DQS/ participa en el evento sobre IA del CEEI Valencia y Avalnet

Hoy hemos participado en el encuentro «SOMMOS Connecta» sobre Inteligencia Artificial en la CEV – Confederación Empresarial de la Comunidad Valenciana y organizado por el CEEI Valencia con AVALNET.

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología emergente que tiene implicaciones legales y éticas. Está generando un gran impacto en diversos ámbitos, y existen numerosos aspectos de esta tecnología que aún son desconocidos para muchas empresas y profesionales de diferentes sectores.

Ramón Rautenstrauch ha representado a DQS/ en la mesa redonda «La IA en las empresas actuales” junto a Germán Sanchis Trilles (CEO de Sciling), Pablo Daniel García (Director de Innovación en Grupo Sorolla Educación) y Sergio Aguado González (Socio Fundador y CIO de Cuatroochenta).

Por si queréis profundizar sobre la participación de Ramón en la mesa redonda, aquí tenéis algo más de información. Si queréis que os la ampliemos, está a vuestra disposición Enrique Bernat (Head of Data & AI en DQS/).

La IA en las empresas actuales (resumen)

Pablo Daniel García (Grupo Sorolla Educación): Los alumnos deben tener la capacidad de diseñar recursos propios en base a los datos para poder crear contenido.

Germán Sanchís (SCILING): Hoy las empresas reciben muchos más estímulos relativos a la IA y esto en positivo y vamos a seguir progresando, también como catalizador de la formación.

Ramón Rautenstrauch (DQS/): Gracias a los servicios de Microsoft Azure hoy las herramientas de IA las pueden utilizar todas las empresas.

Sergio Aguado (CuatroOchenta): La Democratización de la IA le da súper poderes a la gente y a quien si va a sustituir la IA es a aquellas personas que no son capaces de utilizarla (frente a otras que si lo hagan).

Foto de los ponentes

La IA en las empresas actuales (DQS/)

Este es el contenido que compartió Ramón en la mesa redonda.

1: IA GENERATIVA

El impacto y valor que puede dar la Inteligencia Artificial no es algo nuevo en el sector empresarial. Es de Vox populi el valor que puede aportar una buena estrategia de datos. Sin embargo, con la llegada de modelos como ChatGPT, GPT-3 y 4 o los modelos de texto a imagen como Stable Diffusion, la IA ha cobrado más protagonismo y ha puesto de relieve aún más el potencial de esta tecnología.
¿Qué impacto habéis notado a nivel empresarial que ha propiciado “boom” tanto a vuestro día a día como persona como a vuestra empresa?
Me gustaría también que comentáiseis si se os ocurren puntos fuertes y débiles de las mismas  y a qué sectores o tipología de proyecto notáis que está impactando más la IA generativa.

El 1 de diciembre de 2022, o sea unos pocos días después de lanzarse ChatGPT, organizamos un evento junto a Microsoft titulado “Aplica ahora la IA en las decisiones de tu empresa” y en ese momento no nos podíamos imaginar la revolución que había empezado el 30 de noviembre.

En ese evento hablamos de las posibilidades que ya entonces veíamos para las empresas con la aplicación de inteligencia artificial:

• Gestión de Reclamaciones: Se recibe automáticamente reclamaciones de trabajos realizados sobre unos equipos. Estas reparaciones detallan las operaciones realizadas y establecen un tiempo / precio. El sistema clasifica las reclamaciones recibidas recomendando su aceptación o no, pudiendo identificar el potencial fraude.
• Predicción de emergencias sanitarias: A partir de los datos históricos de las intervenciones y enriqueciendo los datos con las variables de contexto, predecimos futuras intervenciones y la disponibilidad de tropas de los sistemas de emergencia de una región.
• Gestión de stocks: El sistema recopila datos de ventas semanales para cada grupo de tiendas. Desde aquí se puede segmentar por tienda / producto para establecer categorías. El sistema agrega factores externos para predecir con mayor precisión el stock esperado.

En DQS/ llevamos desde el año 2016 identificando y desarrollando soluciones de Inteligencia artificial a medida para empresas y organizaciones.

Pero hasta principios de este año había sido muy complicado convencer a las empresas que ya pueden empezar a utilizar la inteligencia artificial. Cuando antes teníamos que luchar por hacernos escuchar, hoy en día nos preguntan por casos de uso para su empresa y sector.

En DQS/ implantamos mayoritariamente soluciones de Microsoft pero en temas de Inteligencia Artificial hasta hace unos meses trabajábamos casi exclusivamente con DATAIKU, Con el avance de las herramientas Azure AI de Microsoft esto ha ido cambiando y sobre todo la asociación con OpenAI (Azure OpenAI) nos ha abierto un mundo de posibilidades.

En la actualidad, la plataforma de IA de Microsoft, Azure AI, ofrece una infraestructura optimizada y diseñada de manera específica para ejecutar grandes modelos de IA, diseñada en asociación con OpenAI para entrenar e implementar su familia de modelos.

2: RETICENCIAS DE USO DE LA IA

Por otro lado, sabemos que hay diferentes velocidades a la hora de implementar estas tecnologías en cada una de las empresas tanto por problemas en los datos como falta de recursos, cambio cultural entre otros factores… Viendo todos estos cambios que están habiendo
¿Qué les diríais a aquellas empresas más reticentes al uso de estas tecnologías?

Hay muchas empresas que ya están apostando activamente por investigar como la inteligencia artificial generativa puede ayudarles a optimizar sus proceso pero también hay muchas otras que prefieren esperar y ver, sobre todo porque no tienen claro que pasa con sus datos y su privacidad.

En DQS/ estamos convencidos de que el viaje de la IA hay que iniciarlo ya porque se dan dos premisas importantes para nosotros:

• El compromiso de IA responsable y la ayuda de Microsoft en este viaje.
• ALTAI (“Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence”), las directrices de IA FIABLE de la Unión Europea de 2019.

Compromiso IA responsable de Microsoft

Tres compromisos de Microsoft con los clientes de IA para ayudarles en su viaje de IA responsable:

1. Compartir el aprendizaje sobre el desarrollo y la implantación de la IA de forma responsable: Microsoft va a publicar los documentos clave que han desarrollado, proporcionando un plan de estudios de formación en torno a las prácticas y cultura de IA responsable, y recursos dedicados a responder a las preguntas de los clientes;
2. Creación de un programa de garantía de la IA: Un paquete de apoyo al cliente que incluye apoyo al compromiso normativo y un framework de riesgos.
3. Apoyo a los clientes en la implantación responsable de sus propios sistemas de IA: Microsoft ha creado un nuevo programa de apoyo con PwC y EY para ayudar a los clientes de sus partners a desplegar sus propios sistemas de IA responsable.

El objetivo es proporcionar a sus clientes otra capa de garantía y construir un nivel más profundo de confianza demostrando su compromiso de compartir su experiencia, sus capacidades y sus asociaciones para ayudarles a desarrollar y desplegar la IA de manera responsable.

ALTAI (“Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence”)

Las directrices éticas introdujeron el concepto de IA FIABLE (UE; abril de 2019), basada en siete requisitos clave:

1. Acción y supervisión humanas: Incluidos los derechos fundamentales, la acción humana y la supervisión humana.
2. Solidez técnica y seguridad: Incluida la capacidad de resistencia a los ataques y la seguridad, un plan de repliegue y la seguridad general, precisión, fiabilidad y reproducibilidad.
3. Gestión de la privacidad y de los datos: Incluido el respeto de la privacidad, la calidad y la integridad de los datos, así como el acceso a estos.
4. Transparencia: Incluidas la trazabilidad, la explicabilidad y la comunicación.
5. Diversidad, no discriminación y equidad: Incluida la ausencia de sesgos injustos, la accesibilidad y el diseño universal, así como la participación de las partes interesadas.
6. Bienestar social y ambiental: Incluida la sostenibilidad y el respeto del medio ambiente, el impacto social, la sociedad y la democracia.
7. Rendición de cuentas: Incluidas la auditabilidad, la minimización de efectos negativos y la notificación de estos, la búsqueda de equilibrios y las compensaciones.

Dos consejos en el uso de IA

Para terminar dos consejos:

1. Anomizar los datos para que no se puedan identificar a las personas. Imprescindible. Siempre.
2. No usar ChatGPT con datos confidenciales ya que pueden usarse para entrenar el modelo. ChatGPT es una solución de consumo mientras que Azure OpenAI es una solución empresarial donde los datos introducidos no se comparten con otros y dónde puedes incorporar tus propios datos.

3: “Implementar IA es caro”

Siempre se ha hablado de que implementar la IA es algo caro y hay muchas start-ups que quizás no nacen con esas capacidades / o con esa estrategia de datos que en un futuro puede darles ese punto diferencial. ¿Qué consejos les daríais para poder cambiar este aspecto?

Caro o barato. La eterna discusión. Nosotros empezamos todos los proyectos con un piloto que nos permite evaluar como va a funcionar el modelo y cuáles van a ser los beneficios. En función de esto ya podemos decidir su viabilidad económica.

Para una ONG, ¿cuánto vale tener respuestas a estas tres preguntas?:

1. Predecir el tiempo que va a tardar un contacto en volver a hacer una donación des de su última aportación o la cantidad que va a donar. 
2. Calcular para cada donante el importe a pedir.
3. Modelos de probabilidad a aumento de cuota, probabilidad a hacer un donativo puntual, o probabilidad de hacer un primer donativo

Un modelo implantado en una ONG cliente nuestra les ha permitido multiplicar por 6 el importe de las donaciones recibidas por cada EUR invertido en conseguirlas.

Además Microsoft está haciendo una apuesta fuerte por hacer la IA accesible a todo tipo de empresas con todo tipo de presupuesto.

¿Quieres saber más sobre la Inteligencia Artificial y como puede transformar tu empresa? En DQS/ te asesoramos. ¿Por qué no nos preguntas cómo podemos ayudarte?