Con Adrián Bertol, especialista en Ventas de IA en R, hemos hablado sobre las ventajas y las oportunidades que la IA trae para las empresas de múltiples sectores y también para el empleo.

Qué es y qué supone la IA, en el ámbito de la Industria 4.0, para R.

Para R, la Inteligencia Artificial tiene un rol principal en la Industria 4.0 y forma parte de este paradigma junto a otros desarrollos tecnológicos como el Internet de las Cosas (IoT).

Para que la IA funcione, tenemos que implantar una primera capa de captura del dato, ya sea mediante sensorización o utilizando otras fuentes de datos internas. Y también otra capa de almacenamiento masivo, en un Data Warehouse o un Data Lake, con una arquitectura, para poner el dato en uso.

Somos muy conscientes de esto y tenemos la capacidad de ofrecer estas 3 capas con nuestra propia tecnología, Mileva, y con nuestra infraestructura, ya que contamos con Datacenters propios en Galicia, Euskadi y Asturias. Porque en R asesoramos a nuestros/as clientes/as en el ciclo completo de la vida del dato, desde su captura hasta su analítica.

Para que nos hagamos una idea de la dimensión que tiene la IA en la industria, un dato curioso. Según el World Robot Report de la International Federation of Robotics, desde 2015 a 2021 se ha duplicado la presencia de robots en la industria. La media global actual son 126 robots por cada 10.000 empleados/as. En España son 203, muy lejos de los 932 de Corea del Sur.

La robótica es un tipo de aplicación de la IA en la industria. Sin embargo, la IA también está presente en otras muchas aplicaciones industriales, como el Gemelo Digital. En concreto, el tipo de IA que se utiliza para los Gemelos Digitales es la Visión Artificial o Computer Vision, consistente en el reconocimiento de imágenes para la clasificación y automatización de procesos. La Visión Artificial se está usando para la gestión logística en espacios como puertos o almacenes, pero también para vehículos autónomos.

¿Qué impacto tendrá la IA en la empleabilidad actual y la futura? ¿Alguna consideración, o experiencia, sobre la posible dificultad de encontrar hoy en día perfiles para posiciones en IA?

El balance será positivo. Es una realidad que va a llegar, queramos o no. Entonces, la velocidad y capacidad con la que asumamos este reto influirá en la posición que tengamos en el futuro.

Adrián Bertol: "La IA es una realidad que va a llegar, queramos o no. Entonces, la velocidad y capacidad con la que asumamos este reto influirá en la posición que tengamos en el futuro"

Según estima el Foro Económico Mundial (FEM), para 2025, la automatización hará desaparecer 85 millones de empleos en el mundo. Sin embargo, el mismo informe del FEM también aporta datos más optimistas. Apunta que, para 2025, la IA habrá facilitado la creación de 97 millones de empleos. Por tanto, un balance positivo de 12 millones nuevos puestos de trabajo.

Más bien, creo que donde tenemos que poner el foco es en el tipo de empleo, más que en el número. No porque el número no sea importante, sino porque el número también depende de la calidad del empleo.

La IA crea empleo de alta cualificación. Esto significa que supone un impacto muy diferente según el nivel de cualificación que una persona tenga; y enlazo esto con las oportunidades laborales en el sector de la IA.

Son muchas y con buenas condiciones. Conozco muchas personas que, sin haber estudiado Ingeniería, están trabajando en proyectos de IA. Porque no solo están los/as ingenieros/as de ML Machine Learning) y los Data Engineers. También hay otros muchos perfiles que analizan el dato en un nivel mucho más operativo, están más pegados al día a día y también hacen mucha falta.

En general, hay demanda de todos los perfiles y nos encontramos la paradoja de que las empresas buscan profesionales y los/as profesionales buscan empresas, pero no se encuentran.

Muchos tratan de solucionarlo ofreciendo más salario pero no solo es una cuestión salarial. Creo que hace falta definir mucho mejor los roles; las empresas no han de pedir a los/as profesionales que desempeñen un rol diferente a aquel para el que fueron contratados/as y, por supuesto, deben ofrecerles proyectos motivantes para que estén continuamente mejorando sus habilidades.

¿Puedes hablarnos sobre las aplicaciones de la IA en relación con los ODS: Objetivos de Desarrollo Sostenible: Salud y Bienestar; Acción por el Clima; Comunidad y Ciudad Sostenible... ?

Este es un punto muy relevante para R porque, como empresa del Grupo MASMOVIL, internamente también hay un compromiso con los ODS y justo hace un año fuimos designados como el primer operador de telecomunicaciones en Europa en conseguir la certificación B Corp, que garantiza los más altos estándares de impacto social y ambiental, gobernanza, transparencia, etc.

En concreto, me gustaría poner foco en el Objetivo 8: trabajo decente y crecimiento económico. La IA supone en sí misma una profunda transformación del trabajo, ya que ofrece oportunidades cualificadas y transforma la estructura de las empresas y los países e influye a todos los niveles.

La IA sirve para prevenir accidentes laborales y optimizar las rutinas de trabajo para garantizar la salud laboral. Y también permite recompensar adecuadamente a los/as empleados/as por su contribución proporcionando datos más objetivos para medirlo. A las empresas les permite asignar de manera más eficiente los recursos. Por ejemplo, organizando las cargas de trabajo y las jornadas dependiendo de la demanda real.

Coméntanos algún caso de uso desde la experiencia en la operación de vuestra compañía, de cliente interno o externo.

En R partimos del estado de madurez en el uso del dato que tienen las empresas. Hay unas pocas que ya hacen Inteligencia Artificial, pero no son las que más. La mayoría están en una primera fase en la que están haciendo su dato accesible porque tenían muchos datos, pero inaccesibles.

Algunos de nuestros acompañamientos a clientes parten desde esa primera fase de gobernanza del dato y somos especialmente útiles llevándoles desde el inicio hasta las fases más avanzadas de analítica predictiva.

De hecho, en R vamos un paso más allá y hacemos analítica prescriptiva. No solo ayudamos a entender qué pasó, sino qué pasa y qué pasará, y también os decimos qué hacer y cómo automatizar las decisiones.

Adrián Bertol: "En R vamos un paso más allá y hacemos analítica prescriptiva. Ayudamos a entender qué pasó, qué pasa y qué pasará y también os decimos qué hacer y cómo automatizar las decisiones"

Actualmente, estamos liderando proyectos de IA en sector seguros, banca y retail.

Una importante aseguradora en Euskadi trabaja con nosotros en proyectos de optimización de pólizas; en concreto, aplicando modelos de regresión.

Con otro importante retailer portugués trabajamos en la predicción de ventas y en la optimización de envíos. Para ello se han desarrollado diferentes modelos matemáticos, a medida que se ejecutan como proyecto, que están suponiendo un impacto grande en el margen de beneficios de la compañía.

Finalmente, mencionaría casos de uso aplicando visión artificial a la gestión de infraestructuras logísticas, como puertos. Unas cámaras detectan la posición de las mercancías y la IA interpreta de qué mercancía se trata. De esta manera, da instrucciones al personal de la estiba para que sea almacenada de la manera óptima. Y esto se puede replicar en todo tipo de plataformas logísticas.

Concluyendo, en R estamos preparados para acompañar a más y más empresas en el uso del dato y la analítica mediante la Inteligencia Artificial.

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