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El Foco
Opinión
Texto en el que el autor aboga por ideas y saca conclusiones basadas en su interpretación de hechos y datos

La inteligencia artificial y la generación del Amstrad

La IA cambiará el mundo, nuestras empresas y nuestra forma de trabajar, y será una vez más lo humano lo que genere ganadores y perdedores

Cerebro IA
Agencia Getty

La inteligencia artificial es hoy por hoy más humana de lo que parece. Somos nosotros los que la programamos, generamos los inputs y utilizamos sus outputs, respuestas y resultados. A principios de los ochenta, cuando yo tenía seis años, empecé a jugar al balonmano. Aprendiendo y perfeccionando la técnica, gestionando la presión y las emociones llegué a ser campeón de España diez años después. Esa curiosidad e interés por descubrir cosas nuevas que tienen los niños me llevó a relacionarme también con la programación y el uso de máquinas. A finales de los ochenta, mis padres me compran un Amstrad 6128 y aprendo a programar en Basic y más adelante en Pascal. De aquella época recuerdo la generación de iteraciones y los interminables “if then” o “for next”. Es una época en la que la humanidad aprende a explicarle a la máquina exactamente lo que quiere que haga y la máquina lo aplica. Cuarenta años después hemos pasado al siguiente nivel: ya no hace falta explicarle cómo hacer las cosas, sino que la máquina ahora es también capaz de aprenderlo por ella misma.

El crecimiento constante de la potencia de computación y la ausencia de emociones dan una ventaja a las máquinas en el tratamiento de datos y los procesos de decisión, lo que nos ha llevado al crecimiento exponencial de la inteligencia artificial, que no necesita diez años para aprender, como los niños. Un aprendizaje que se genera a través del análisis de datos, la búsqueda de patrones, el establecimiento de conexiones y la extracción de conclusiones. Estamos dotando a las máquinas de copias de los sistemas neuronales que tenemos los humanos a través de matrices y vectores de datos infinitos, y ahora la IA necesita solo unos segundos para procesar miles de millones de operaciones. El aprendizaje profundo o deep learning ingiere y procesa datos no estructurados, como texto e imágenes, y automatiza la extracción de características que le permiten, por ejemplo, reconocer imágenes (animales, cosas, etc). Imágenes, colores, características son convertidos en datos y procesados. De esa manera aprende por ejemplo a hacer predicciones de ventas generando iteraciones de la evolución en los últimos años, tomando datos del sistema (ventas de los pasados años por referencia, país y cliente) y también generando correlaciones con datos relevantes fuera del sistema, como el desarrollo demográfico, la temperatura u otras variables que condicionan la venta y el uso de medicamentos, vacunas o productos de gran consumo.

Como podemos imaginar, la IA se puede utilizar para muchas cosas, para automatizar, rebajar costes, ser más eficientes, para vender más personalizando soluciones a clientes, etc. Y es muy importante que los altos directivos entiendan que todo este juego no va de tecnología, porque esta ya existe y se irá puliendo con el tiempo. Además, empresas como Microsoft, Oracle, Google, OpenAI y otras nos dan hoy las aplicaciones y la tecnología, así que no hace falta fichar a expertos en ciencias de la información. Esto no va tampoco de departamentos de IT, esto va de “para qué”; en definitiva, va de dirección general y de estrategia.

Directivos, managers y responsables de estrategia deben entender cómo funcionan los nuevos avances tecnológicos, las redes neuronales, comprender su potencial y a qué problemas estas nuevas tecnologías pueden dar solución. Es decir, qué quieren obtener de estas nuevas capacidades organizativas que hay a su disposición con un simple clic. Deben determinar si la quieren para reforzar las ventajas competitivas existentes en producción, distribución o venta, o bien para crear nuevas ventajas competitivas y cambiar el modelo de negocio de la empresa.

Los empresarios y directivos tienen que determinar qué perfiles necesitan en la compañía para sacar el mayor provecho posible a la IA. Perfiles que entiendan cómo funcionan las redes neuronales, sus vectores de datos y sus iteraciones, lo que les permitirá interactuar mejor con ella. Y Las personas jóvenes, adaptables y curiosas pueden mañana ser más eficientes y eficaces trabajando con IA que los perfiles expertos clásicos. Aquellos que empezamos nuestra relación con los ordenadores a finales de los ochenta con el Amstrad, llenos de curiosidad y ganas de hacer cosas diferentes, teníamos padres que nos miraban con recelo y mucha menos curiosidad. ¡Aprendamos del error de nuestros padres y no hagamos lo mismo! Las empresas necesitan que los directivos de la generación del Amstrad mantengan su curiosidad cuarenta años después, y sepan dar responsabilidad a esa nueva generación que va a cambiar el modelo operativo de las empresas en el futuro.

Los consejos tendrán que renovarse, y los comités ejecutivos también. La IA cambiará el mundo, nuestras empresas y nuestra forma de trabajar, y será una vez más lo humano lo que genere ganadores y perdedores. Y esto ocurrirá especialmente en empresas medianas y pequeñas por la oportunidad que representa contar con una tecnología barata y al alcance de todos. Quizás sea esta también una solución en la transición de empresas familiares, porque permitirá a las nuevas generaciones tomar el mando en áreas específicas como la automatización y simplificación de procesos a través de la IA. Una gran oportunidad que debe atacarse con humildad, curiosidad e interés igual que el niño del Amstrad que tenemos todos escondido dentro.

David Cabero es director para Europa de grupo BIC y experto en la toma de decisiones

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