líderes en noticias de marketing, publicidad y marcas

Los 4 retos y oportunidades principales a los que se enfrenta la inteligencia artificial en España

Digital MarketingUna mano robótica señalando una pared con motivos futuristas

La evolución de la inteligencia artificial en España

Los 4 retos y oportunidades principales a los que se enfrenta la inteligencia artificial en España

Ana Mora

Escrito por Ana Mora

Si las empresas españoles quieren convertirse en referentes de la inteligencia artificial deben abordar (mínimo) estos cuatro puntos.

La inteligencia artificial es una oportunidad muy grande para el crecimiento de cualquier mercado, también el español. En este último caso, tendrá un impacto estimado en el PIB de 16.500 millones de euros en 2025.

Así lo han avanzado los expertos que se han reunido en el ‘I Foro IndesIA: el impacto de la inteligencia artificial en la industria’. Este encuentro, organizado por IndesIA, directivos y referentes de diferentes entidades han compartido sus reflexiones sobre el papel de la IA en el impulso económica y el futuro de la industria española y europea.

El encuentro también ha servido para poner sobre la mesa los principales retos y oportunidades a los que se enfrenta este ámbito en España. Sin embargo, cabe destacar que ha habido un consenso general acerca del potencial del país, debido a su infraestructura para la conexión de banda ancha, fibra y 5G.

«Tenemos una posibilidad de posicionar a España como un referente en el uso de datos e inteligencia artificial y generar una nueva economía del dato que fomente el empleo», aseguró en el discurso de inauguración de la cita Josu Jon, CEO de Repsol.

1. La inteligencia artificial y la ética: los seis principios fundamentales

Uno de los aspectos que subrayaron los profesionales fue que la implementación de la inteligencia artificial no debe dejar de lado la humanidad. «Habrá inteligencia artificial, habrá máquinas, pero serán las personas las que seguirán tomando las decisiones», afirmó Raül Blanco, Secretario General de Industria y de la Pequeña y Mediana Empresa.

Por su parte, Hernán Asorey, Chief Data Officer y vicepresidente corporativo de Microsoft, señaló los seis principios que deben asegurarse cuando se trabaja con la IA para no perder de vista la ética. Serían los siguientes:

  • Justicia
  • Fiabilidad y constancia
  • Inclusividad
  • Privacidad y seguridad
  • Responsabilidad
  • Transparencia

2. La necesidad de formación y de retener el talento

«El reto que tenemos es retener el talento y que se trabaje para un ámbito nacional», dijo Elena Gil, directora de producto y operaciones de negocio en Telefónica Tech IoT & Big Data, en una de las mesas redondas.

Por otro lado, Paloma Peinado, vicepresidenta de IM Operations and Military Aircraft de Airbus, apuntó que uno de los retos que destacaría en este sentido sería «el del talento digital».

«No en el sentido de encontrarlo y retenerlo, sino los mecanismos y cómo abordarlo. No se puede aprender haciendo, pero la transformación digital se necesita velocidad», continuó explicando. A continuación, señaló que desde la compañía estaban trabajando con startups.

En este punto, juega un papel muy importante la formación. Para poner en marcha toda esta «revolución de los datos» hace falta talento y formación. Durante los próximos tres años solo las empresas del sector industrial necesitarán más de 90.000 profesionales expertos en datos e inteligencia artificial para poder llevar a cabo sus proyectos y poder competir.

Siguiendo esa línea, los profesionales lamentaron las cifras de paro juvenil que tiene España. Por ejemplo, hay 200.000 puestos STEM que no se cubrirán en los próximos dos años, por lo que advirtieron de la necesidad de adaptar los programas formativos para introducir la IA.

3. El respeto al medio ambiente

«La inteligencia artificial en sí misma implica mucho impacto y mucho consumo», comentó Coral Calero, responsable del área de Algoritmos Verdes de OdiseIA. «En los algoritmos verdes se trata de ver cómo usarla y entrenar a los algoritmos de manera que sean respetuosos en sí mismos con el medio ambiente. Que tengan el objetivo medioambiental dentro de las prácticas», añadió.

Entre las soluciones, propusieron la aplicación de la macroeconomía, los algoritmos computacionales y los modelos de distribución en los desarrollos tecnológicos de las empresas. En este punto, explicaron que hay que trabajar también en la reducción del consumo energético que implica la inteligencia artificial en sí misma.

Para lograrlo avanzaron el impacto que tendrá el uso de la supercomputación, si se consigue abordar la gestión y las operaciones de un mayor número de datos con la misma energía y en menor tiempo.

4. Compartir espacios de datos

En el evento se señaló la importancia de compartir espacios de datos. Así, se especificó que la IA se puede usar para la creación de fábricas inteligentes, autónomas, flexibles sostenibles y virtualizadas, el mantenimiento predictivo.

Todo esto para mejorar la eficiencia o evitar posibles incidencias en las plantas de producción, generando una cultura de prevención y anticipación que impulse la productividad y la eficiencia.

En este sentido los participantes en el Foro IndesIA señalaron la necesidad de captar datos de calidad, de construir estos espacios poco a poco y, sobre todo, de establecer unos estándares necesarios que garanticen la confianza.

 

"Infieles a San Valentín", la campaña que reta a los usuarios de ColvinAnteriorSigueinteFlores y bombones, los clásicos que siempre triunfan el Día de los Enamorados

Contenido patrocinado