Moderados por Diego Bodas, responsable de IA en MAPFRE, nos hablaron de esta disruptiva tecnología Pablo García Mexía, director de la práctica de Derecho Digital en Herbert Smith Freehills, Richard Benjamins, CEO de OdiseIA y Juan María Aramburu, cofundador y CEO de Keepler Data Tech.
La Inteligencia Artificial es mucho más que una tecnología emergente o una moda pasajera. Se trata de un cambio de paradigma, impulsado por la capacidad actual para procesar grandes volúmenes de datos. Aramburu resaltó durante su participación en el debate que “ahora es el momento de explotar todo ese trabajo desarrollado en las últimas décadas”, subrayando cómo la IA está mejorando la eficiencia operativa de los negocios.
Por su parte, García Mexía enfatizó la magnitud de su impacto al citar un estudio del European Internet Institute que sostiene que “la Inteligencia Artificial es el mayor factor de disrupción en Europa desde la Segunda Guerra Mundial”. Más allá de la transformación de sectores y negocios, está influyendo profundamente en nuestra sociedad, planteando desafíos existenciales que deben ser abordados.
El impacto de aplicaciones como ChatGPT ha democratizado el acceso a la IA, “sacándola de las corporaciones y llevándola a cada ciudadano”, compartía Richard Benjamins, quien remarcó la importancia de la ética en su uso. “La tecnología en sí no hace nada; siempre son las personas y las organizaciones de detrás quienes deciden el impacto”. Aunque descartó que la IA sea una amenaza para la existencia humana, aun que implica riesgos que deben ser gestionados con responsabilidad.
Impacto en la gestión de riesgos globales
Entre todas sus aplicaciones, la Inteligencia Artificial está transformando la gestión de riesgos globales al proporcionar herramientas avanzadas para la prevención, respuesta y recuperación ante desastres. Predecir desastres naturales con precisión sigue siendo un desafío debido a la falta de datos frecuentes. Pero, “la IA puede optimizar significativamente la respuesta y recuperación tras estos eventos”, intervino Richard Benjamins.
Por ejemplo, los datos de dispositivos conectados a las antenas de una red de telecomunicaciones, pueden ofrecer información valiosa sobre los movimientos de la población durante un desastre, permitiendo una respuesta más eficaz.
En un contexto dinámico y lleno de retos, la IA se presenta como una palanca clave para enfrentar nuevas dificultades. Juan María Aramburu ilustró su aplicación en el sector energético. “Estamos ayudando a una gran petrolera a sensorizar sus refinerías y generar gemelos digitales”, aseveró. Estos gemelos digitales permiten predecir potenciales riesgos en la producción y optimizar procesos, impactando en los beneficios de la empresa. Además, la visión artificial se utiliza para verificar si los trabajadores llevan el equipo de protección adecuado, mejorando la seguridad laboral. Compartir esta información con las aseguradoras podría permitir la creación de productos más personalizados.
La robustez de los datos
La tecnología avanzada, no es magia, sino un proceso científico basado en datos de calidad. Esta afirmación remarca la importancia de comprender que la IA, especialmente la generativa, se fundamenta en una base sólida de datos y en procesos meticulosamente diseñados. En Telefónica, según Richard Benjamins, la clave ha sido considerar los datos como un activo estratégico, gestionándolos de manera adecuada para maximizar su valor.
Benjamins explicó que “la IA generativa se entrena con muchos datos, especialmente de texto sacado de internet, ajustando sus pesos en el aprendizaje automático para predecir palabras”. Esto permite a modelos como ChatGPT generar contenido coherente, aunque también implica el riesgo de “alucinaciones”, donde la IA produce respuestas incorrectas debido a variaciones en los pesos del modelo. A diferencia de un buscador, ChatGPT no recupera información existente, sino que la predice basándose en patrones estadísticos aprendidos.
En el contexto de la gestión de riesgos globales, la IA generativa puede revolucionar la manera en que las organizaciones procesan y utilizan la información. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial, es crucial integrarla de una manera flexible. “Insertar un modelo de IA sin modificar el proceso empresarial puede resultar ineficiente”, advirtió Bodas. Por tanto, es esencial que las organizaciones estén dispuestas a cuestionar y modificar sus métodos tradicionales de trabajo para adaptarse a las capacidades de la IA.
Es fundamental tomar decisiones explícitas, analizando ventajas y desventajas, para acelerar la transformación y generar valor a partir de la IA en un tiempo razonable. “Puedes hacer una transformación para crear valor de tecnologías en cinco años en lugar de quince”, sugirió Benjamins, enfatizando la necesidad de una planificación estratégica para aprovechar plenamente las capacidades de la IA generativa en la gestión de riesgos globales. “No es solo tecnología, es negocio, operaciones y cultura”, añadió.
Regulación
La regulación de la IA enfrenta el desafío de la coordinación global. Mientras Europa avanza con una normativa vinculante y detallada, en EE. UU. cada estado implementa sus propias reglas, generando un mosaico legislativo. Pablo García Mexía hizo hincapié en la necesidad de regulaciones claras que aborden tanto los riesgos tecnológicos como los éticos, protejan los derechos individuales y garanticen la transparencia en el uso de datos.
Richard Benjamins expuso la perspectiva de que la regulación debe enfocarse en el uso ético de la IA, más que en la tecnología en sí misma. Destacaba iniciativas internacionales como la recomendación de ética en IA de la UNESCO, que busca un consenso global sobre prácticas responsables en el desarrollo y aplicación. Benjamins argumentó que, aunque las ordenaciones puedan parecer una barrera para la innovación, considerar los posibles impactos negativos desde el diseño puede evitar problemas y mejorar la sostenibilidad del negocio a largo plazo.
Lo que está por venir
La interconexión masiva de dispositivos en hogares, fábricas y entornos dispersos promete enriquecer las predicciones y mejorar la gestión de riesgos. Pablo García destacaba la Data Act, una nueva ley que facilitará compartir datos para generar valor. “Esto abre nuevas oportunidades para ajustar productos a nuestros clientes”, afirmó. Con la evolución del IoT y la regulación progresiva, el panorama augura avances significativos en simulación y predicción en los próximos años.
Juan María Aramburu subrayó el papel del Internet de las cosas y los gemelos digitales en la evolución de la IA. “La interconexión no solo mejora las predicciones de riesgos, sino que también fortalece la capacidad de respuesta ante crisis”, explicó Aramburu, quien incide en cómo la sensorización de activos industriales permite una gestión más precisa y proactiva de los riesgos.
Pero, como advertía Richard Benjamins durante su reflexión final al cierre de la charla, “hay que explorar y experimentar” sin la necesidad de coordinarse demasiado para evitar que los avances queden obsoletos. Eso sí, desde la responsabilidad, siempre planteando cuáles pueden ser los impactos negativos de su aplicación.
