La Universidad San Jorge celebró ayer la segunda sesión de las jornadas “Tendencias tecnológicas en la empresa”, una nueva iniciativa para difundir las tecnologías actuales más importantes y su aplicación en el ámbito industrial, que cuenta con la colaboración de CEOE Aragón y de CEOE Zaragoza y la subvención del Gobierno de Aragón.
Javier Alcañiz, director de SEAS, presentó la sesión y compartió una definición de inteligencia artificial: «la IA es una constelación de tecnologías que hacen que las maquinas puedan percibir, comprender, actuar y aprender a ampliar nuestras capacidades humanas. Nuestros clientes obtienen mayores beneficios cuando humanos y maquinas colaboran para aportar lo mejor de cada uno de ellos y complementarse».
Posteriormente, Sergio López, socio fundador y CEO del Grupo Hiberus Tecnología, impartió la conferencia inaugural, en la que declaró que todavía se está “muy lejos” de lo que será la inteligencia artificial (IA). “El camino que hemos recorrido es muy pequeño respecto a lo que nos queda”, explicó.
Resumió que la inteligencia artificial busca “cómo conseguir que las máquinas se comporten como humanos imitando su pensamiento” y arrojó algunos datos como que en 2024 se estima que harán falta más de 10.5 millones de profesionales de tecnología.
Asimismo, reconoció que “la IA será responsable de destrucción de miles de empleo”, pero también matizó que “se crearán otros miles relacionados con su uso”. Además, agregó que la tecnología va a estar presente en todos los sectores. “No pensemos que solo va a haber trabajo para ingenieros. Va a haber puestos para todos aquellos que, entendiendo las necesidades del negocio, sean capaces de ver que la tecnología es el camino para resolverlas”, aseguró.
Finalmente, destacó que la formación en humanidades también será importante porque el objetivo de la IA es ser capaces de interpretar y llevar la inteligencia humana a la inteligencia de la máquina. “Así que la única forma de conseguirlo es que haya mucha gente experta en esa interpretación de cómo funciona el pensamiento humano, para ser capaces de hacer que las maquinas lo repliquen y mejoren”, declaró.
Después, Mariano Miloni, director y CTO del área de Inteligencia Artificial de Hiberus Tecnología, y Alejandro Moreno, director del área de Data de Hiberus Tecnología, realizaron una exposición sobre la importancia del dato y su tratamiento. Expusieron que en 2017 fue la primera vez en la historia de la humanidad en la que se contaba con más información de la que se era capaz de procesar. “Ahora empezamos a ser capaces”, apuntaron.
Pusieron ejemplos del uso de datos en tiempo real para tomar decisiones. Por ejemplo, Inditex cuenta con tecnología para asegurar el reparto de mercancías y evitar el desabastecimiento, así como con mecanismos para detectar la formación de filas. Igualmente, en autopistas, se puede aplicar gestión inteligente para que la información capturada, procesada y analizada en tiempo real ayude a tomar decisiones al instante. Entre otros aspectos, esto permite la predicción del tráfico en base a datos internos y externos para atender mejor la demanda y poder establecer precios más adecuados.
Sin embargo, también avisaron: “Hay oro en las montañas de datos, pero el 99% de esa montaña, realmente, es basura. Nosotros ayudamos a las empresas a identificar ese oro”, declararon.
Más adelante, Javier Orús, director y co-fundador de Predictland, explicó cómo conseguir una proactividad automática en negocios. Comenzó determinando que la transformación digital no afecta solo a la tecnología, sino también a “productos, clientes, persona y procesos”, por lo que, según su opinión, “las compañías no necesitan una estrategia digital, sino una estrategia de negocio para la nueva era digital”.
Entre las aplicaciones de la inteligencia artificial, puso varios ejemplos. Uno de ellos: el uso de la IA en control de calidad para predecir la mejor configuración de las maquinas. “Esto permitirá minimizar fallos, defectos y paradas de máquina y mejorará la eficiencia. Es posible si nos basamos en múltiples fuentes de datos como datos de orden de fabricación, de lotes de material, de proceso de máquina, de mantenimiento, etc.”, explicó.
También puso ejemplos de técnicas de Machine Learning, como las aplicadas para predecir la demanda de servicios de una compañía de transporte del sector turístico, para saber de antemano la demanda esperada al día siguiente; o para predecir el absentismo laboral de los afiliados de una mutua.
Finalmente, Andrea Lacoma, socia fundadora de Blipol HR Analytics, habló sobre la aplicación de la analítica del dato en los procesos de gestión de los RRHH. Comenzó determinando que “el departamento de Recursos Humanos está pasando de ser un departamento administrativo a ser un departamento estratégico”.
Aseguró que, fundamentalmente, la IA se puede aplicar en tres áreas relacionadas con RRHH: experiencia del empleado, formación y selección y reclutamiento. Sobre la primera área, Lacoma explicó que la IA puede “detectar información a tiempo real de las necesidades de los empleados, niveles de motivación y compromiso, gestión de líderes, niveles de estrés, etc.”. Sobre formación, permitiría, entre otras cosas, “personalizar los cursos de los empleados para tener a personas más eficaces y productivas”. Finalmente, en selección y reclutamiento, se podría hacer “una selección más rápida y eficiente, reduciendo la posibilidad de sesgo y disminuyendo los costes al reducir el riesgo de elegir al candidato erróneo”.
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