Su responsabilidad en Microsoft incluye el scouting tecnológico y posterior acompañamiento de las empresas emergentes más prometedoras en el uso de la inteligencia artificial de Europa, África y Próximo Oriente. Esto permite a esta doctora en Filología Hispánica, investigadora y docente en Harvard, que ha sido también directora general de CoverWallet en Europa, responsable de transformación digital del Santander y fundadora de Clibrain en la órbita de Indra, disponer de una de las mejores visiones panorámicas sobre la adopción de esta tecnología.
Pregunta: ¿Qué pretende Microsoft con la designación de una dirección de inteligencia artificial para Nativos Digitales en EMEA?
Respuesta: Nos estamos enfocando en el segmento de startups avanzadas que buscan dar el siguiente salto hacia la inteligencia artificial (IA). Les ayudamos a implementar las pruebas de concepto para que puedan, a partir de ahí, implantar los desarrollos de IA.
Uno de los problemas que hemos visto, y por eso también surgió este equipo, es que todo el mundo ha jugado con los modelos, pero realmente, a la hora de tomar decisiones, es mucho más difícil saber exactamente cuáles son las piezas que se necesitan, cómo hacerlo de manera que los costes sean eficientes y, sobre todo, con unas garantías de seguridad, de cumplimiento con la regulación y con los estándares de calidad.
Pregunta: Pero ¿cuál es el modelo de negocio para Microsoft?
Respuesta: La idea es no solamente usar los modelos de OpenAI, sino también dotarse de capacidades adicionales. El modelo de negocio al final es un modelo de consumo, es decir, a cada cliente le ofrecemos una serie de servicios entre los que hay una variedad de opciones enormes.
Mi equipo se ocupa de la parte de nube, lo relacionado con la infraestructura de almacenamiento de datos para gestión. Concretamente está especializado en IA a medida dentro de la plataforma Azure, para que las empresas puedan subir sus datos y ajustar los chatbots o las soluciones finales que vayan creando a sus necesidades y no solamente utilicen una herramienta out of the box.
"La IA tiene que permear en todas las áreas y son los CEOs los que deben decidir en qué se aplica"
Pregunta: Estamos en un momento en el que quizás empieza a ser crítico para una empresa que quiere relacionarse con un gran cliente corporativo, que sí está haciendo los deberes con la IA generativa, adaptar rápidamente sus operaciones al nuevo entorno.
Respuesta: La IA ahora mismo es un fenómeno similar al que se pudo ver con los teléfonos móviles o con internet. No es opcional, va a ir cayendo por su propio peso como un avance más en la tecnología. La adopción va a ser cada vez más progresiva. Desbloqueamos el móvil haciéndonos un selfie y ya no somos conscientes de la cantidad de IA que hay detrás de ese gesto.
Todo va a tender hacia esa commoditización de la tecnología, de manera que cada vez seamos menos conscientes de que tenemos un Copilot detrás, ayudándonos a hacer las tareas del día a día o corrigiendo un texto. El problema no son los trabajos, sino las empresas que no adopten toda esta tecnología a tiempo, porque se van a quedar atrás. No es una cuestión meramente tecnológica, implica un cambio cultural en las organizaciones: la IA tiene que permear en todas las áreas, son los CEOs los que deben decidir en qué se aplica y promover casos de uso de negocio basados en su implementación.
¿Y qué sectores son más activos en la implementación de la IA en el ámbito startup, según la experiencia de Microsoft?
Las empresas de tecnología son las más impactadas de entrada, porque son los propios programadores los que escriben en un lenguaje y la IA les ayuda a desarrollar su tarea. Las empresas que implementan temas de datos al más alto nivel tienen también un potencial y una necesidad enormes de adaptarse a esta nueva ola, porque pueden perder tracción si no lo hacen.
Asimismo, los sectores más grandes tradicionalmente también se están viendo muy impactados, como el de salud, donde hay una serie de proyectos que ya está dando excelentes resultados. El mundo del fintech también está avanzando mucho y las soluciones transversales, como customer service o call center, las actividades donde hay mucha documentación, son ámbitos donde la inclusión de estas tecnologías está ayudando muchísimo a dar el siguiente salto y reducir los tiempos de trabajo.
"No se trata de sustituir a las personas, sino de enriquecer su conocimiento"
En el ámbito industrial, los programadores podrán dedicarse a las tareas más complejas y dejar que el código más sencillo lo hagan los operarios de planta de la mano de la IA. La industria está ahora mismo inmersa en un desafío tremendo de competitividad porque tiene que ser verde y competir con China y Estados Unidos.
Quizás se le está dando demasiada importancia a esta herramienta, porque la transformación depende de la adopción y ésta es progresiva. Hemos exagerado un poco con el impacto en el trabajo. En otras disrupciones tecnológicas, ha habido una innovación y después un tiempo de adopción y de implementación.
Me gusta poner el caso de los abogados, una profesión donde hay muchísimo documento escrito y donde la IA puede ayudar mucho. El mérito no va a estar tanto en buscar la información, sino en comprobar las fuentes, la veracidad, entender el resultado de esa IA y evaluar a la máquina. No es una cuestión de sustitución de personas, todo lo contrario, sino de enriquecer su conocimiento. Esta herramienta va a ser un enaltecedor del conocimiento laboral.
¿Puede ser la IA una palanca clave para que la industria europea supere el desafío actual?
En la industria más tradicional, cuando se toman decisiones basadas en datos, cambia bastante la cadena de suministro, la optimización, el estocaje, el almacenamiento o la predicción de demanda. Estamos haciendo cosas increíbles, gemelos digitales para reproducir una industria donde al final la IA actúa como la última capa.
Esto es importante también, porque parece que la IA a veces es magia, se enchufa encima de todo y funciona sola. Y hay que entender que necesitamos una estructura de datos, una serie de fuentes de información y conexiones que tienen que estar bien hechas para que el resultado sea el óptimo.
Los problemas de las empresas españolas de IA: "tamaño, inversión y velocidad"
En el programa de Microsoft solo se ha escogido una empresa española. ¿Qué está sucediendo en nuestro país, estamos perdiendo el tren?
El ecosistema español, en temas destacados, es bastante más pequeño que en otros países, tanto por niveles de inversión como por la aversión al riesgo en innovación. Hay bastantes empresas, y cada vez más, pero muchas veces son muy pequeñas, o no cuentan con la inversión suficiente, o van despacio a la hora de decidir la implementación de una estrategia.
Estamos bastante lejos del ecosistema emprendedor de Silicon Valley, sobre todo por un tema cultural y educativo de conexión entre universidades y empresas. Si miramos al resto de Europa, me dan envidia países como Francia, donde realmente están ya desde hace unos años trabajando muchísimo en una estrategia de IA.
Han conseguido crear un ecosistema en el que no sólo hay muchos más unicornios, sino que además se ve como algo natural que la IA forme parte del desarrollo de las empresas. No se trata exclusivamente de tener emprendedores con ideas brillantes, sino que se tienen que dar una serie de circunstancias para que al final, dentro de unos años, veamos un ecosistema donde están pasando cosas.
Como defensora del entrenamiento de la IA en español, hay iniciativas que van en la buena dirección, con ayuda del Barcelona Supercompiting Center, pero la IA se ha encontrado con unos nichos en la RAE o el Instituto Cervantes que quizás no esperaba.
Cuando, hace cinco 5-10 años, sólo existía el procesamiento del lenguaje natural, costaba mucho tiempo, dinero y esfuerzo humano poner estas tecnologías en marcha, de modo que el grado de implementación y de impacto era mucho menor. Hemos trabajado muchos años en Europa utilizando esta tecnología, sobre todo desde el punto de vista de la traducción, por una razón obvia: tenemos muchísimas lenguas diferentes y crear un corpus, recursos, etcétera, era necesario.
Con la irrupción de una IA generativa, su velocidad nos ha dejado atrás y ahora mismo se está intentando recuperar esa tracción. El tema lingüístico es importante porque desde hace ya muchos años se viene investigando en inglés y las empresas que han tirado el carro son angloparlantes.
"Tenemos que entrenar bien estos modelos a diferenciar el contexto en el que están hablando y el tipo de variedad lingüística geográfica"
Las publicaciones científicas están escritas en inglés y la mayor parte de soluciones se han probado primero en esta lengua, esto hace que siempre la tecnología haya funcionado mejor en inglés que en el resto de los idiomas.
Con la llegada de la IA generativa, lo que pesa fundamentalmente es la cantidad de datos con los que estos modelos están entrenados, así como la calidad y la procedencia. En el español todavía nos queda mucho por hacer, tenemos 600 millones de personas que hablan nuestro idioma con muchas variantes.
Hoy en día, tenemos una tecnología que habla un español correcto desde un punto de vista académico, pero no es aún capaz de diferenciar si yo le estoy hablando en argentino, para que me conteste con las formas semánticas o incluso fonéticas adecuadas. Tenemos que entrenar bien estos modelos a diferenciar el contexto en el que están hablando y el tipo de variedad lingüística geográfica.
Deberíamos de trabajar mucho desde distintos ángulos, y no solamente desde el científico, sino también desde el empresarial. Crear soluciones que puedan, por ejemplo, dar servicios al mercado legal, al financiero, al de salud, y poder entrenar todos estos modelos con los datos y con las necesidades que cada una de las áreas requiere.
"España debe pisar el acelerador y mejorar la colaboración "
No sé si la Administración es consciente de su importancia como como aplicador, como implantador de las soluciones que se puedan generar.
Hace falta empujarlo mucho más. Vamos tarde con respecto a otros países como Francia, Canadá o Israel, e incluso Uruguay o los Emiratos. Estamos ahora mismo convencidos de hacia dónde hay que ir, pero no podemos conformarnos con la velocidad a la que avanza todo.
No podemos pensar que el desarrollo de toda una estrategia de país dependa solamente de un Centro de Investigación, esto es imposible. Necesitamos un ecosistema con empresas y centros de investigación y colaboración entre ambos, para que al final se generen emprendedores que implementen estas tecnologías en el día a día y se fomente esto desde todos los ámbitos.
