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Viernes, 13 de diciembre del 2019

Economyz

"Cualquier algoritmo es por definición tonto"

Haldo Spontón forma parte del equipo de especialistas en Inteligencia Artificial (IA) de Globant, compañía que utiliza las últimas tecnologías en el entorno digital y cognitivo para transformar las organizaciones. Hablamos con él sobre datos y algoritmos

Haldo Spontón es responsable de inteligencia artificial de Globant.

Haldo Spontón es responsable de inteligencia artificial de Globant. // Foto cedida (Globant)

Innovadores

ENTREVISTA A HALDO SPONTÓN (GLOBANT)

Fran Leal

Fran Leal

El enorme valor del dato, considerado ya como el nuevo petróleo, y la implantación de proyectos de Inteligencia Artificial (IA) en las compañías está en boca de todos los que orbitan alrededor de la tecnología y la empresa.

Los procesos de transformación digital y digitalización al que estamos asistiendo han puesto en la palestra una serie de incógnitas que, si bien se van desvelando a gran velocidad, abren paso a otras de mayor calado. Pero, ¿cómo están las empresas enfrentando este nuevo escenario dominado por la tecnología?

Para descubrir un poco más al respecto, hemos charlado con Haldo Spontón, Head of Artificial Intelligence & Internal Iniciatives de Globant, que muestra una enorme pasión por la tecnología y por las matemáticas, sí, pero poniendo los puntos sobre las íes en determinados aspectos polémicos.

Que el dato se está convirtiendo en una materia prima de valor incalculable para las empresas es algo sabido por todos. Ahora bien, ¿qué posición están adoptando las compañías al respecto?

Las empresas están tomando conciencia del valor del dato y del diferencial competitivo que les puede generar no solo tenerlo, sino también usarlo bien.

Existe una sensación del público general de que se están extrayendo una gran cantidad de datos que se están empleando en una multiplicidad de ámbitos, pero en realidad no es tan así. Sí es cierto que hay un conjunto de empresas muy selectas que lo están haciendo y lo utilizan de forma muy innovadora. Pero algunas, al ser pioneras, lo están llevando a cabo con dudosa aplicabilidad. En verdad, se duda mucho, pero no deja de ser parte del cambio que estamos viviendo.

Y aquellas que no lo están haciendo, ¿a qué se debe?

La gran mayoría de empresas, aunque lo capturan, no lo utilizan de forma eficiente. La madurez de Google, Apple o Amazon en cuanto a los datos tiene que pasar al resto de los que entran en este mundo. Pero claro, están entrando en un momento en el que se está ajustando la regulación y poniéndose más del lado del usuario, como dueño del dato. Y es ahí, en ese crecimiento conjunto de la legislación y la madurez de datos de las compañías, donde veremos los pasos más interesantes, que beneficien tanto a los usuarios como a las empresas.

¿Hacia dónde va concretamente la explotación del dato?

Las aplicaciones hacia donde más se está orientando es hacia el usuario, porque el fin último es conocerle más. Obviamente, el objetivo que hay por detrás es de negocio, pero para que tenga resultados el foco tiene que estar puesto en el usuario, para atenderle mejor y saber qué necesita (incluso antes, como se suele decir, de que lo necesite).

La Inteligencia Artificial está en boca de todos y podría parecer desde fuera que está en una etapa ya madura. ¿Esto es así?

Lo cierto es que estamos en una etapa de adopción temprana. Es verdad que existen avances a nivel académico e investigación en la industria, pero la adopción real no se da en masa todavía.

Donde sí está afectando mucho es en procesos de negocio, donde el factor de riesgo ante la equivocación es menor. Es mucho más difícil para una compañía adoptar IA en un proceso clave que en uno auxiliar, que genere menos impacto. Por ejemplo, se ve mucho la adopción en procesos como soporte al cliente, manejo de datos, imágenes… 

El problema radica en que si el algoritmo se equivoca, y actualmente lo hacen, en un proceso clave, muy probablemente tengas problemas de adopción. Si, en cambio, lo hago en lugares más experimentales y donde me puedo incluso permitir esa equivocación, habrá más espacio y menos miedo.

No obstante, desde Globant promovemos que las empresas, al menos, empiecen a investigar y adoptarlo en el core del negocio, porque eventualmente lo van a tener que hacer. Y es que, a las empresas que ya lo han hecho les ha dado un valor diferencial. Lo fundamental es saber que cuanto antes se haga el análisis de cómo adoptar este tipo de tecnología, más suave será el proceso llegado el momento de hacerlo.

A menudo, al hablar de cualquier tecnología, se habla como si todas las empresas tuvieran las mismas opciones de cara a implementarla, pero ¿es accesible realmente la IA para todas las compañías, independientemente de su tamaño?

Hay espacio para todos. Obviamente, el camino que van a recorrer es diferente. De hecho, las más pequeñas suelen ser las que primero prueban y se atreven, mientras que en las más grandes implica bastante más.

Nosotros hemos visto muchas empresas familiares pequeñas hacer pruebas de concepto con tecnologías que ya están predefinidas, que pueden tomar y adoptar en su entorno. Eso además viene muy bien para validar esas tecnologías. Eso sí, tienen que invertir un poco más en la customización del algoritmo, que al ser generales hay que amoldarlos a cada negocio concreto. 

En verdad, está muy democratizado el uso de esta tecnología y probarla no es un problema para ningún tipo de empresa. Ahora bien, la cosa cambia si hablamos de que sea de la manera más eficiente posible…

¿Y cómo lo planteáis desde Globant?

Intentamos que los algoritmos que creamos y su adopción vaya hacia potenciar y aumentar las capacidades de los humanos. Es vital tener en cuenta que cualquier algoritmo, por avanzado que parezca, es por definición tonto, es decir, es tan inteligente como la realidad que yo le marque. Hay que ser muy cuidadosos con esa realidad y por eso hay gente que se especializa en el manejo de datos, en cómo le brindo el dato al algoritmo para que este aprenda…

En este sentido, Europa está muy avanzada en la protección y cuidado del dato, tanto en lo personal como en las organizaciones. Va en muy buena línea, incluso en el manejo de hasta dónde puede llegar un algoritmo. No es otra cosa que ver que la adopción y utilización del mismo se haga de forma sana, porque cuidando el dato, lo cuidamos todo.

¿Hasta dónde veremos profundizar al algoritmo en los negocios? ¿La toma de decisiones en las compañías estará en sus manos?

La toma de decisiones siempre debe tenerla el humano. La adopción de la tecnología con el paso del tiempo será más transparente y aceptada, pero la decisión será, al menos, compartida. Los algoritmos son muy buenos en cuanto al análisis de grandes cantidades de datos, pero quizá no lo sean tanto en la toma de decisiones posterior a ese análisis. Depende de la tarea.

Como colofón, quería preguntarte por tu intervención en la última edición de Converge, que versó sobre IA y creatividad. ¿Cómo están conectadas desde tu punto de vista estas dos áreas?

Siempre he vinculado la tecnología con el arte, creo que están muy unidas. Históricamente, la tecnología siempre ha tratado de brindar herramientas para los procesos creativos, y el avance se ha visto reflejado en muchos campos artísticos.

A partir de aquí, se nos pueden plantear diferentes cuestiones. ¿Puede una máquina intervenir en un proceso creativo? Yo creo que por supuesto que sí. Pero, ¿es creativa la máquina o potencia mi creatividad? En definitiva, la tecnología puede potenciar las capacidades humanas. Y esa es la idea, que a través de herramientas de IA yo disponga de otras opciones a tener en cuenta y que me ayude. 

Lo que ocurre es que esta intervención a veces es bienvenida y otras no tanto, pero yo creo firmemente en la colaboración.

En este articulo: Big Data Innovación

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