Descifrando el potencial de la IA en el V ILP de AUSAPE y SEIDOR

El liderazgo empresarial de nuestro tiempo está vinculado estrechamente a la innovación y las nuevas tecnologías. Con esta premisa, el Innovation Leadership Program (ILP) que organizan AUSAPE y SEIDOR celebró el 3 de julio en Madrid su V edición, que en esta ocasión estuvo dedicada a la inteligencia artificial, sus fundamentos y su potencial para las organizaciones.

Ana Encinas, directora general de AUSAPE, dio la bienvenida a los asistentes y, en su intervención, señaló que lo que distingue a los líderes de los seguidores es la innovación y que, por lo tanto, en el evento se hablaría de inteligencia artificial, de innovación y de liderazgo, en línea con el significado del término ILP: Innovation Leadership Program. Nos encontramos, según Encinas, en una nueva revolución industrial orientada al “empoderamiento humano con la tecnología en el centro”. Nacho Santillana, presidente de la Asociación de Usuarios de SAP en España y coordinador de su Grupo de Trabajo de Innovación, se planteó por su parte el potencial que tendría para los negocios una inteligencia artificial que fuera capaz de reír o de jugar, y el valor de una “IA explicable”, que no sea una caja negra.

Carlos Polo, director de IA y Edge Technologies en SEIDOR, aseguró que “la inteligencia artificial va muy rápido y si no nos ponemos a su paso, nos va a atropellar”. Recordó que aunque la IA es capaz de aprender, razonar, percibir e interactuar en lenguaje natural, a día de hoy no existen todavía IA generales, sino “IA estrechas”, orientadas a un solo propósito. Y pese a que “la IA es subóptima, porque no da resultados óptimos o no los da siempre”, nunca deberíamos “desestimar el potencial que tiene una IA, aunque sea subóptima, combinada con una persona”.

La IA en el V ILP de AUSAPE y SEIDOR

Tras destacar el potencial que tiene la combinación de inteligencias artificiales y humanas, Polo habló de redes neuronales, IA simbólicas y simulación cognitiva, que simula el modo en que aprende el ser humano. En contra de lo que muchas veces se piensa, las IA como ChatGPT o los Copilots no aprenden de las inferencias, sino que los datos que utilizan son usados por las plataformas para hacer ciclos de entrenamiento cuando hay suficientes datos: no hay aprendizaje en tiempo real. “No hay empresa española que tenga datos suficientes para entrenar un modelo LLM”, advirtió Polo. Este entrenamiento, por tanto, es más lento de lo que nos gustaría, pero cuando la simulación cognitiva avanza, desbloquea aplicaciones tan interesantes como procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de patrones, visión artificial o predicción y toma de decisiones.

La nueva edición del Innovation Leadership Program se celebró el 3 de julio en Madrid y estuvo dedicada a la inteligencia artificial, sus fundamentos y su potencial para las organizaciones.

Centrándonos en los fundamentos técnicos de la inteligencia artificial, el especialista de SEIDOR comentó las diferencias entre los dos tipos de IA: simbólica -la tradicional, basada en el principio de representación de problemas con objetos simbólicos, que usa lógica y reglas para computarlos- y subsimbólica -que emplea aprendizaje y redes neuronales profundas y tiene más capacidad de adaptación-. Entre los ejemplos de la primera se encuentran los sistemas expertos y el machine learning, mientras que la segunda está representada por la simulación cognitiva, el deep learning y los large language models (LLM).

Entre los casos de uso del machine learning, se encuentran los sistemas de recomendación de las plataformas de entretenimiento online, la predicción meteorológica o los sistemas de predicción de spam. El deep learning es usado en el reconocimiento facial, la conducción autónoma, la traducción automática o los asistentes virtuales. Mientras que los LLM impulsan los modelos tipo GPT y los Copilots.

En cuanto a las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en el mundo empresarial, se habló

de la integración de la IA en aplicaciones line of business como SAP, Salesforce o Microsoft Dynamics…. Para pasar de las aplicaciones LoB a la IA generativa, antes se le añade contexto con nuestros datos de negocio y se filtran datos no deseados para crear un prompt mejorado. Esta integración de la IA con los sistemas de la organización tiene un impacto positivo en la optimización de sistemas TI empresariales.

La visión de Microsoft y el caso de Bodegas Torres

Desde Microsoft, su Partner Tech Lead Karine Regniez tomó parte en el ILP explicando cómo se puede impulsar la transformación de la inteligencia artificial con Microsoft Cloud. Microsoft dispone de un Responsable AI Innovation Center (RAIIC) en España con 17 partners seleccionados, entre los que se cuenta SEIDOR, para inspirar y experimentar, definir la visión y el roadmap y adoptar y escalar en el ámbito de la IA. La visión de la IA generativa de Microsoft se orienta a impulsar la productividad del negocio con Microsoft Copilot, incorporándolo a productos como Microsoft 365 (Chat, Teams, Outlook, Word, Excel, PowerPoint, One Note, Loop, Whiteboard). Copilot también está disponible en productos para desarrolladores, de seguridad, datos…, permitiendo a las empresas personalizarlo en función de su contexto y extenderlo a otros sistemas de la empresa.

Regniez destacó que es importante securizar y responsabilizar los modelos y afirmó que “la inteligencia artificial está cambiando el negocio, en cada persona, cada equipo y cada empresa”, dando oportunidades a la hora de enriquecer las experiencias del empleado, reinventando el compromiso del cliente, reformulando los procesos de negocio y “doblando la curva de la innovación”.

A fin de explorar ideas sobre el uso de la inteligencia artificial para fomentar el éxito de los negocios modernos, se presentó el caso de Bodegas Torres. Partiendo del proyecto TorresGPT, lanzado el año pasado y que buscaba cerrar el acceso a IA no propias, formar a los colaboradores en el uso de la IA y tener el control sobre la información que se utiliza, Bodegas Torres, SEIDOR y Microsoft se han aliado para crear el modelo TorresGPT 2.0, definir una estrategia de IA para la compañía y crear una arquitectura robusta a medio plazo.

Para ello, han desarrollado una plataforma única, privada y segura sobre Azure, que gestiona distintos flujos de IA, genera y analiza imágenes y documentos, implementa distintos casos de uso y se integra con soluciones de terceros. En dos meses, TorresGPT 2.0 ha llegado a 290 usuarios y 30.000 conversaciones realizadas. Entre sus principales usos, destacan el redactado de correos y artículos, la elaboración de traducciones y la asistencia a tareas administrativas.

Con la exposición de este caso de éxito de Bodegas Torres se cerró la V edición del Innovation Leadership Program, que tendrá continuidad el 17 de septiembre en Barcelona con el segundo ILP del año en horario afterwork.