IA más 'big data', la empresa española se abre a la entente perfecta de la nueva economía

Estas tecnologías disruptivas, que a nivel global alcanzarán los 655.530 millones de dólares en 2029, según Fortune Business Insights, también van ganando terreno en España, aunque de forma algo más lenta que en otros países europeos. El último informe sobre 'Uso de inteligencia artificial y big data en las empresas españolas', publicado por el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (Ontsi), revela que el uso de la IA en el tejido empresarial patrio creció 3,5 puntos en 2022 hasta el 11,8%, mientras que el big data repuntó 2,8 puntos hasta abarcar el 13,9%. El objetivo es implantarlo en una de cada cuatro empresas españolas para 2025. Teniendo en cuenta que el reto impuesto por la UE es llegar al 75% en 2030, se espera que este mercado pise el acelerador.

Internet es una fuente de datos inmensa. El informe 'Digital Report 2023 de We Are Social' admite que el número de usuarios de la red de redes avanzó hasta los 5.160 millones de personas, nada menos que el 64,4% de la población mundial. Al navegar, se genera una cantidad inmensa de información, pero también cuando se compra en un 'ecommerce', se participa en una red social o se consume contenido de la plataforma de 'streaming'. El análisis de Data Never Sleeps 10.0, elaborado por DOMO, apunta hitos por minuto muy llamativos tales como, por ejemplo, casi 6 millones de búsquedas en Google, alrededor de 66.000 fotos y vídeos subidos a Instagram o cerca de 105.000 horas de reuniones online a través de Zoom.

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Por medio del 'big data' es posible recoger todos estos 'bytes' y darles forma para que resulten de utilidad. «Los datos pueden ser almacenados y procesados a gran escala, facilitando el acceso a enormes conjuntos de datos tanto estructurados como no estructurados», indica Luis Buezo, director Worldwide AI, Data Analytics & Supercomputing Services en Hewlett Packard Enterprise (HPE). La computación masiva, al ir de la mano con la IA, multiplica su potencial. «Mediante algoritmos se puede extraer valiosa información y patrones de esos datos», apunta Manuel Coterillo, CEO de LIS Data Solutions.

Gracias a la aplicación de estos modelos, se consigue «aprender del pasado y predecir situaciones futuras en base a las relaciones históricas», señala Joan Mas, director del Área Digital del centro tecnológico Eurecat y director del Centro of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence (CIDAI). Tal y como resume Manuel Suárez, director general de Deyde DataCentric, «la IA pertenece al mundo de las ideas y el 'big data' a la capacidad de llevarlas a la realidad». Más allá del ahorro de tiempo y dinero, la precisión con la que trabaja el aprendizaje automático proporciona resultados realmente fiables. «Antes debías confiar en la sabiduría e intuición de los analistas, y ahora hablan los datos; solo hay que preguntar y escuchar», añade Suárez.

Abrir la puerta al conocimiento que ofrece la analítica avanzada permite tomar decisiones estratégicas mejor fundamentadas, así como «crear transacciones de confianza de manera innovadora, ética y segura», aporta el directivo de HPE. Coterillo pone un ejemplo de la capacidad de proyección de la IA, empleándose para «predecir ventas futuras y planificar las compras y el estocaje de forma automatizada». El experto enumera otros beneficios tan dispares como «las posibilidades que nos ofrece para perseguir la ciberdelincuencia o para conocer mejor el cambio climático y trazar estrategias eficaces para combatirlo».

Por otro lado, «la IA es especialmente útil en sectores como la logística, el transporte o el industrial», valora Mas. Asimismo, su papel dentro del sector de la salud es muy prometedor: «La aplicación de la IA en imágenes de patología digital de los ganglios linfáticos mejora la detección de linfomas, aumentando la precisión y la eficiencia en el diagnóstico», afirma Buezo. Estas disrupciones son, a grandes rasgos, realidades destinadas a integrarse en nuestro día a día y con las que la sociedad debe contar para solventar desafíos presentes y futuros.

La innovación ha alcanzado el estatus de prioridad máxima en aquellas empresas y organizaciones claramente dispuestas a dar un paso hacia adelante. «Usar esos datos para diferenciarse de la competencia no es solo una necesidad, es una obligación», sentencia Suárez. La buena noticia es que la IA todavía no se ha topado con un campo donde la optimización de los datos no sea posible. En este carácter multisectorial, según el directivo de Cidai, reside precisamente su riqueza: «Lo importante es identificar qué procesos o funcionalidades, en cada caso o sector, son los más apropiados», estima.

Para el CEO de LIS Data Solutions, este cambio de paradigma es transversal, y «da igual si fabricas tornillos, eres un banco, una aseguradora o una empresa de la construcción». Incluso dentro del sector agroalimentario se están realizando acciones amparadas en estas tecnologías que «han incrementado un 20% su productividad y, por tanto, han favorecido una reducción del 20% en sus costes operativos», subraya Mas.

Los ejemplos con nombre y apellidos del uso de este dúo tecnológico son innumerables. En Deyde Datacentric trabajan con los millones de tasaciones realizadas por Tinsa en España. «Esto nos ha permitido procesarlas y enriquecerlas con información externa para cualificar el entorno y la calidad constructiva, además de crear algoritmos que eliminan la subjetividad del tasador a la hora de establecer el valor de una vivienda», detalla Suárez.

Otra muestra tiene que ver con los eSports, donde HPE colabora con Evil Geniuses para «ayudar a sus analistas y entrenadores a identificar tendencias y patrones para mejorar el rendimiento de los jugadores, diseñar estrategias ganadoras y descubrir nuevos talentos», describe Buezo. También HPE está inmerso en un proyecto con Maserati MSG Racing, ayudado a este equipo de carreras de Fórmula E de la FIA a desarrollar casos de uso de IA que mejoren su rendimiento en la pista.

En cuanto a la rapidez con la que se está asimilando esta revolución, el tamaño importa. «Las grandes empresas y multinacionales suelen liderar la adopción de nuevas tecnologías, pero las pymes consideran estas aplicaciones para mejorar sus opciones y competitividad cada vez más», asegura Buezo, añadiendo que, independientemente del volumen de negocio, apostar por la IA y el 'big data' «siempre servirá para mejorar procesos internos, la calidad de productos o servicios, optimizar esfuerzos y aumentar la eficacia y eficiencia».

La empresa española está alineada con esta corriente, y en este avance, la administración pública ha tenido mucho que ver. Este impulso se ha manifestado «desplegando programas e instrumentos diseñados específicamente para ayudar financieramente a la pyme española en este camino de adopción», declara Mas. Además, «la pequeña empresa es más ágil y puede acometer cambios de forma más rápida que los grandes transatlánticos empresariales», comenta Coterillo. El punto de partida para introducir la IA y el 'big data' es realizar una reflexión seria acerca de a dónde se pretende llegar con estas metodologías para realizar después una planificación meditada y detallada. Desde HPE recomiendan tres pasos: explorar, experimentar y evolucionar, que son las diferentes etapas de madurez en las que se encuentra el cliente.

Resulta imprescindible además que el grado de compromiso llegue a cada departamento e involucre a toda la plantilla, puesto que «una de las dificultades que nos encontramos es que no existe la actitud necesaria en los equipos para afrontar el cambio necesario para hacer las cosas de otra manera», explica el portavoz de LIS Data Solutions. Vencer esta resistencia es clave, como también lo es «hacer una valoración económica asociada a este proceso de transformación y ver su viabilidad frente al incremento de ingresos y/o la reducción de costes que generará», admite el director de Cidai.