天美传媒

Las empresas no solo se enfrentan a graves dilemas morales, e incluso legales, a la hora exprimir la gran promesa de la inteligencia artificial. Tambi茅n existen otros desaf铆os importantes a los que se suele prestar menos atenci贸n.

El encuentro , organizado esta semana en el campus del 天美传媒 en Madrid con el apoyo de , repas贸 las dificultades que supone la implementaci贸n de la IA. Los profesores del 天美传媒 Javier Zamora y Joan E. Ricart fueron los directores acad茅micos del evento.

All铆 coincidieron expertos del sector y directivos como Lourdes de la Sota, directora VX Customer Journey de SEAT, Pere Nebot, CIO de CaixaBank, Bosco Aranguren, director Digital de Vodafone, Elena Gil, CEO de Luca, la unidad de datos de Telef贸nica, Jes煤s Villacorta, director de Estrategia & Nuevos Negocios de Orange Espa帽a o Pedro Esquivias, Chief Customer Officer de Tendam Global Fashion Retail.

Entre todos, identificaron las siguientes 谩reas clave:

Prejuicios. 鈥淪i la realidad es racista, sexista y clasista, lo m谩s probable es que nuestra inteligencia artificial, si no estamos muy atentos, tambi茅n lo sea鈥�, advirti贸 Nebot. Adem谩s, Richard Benjamins, embajador de IA y Dato de Telef贸nica, a帽adi贸 鈥渜ue existe una tensi贸n evidente entre la personalizaci贸n del producto, la privacidad del usuario y el trato justo que 茅ste debe recibir鈥�. Y cit贸 dos ejemplos clarificadores: 鈥淧ara darme cuenta de que mi algoritmo est谩 discriminando por raza y corregirlo, necesito saber primero las razas de mis usuarios鈥� y para adaptar mis productos cada vez m谩s a sus necesidades, tendr茅 que conocerlos cada vez mejor鈥�.

Marco legal. La socia fundadora de Mateas Lawyers, Carmen Mateas, record贸 que, m谩s all谩 de limitaciones y dilemas 茅ticos, la IA europea tiene que convivir con un riguroso marco legal de protecci贸n de datos que prev茅 鈥渘o solo las decisiones humanas, sino tambi茅n las decisiones autom谩ticas de los algoritmos鈥�. Por otro lado, sigui贸, 鈥渓os reguladores antimonopolio comunitarios ya est谩n teniendo en cuenta en sus investigaciones si los datos fomentan la posici贸n dominante de una compa帽铆a, si los buscadores de Amazon o Google dan preferencia a sus propios productos o si las plataformas son transparentes con sus usuarios de negocio鈥�. Tambi茅n, dijo, est谩n muy atentos a la coordinaci贸n entre los algoritmos de empresas competidoras para favorecer la concentraci贸n o manipular los precios.

Ciberseguridad. El responsable de Estrategia Sectorial en GSMA, Carlos Gavilanes, afirm贸 que la 鈥渋nteligencia artificial, que se va a desarrollar sobre todo con las redes 5G, supondr谩 la conexi贸n de millones de cosas a Internet, lo que significa que existir谩n m谩s puertas de entrada para los malos鈥�. B谩sicamente, surgir谩n nuevos medios para proteger las infraestructuras mediante el machine learning, pero tambi茅n m谩s puntos d茅biles.

Estructura organizativa. La IA tambi茅n presenta fuertes desaf铆os organizativos. Seg煤n Esquivias, 鈥渓os cient铆ficos de datos no suelen tener en cuenta que sus modelos deben estar orientados a vender m谩s y, muchas veces, las empresas necesitamos crear la figura del 鈥榯raductor鈥�, que se ocupa de explicar en lenguaje claro las principales caracter铆sticas de esos modelos a otros departamentos鈥�.

El directivo subray贸, igualmente, las limitaciones de la IA a la hora de facilitar la soluci贸n de dos de los problemas existenciales a los que se enfrentan los retailers. Para empezar, advirti贸, la omnicanalidad (entendida como la integraci贸n de la experiencia de compra online y offline) sigue resultando extremadamente cara y compleja. Y para continuar, no est谩 claro que la tecnolog铆a y los algoritmos vayan a ser suficientes para catapultar la eficiencia y calidad del servicio de los vendedores humanos de las tiendas f铆sicas.

De la Sota aclar贸 en este sentido que ni la inteligencia artificial ni la tecnolog铆a reducen el peso estrat茅gico de 鈥渓a capilaridad de nuestra red de concesionarios en Europa鈥�, que son uno de sus principales puntos de interacci贸n y, por lo tanto, de obtenci贸n de datos de clientes. Otra lectura de esto es que el rendimiento 贸ptimo de la IA, que es la que transforma el diluvio de datos en informaci贸n para SEAT, requiere en muchos modelos de negocio, y muy especialmente en el retail, la presencia de tiendas f铆sicas. Amazon, JD.com o Alibaba, grandes pioneros en el uso intensivo de la IA, prev茅n abrir miles de establecimientos a pie de calle en los pr贸ximos a帽os.

Los profesores Ricart y Zamora, y Jos茅 Luis P茅rez Tejada, director de An谩lisis en Barcelona de Penteo, aprovecharon el encuentro para presentar los resultados preliminares del Estudio 天美传媒-PENTEO sobre Transformaci贸n Digital. Zamora destac贸 que no basta con implantar una tecnolog铆a puntera como la IA en la empresa para que 茅sta convierta los datos en valor. Hace falta atraer talento, formar a la plantilla e impulsar una cultura corporativa que anime a trabajadores y directivos a exprimir la promesa de la inteligencia artificial. 鈥淣o podemos cambiar las creencias de nuestros profesionales鈥�, advirti贸, 鈥減ero podemos cambiar sus comportamientos para que, a largo plazo, tambi茅n cambien sus creencias鈥�.