrones, para utilizar la analítica para impulsar sus negocios. Y con Viya, que les brinda acceso rápido y fácil a herramientas de datos y análisis para desarrollo, pruebas y operaciones, utilizamos el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para optimizar su tiempo”.
SAS está trabajando con institutos médicos para aplicar la analítica al análisis de imágenes biométricas y aplica la misma tecnología al fútbol para analizar vídeos sobre jugadas y así mejorar las tácticas de los equipos o mejorar la experiencia de los fans. “La combinación de análisis e inteligencia artificial crea nuevos usos como, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes en el sector médico y otras industrias, la traducción automática o la detección de fraudes con tarjetas de crédito", dice.
"Estamos llevando la analítica a cualquier lugar, porque hoy muchos datos se generan en máquinas industriales, coches, hogares..."
El director de tecnología de SAS detalla que están llevando la analítica “a cualquier lugar”. Su propuesta tiene que ver con el llamado internet de las cosas, ya que en la actualidad hay muchísimos datos que se generan en máquinas industriales, automóviles, hogares, equipos médicos... “Queremos llevar el proceso analítico al punto donde nos ayuda de verdad, y a esto le llamamos analítica de borde”. “Ya está disponible desde SAS, pero es una tecnología nueva en la que seguimos avanzando”, continúa este experto, convencido de que los datos pierden valor si no se actúa en el momento adecuado.
Durante la entrevista, a Schabenberger no le importa hablar sobre algunas de las cuestiones que más polémica están generando en torno a la inteligencia artificial, como el sesgo que pueden tener los algoritmos de machine learning, dando origen a tomas de decisiones polémicas, por ejemplo a la hora de conceder o denegar un crédito. O si los robots y la inteligencia artificial (IA) acabarán con muchos puestos de trabajo y generarán Terminators o un mundo como el de Matrix.
“No”, dice rotundo. “La tecnología actual que utilizamos no va a llevarnos ahí. Estamos desarrollando algoritmos y sistemas de información artificial para algunas tareas muy concretas. Por ejemplo, para clasificar imágenes de una manera buenísima, pero eso no significa que los algoritmos vayan a desarrollar ninguna forma de autoconsciencia”. “Sin embargo”, aclara, “es una tecnología muy disruptiva que puede afectar a nuestras vidas y nuestro trabajo, igual que lo hicieron otras tecnologías disruptivas previas”.
En su opinión, la IA tiene más que ver con “aumentar nuestras capacidades” y eliminar tareas repetitivas para poder centrarnos en aquello de mayor valor añadido”. Por ejemplo, dice, “si aplicamos la inteligencia artificial al procesamiento de imágenes y lo utilizamos para diagnosticar cáncer, eso no sustituirá a los médicos. Simplemente, les ayudará a identificar casos, sobre todo los más sencillos, y permitirá que ellos se centren en los casos más complicados y en diseñar los tratamientos, porque ahora solo pueden procesar equis imágenes al día, pero con estas tecnologías tendrán muchos más ojos”.
Según Schabenberger, hay trabajos que con la automatización podrán desaparecer, “el de los conductores de camiones o de taxis, por ejemplo. Pero surgirán otros muchos que todavía no se nos han ocurrido”. El directivo apunta dos: los conservadores de memoria del cerebro, personas que diseñarán entornos virtuales para que gente mayor pueda recrear experiencias del pasado y reducir el estrés que les causa la pérdida de memoria, y los sastres digitales, sastres virtuales que ayudarán a la gente a diseñar su ropa.
El ejecutivo de SAS hace una reflexión. “Hace 100 años, durante la revolución industrial, el 40% de las personas trabajaba en agricultura, un porcentaje que hoy baja al 2-4%. Toda esa gente no son desempleados; ahora tienen otros tipos de trabajo, como ingeniero de software o bróker financiero. La revolución industrial también generó nuevos trabajos, y lo mismo ocurrirá con la inteligencia artificial, que está reinventando las industrias”. "La tecnología siempre se ha utilizado para mejorar nuestros poderes", sostiene Schabenberger: "Hay algunas tareas que se vuelven más eficientes debido a la automatización, y otras solo son posibles gracias a ella".
Clientes españoles
SAS facturó el pasado año 3.240 millones de dólares. Entre sus clientes en España están la DGT, EMT Madrid, Iberia o NH Hoteles. Todas estas entidades utilizan sus tecnologías analíticas para distintos fines. Por ejemplo, la Dirección General de Tráfico las ha empleado para conocer en profundidad los puntos más peligrosos de la red viaria y el comportamiento de los conductores al volante. "Y toda esa cantidad de datos les ha servido para implementar medidas de seguridad en la carretera", según explican desde SAS.
Por su parte, la EMT de Madrid ha empleado las soluciones de la tecnológica para estudiar los costes y rentabilidad de las líneas y autobuses y el consumo de recursos. Iberia, en cambio, ha recurrido a las herramientas de SAS para conocer más sobre sus 100.000 clientes más rentables. Y NH Hoteles para diseñar campañas totalmente personalizadas para cada público objetivo.
A nivel internacional, el Gobierno de India, por ejemplo, ha utilizado las soluciones de SAS para identificar potenciales evasores de impuestos.
Para Schabenberger, una organización impulsada por los datos y que aplica análisis de forma sistemática y estratégica "tiene una ventaja en comparación con aquellas empresas que utilizan los datos y el análisis de forma aislada".
El directivo de SAS sostiene que antes era la tecnología quien impulsaba el análisis, "pero ahora esa relación ha cambiado; se ha invertido, y ahora es el análisis quien impulsa la tecnología, y como tal, se ha convertido en una fuerza disruptiva en sí misma, gracias a la inteligencia artificial".
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