Desde 1956, el campo de la informática ha buscado desarrollar máquinas inteligentes capaces de replicar o superar la inteligencia humana. En 1997 surgió el concepto de machine learning (máquina aprendiendo), que permite a las máquinas aprender de los campos existentes y mejorarlos para la toma de decisiones o para realizar predicciones.
En el 2017, se introdujo el deep learning, una técnica de aprendizaje automático que permite a las máquinas no solo predecir lo que va a pasar, sino también identificar imágenes, audios y videos. Finalmente, en 2021, la inteligencia artificial generativa (IA Gen) se introdujo al panorama, generando nuevo contenido escrito, visual y auditivo, a partir del uso de indicaciones o datos existentes.
Como muestra de las aplicaciones de esta nueva tecnología, Anthony Alcalá, especialista de Data e Inteligencia Artificial de Microsoft Latam, destacó la colaboración entre Microsoft y la minera BHP, donde se desarrollaron algoritmos de machine learning para hacer más eficiente su proceso de flotación, en el que se recopila información real y datos sobre cómo se desarrolla el proceso, que brindan recomendaciones sobre qué tipo de aditivos y en qué cantidad se deben usar, según la información que envían sensores, explicó.
El reto, según Alcalá, es lograr una sinergia entre el conocimiento que poseen las personas que trabajan en los procesos con las capacidades de la IA. “Cuando el machine learning brinda una recomendación, nuestro especialista puede hacer una pregunta, compartir escenarios y debatir con la plataforma”, acotó.
Otro avances tecnológico destacado es el uso de Power Apps, plataforma que permite construir aplicaciones que funcionan de manera offline. “La persona hace su recorrido, recolecta la información de manera offline y cuando se conecta a la red, suma esta información y la IA Gen —a la que ya abasteció con alrededor de 1,200 informes previamente desarrollados— puede generar recomendaciones de manera automática. Es así que interactuamos con información en cada uno de los procesos que vamos a desarrollar”, añadió Alcalá.
Otra muestra aplicativa de la IA Gen fue la construcción del Chat Petrobras, una herramienta diseñada para optimizar flujos de trabajo, reducir tareas manuales y ofrecer información a más de 110,000 usuarios. Este proyecto, según Alcalá, está inspirado en asistentes virtuales vistos en películas como Iron Man.
De esta manera, Alcalá subrayó que la IA Gen no está destinada a reemplazar a los trabajadores, sino a ser un complemento que potencie su desempeño, reduzca la carga operativa, agregue valor y genere sinergias con ellos. “Nuestra labor también es empoderar a nuestros trabajadores, darles visibilidad y más capacidad para apoyarse en la tecnología. No como algo que va a terminar reemplazándolos, sino realmente como un elevador para el mejor desempeño en sus tareas”, afirma.
Recomendaciones
El especialista mencionó, por último, cuáles serían sus recomendaciones en la aplicación de estas nuevas tecnologías.
En primer lugar, señaló la importancia de alinear la estrategia de IA Gen con la visión empresarial, asegurando un valor tangible para el negocio. Seguidamente, sugirió que se debe crear un road map, es decir, una hoja de ruta a corto y largo plazo, teniendo en cuenta los retos de infraestructura, conectividad y políticas de datos.
“En tercer lugar, debemos identificar cuáles van a ser las ganancias rápidas o quick wins, lo que realmente va a permitir que la empresa gane confianza en herramientas y credibilidad para avanzar con proyectos de IA y demostrar retornos rápidos”, apuntó el especialista.
A continuación, se debe habilitar gradualmente una plataforma de datos que ingiera y exponga conjuntos de datos relevantes en función de los casos de uso. En quinto lugar, Alcalá señaló la necesidad de construir capacidades sobre los quick wins, enfocándonos en el “hacer, mostrar y enseñar”, para escalar las capacidades de la organización con una visión de entrega continua de proyectos de IA.
Por último, el experto recomendó la capacitación a escala, es decir, establecer un programa de capacitación para múltiples roles, desarrollando la capacidad de uso de IA en toda la organización. “Debemos convencer al personal de que está, día a día, ejecutando los procesos en la operación, a ser parte de estos procesos y que puedan aportar los mejores casos de uso para obtener los mejores escenarios con el mayor impacto”, concluyó Alcalá.