Estamos introduciendo deep learning en los procesos empresariales

Tu trayectoria ha estado marcada por el dato y por cómo explotarlo.

Principalmente me he enfocado en el análisis masivo de información, desde el punto de vista del big data y de la inteligencia artificial, tratando de conjugar ambos mundos para  generar valor añadido a las compañías. La idea es evolucionar desde el business intelligence tradicional para que la inteligencia artificial forme parte de cada proceso de negocio, de cada toma de decisiones… 

En estos momentos estoy centrado en la creación de compañeros de trabajo virtuales y en cambiar la relación hombre-máquina. Lo que buscamos es que no se conciba un ordenador o un teléfono como si fuese una herramienta, sino como un ayudante en el que se pueden delegar tareas que ahora mismo están desarrollando personas. Es un paso más en esta evolución.

El big data ha resurgido con mucha fuerza.

De big data se lleva hablando desde hace mucho tiempo. En su momento, tanto en España como en otros países, las empresas lo han ido implementando en un formato prueba-error a través de PoC (proof of concept), que, en muchos casos, no resultaron satisfactorias.

Ahora sí se está percibiendo el potencial del análisis masivo de información. Hemos pasado de ver el big data como un mero almacén de datos o un repositorio centralizado, a tratar de sacar valor del análisis de esa información a través de predicciones mediante las que optimizar procesos o mejorar los servicios empresariales. Ahora, la tendencia es ir un poco más allá, aplicando inteligencia artificial y las ciencias cognitivas sobre el análisis masivo de información.

Digamos que el big data ha sido una evolución del business intelligence tradicional, pero tiene que dar un paso más y convertirse en algo que repercuta no solo en las empresas, sino también en los empleados. Al final, las empresas son personas, y son estas las que tienen que beneficiarse de la aplicación de estas tecnologías.

Si procesamos datos de poco valor, obtendremos datos de poco valor procesados

¿Y esto es algo complejo, costoso…?

Lo más costoso del big data es pensar que toda la información tiene cierto valor. El valor real está en seleccionar aquella que es relevante para resolver un determinado problema. Si metemos datos de poco valor en una máquina y los procesamos, lo que obtendremos serán datos de poco valor procesados. Hay que aportar capas lógicas, analizando cuál es el problema que se busca resolver y qué tipo de datos responden a ello.

En cuanto a la infraestructura, en la actualidad todo es más fácil, puedes ir un modelo en cloud y tener ahí todos los procesos desplegados y más o menos paralelizados; y más aún con la explosión del open source, la evolución de los frameworks (hadoop, spark, flink) y de todas las tecnologías que hay por debajo. La infraestructura se ha convertido, prácticamente, en una commodity.

Ahora lo importante es ver qué verticales creamos sobre esos datos y qué se puede hacer con esa información. Y esto lo está viendo el mercado: los datos ya generan negocio.

¿Es válido para todo tipo de empresas?

De forma mayoritaria están ya empezando a implementar capas de big data sobre business intelligence para poder hacer una analítica de los datos. Esto de la variedad, volumen y velocidad que se repite tanto es lo de menos, lo que importa es ese análisis que aporta valor.

Las tecnologías actuales permiten reducir los costes, evitando que aumenten linealmente con respecto a como lo hacen las necesidades de cómputo propias del big data. Más que un problema técnico es un tema de arquitectura, de cómo se ejecuta el flujo de información y cómo se plantea el reto a nivel corporativo.

Quizá, para aquellas empresas que no han tomado una posición puntera en esa ola, el problema es más de mentalidad, de plantearse esto como algo puramente tecnológico y no verlo en relación con el negocio que deriva de la activación de toda esa información. Seguramente, algunas de estas reticencias tienen que ver con esas primeras pruebas iniciales, en las que hubo muchos errores que propiciaron falta de credibilidad de la tecnología a la hora de enfrentarse a estos problemas.

Una vez que ha pasado esa etapa, todas las empresas se están posicionando en esta área. Y en los próximos años irá alcanzando un nivel creciente de importancia la evolución de todo esto hacia todo lo relacionado con la inteligencia artificial cognitiva, asistentes virtuales, etc.

Pero esto no es algo nuevo.

Efectivamente. La inteligencia artificial se inició con la aparición de las ciencias de la computación y después vivió su particular “invierno”, desde la década de los 90 hasta el 2007. Seguramente, se veía como un problema difícil de solucionar, que podía ser costoso y sin un retorno claro.

Ese “despertar” ha venido unido a su desarrollo en ámbitos como el lenguaje o los asistentes virtuales. El futuro está en ver cómo esas tecnologías —y todas esas aproximaciones— sirven para qué tipo de problema. Hay algunas muy interesantes, como el deep neural networks o deep learning, que permite que un sistema aprenda gracias a los datos con los que se le va alimentando.

En estos momentos estamos viendo cómo introducir todo esto en los procesos diarios de las empresas, en el modo en el que se trabaja. Ayudar a que, más que como herramientas, veamos a las máquinas como un compañero más; que nos apoyen y ayuden en todas esas tareas que nos resultan difíciles teniendo en cuenta nuestra condición humana y las dificultades mentales derivadas de lo intrínseco a un ser vivo animado.

Sin entrar en explicaciones más complicadas, el objetivo es verlo como algo natural y aplicarlo para mejorar las capacidades de los seres humanos y de la sociedad en general.

¿Y cuáles son las barreras?

La mayor de ellas es la cultural, porque se puede pensar que con un sistema completamente autónomo —que aprende, toma decisiones, etc.— ¿para qué va a hacer falta un trabajador humano?

El modelo de sociedad está cambiando. Ya no van a ser tan necesarios los trabajos físicos o estar ocho horas en la oficina realizando tareas repetitivas; todos estos procesos, de medio y bajo nivel, se quedarán para las máquinas. Los empleados deberán ocuparse de labores más creativas ligadas a aportar un valor real al negocio.

Ahora nos encontramos en la quinta revolución industrial y la gente tiene miedo de enfrentarse a ello; también en las anteriores se produjo una destrucción de empleo. La inteligencia artificial está aquí y se va a quedar. Ya lo estamos viendo. Google y Facebook están apostando por ello, hay un estallido masivo en lo relacionado con los asistentes virtuales que ayudan en nuestra vida diaria, tanto a nivel empresarial como personal.

Ahora, la principal duda es cómo se regula todo este escenario, cómo encaja en el ámbito legislativo y cultural, más que las relacionadas con la tecnología o los sistemas.

La variedad, volumen y velocidad es lo de menos, lo que importa es el valor del análisis

¿Y se está aplicando ya?

Si, se está empezando por RPA (robotic proccess automation), una evolución de las macros tradicionales (macros vitaminadas). Si lo complementamos con capacidades de gestión (cuándo deben lanzarse, cómo…), podemos decir que tenemos un sistema inteligente capaz de actuar en el mundo corporativo. Por ejemplo, el asistente personal creado por X.ai puede, a través de un simple correo, gestionar el calendario, la reserva de espacios, el contacto con los asistentes…

Esto se empieza a utilizar para todo ese tipo de tareas, tanto las propias de back-office, como también en el front-office. En empresas de Japón ya hay robots con software inteligente que toman decisiones bursátiles, porque lo hacen mejor y más rápido que los humanos.

La tendencia es esa. Y no se trata solo de Google y Amazon, que son los que poseen datos. Las empresas más pequeñas también lo están haciendo, muchas de ellas startups. De hecho, de ellas es de donde están partiendo gran parte de estas soluciones.

Y esto ya está aquí. En un período de tres años podremos verlo de forma natural en la mayoría de las  empresas y estará más que incorporado en las grandes corporaciones. Lógicamente, irá acompañado de restructuraciones orgánicas, aparecerán nuevos puestos de trabajo y gran parte de los empleados pasarán a ser virtuales. Incluso encontraremos market places donde “adquirir” trabajadores virtuales para determinadas tareas, que podremos instalar tipo plug and play, tal y como ocurre ahora con las apps.

Y hablamos tanto de Estados Unidos como también de Europa, aunque, por cuestiones legislativas, seguramente irá algo más lento. Pero al final cambiará. Debe hacerlo porque, de lo contrario, nos quedaremos demasiado atrás con respecto al resto de competidores. Como sociedad, creo que lo vamos a impulsar.

¿Y cómo respondemos a esto como sociedad?

Aparte del sistema educativo, que es un punto crítico y en el que todos estamos de acuerdo, hay que cambiar la concepción que se tiene de la empresa: es una promotora de cambio social, no un enemigo. Las empresas no buscan despedir por despedir. Aquí, en everis, lo que más nos preocupa —y así estamos llevando el proceso— es la “paz social”.

Lo importante en una organización son las personas; esto es algo que todas las empresas tenemos más o menos apuntalado y lo vamos a seguir manteniendo. Aunque se ponga esta capa de automatización e inteligencia, cambiaremos la estructura organizativa para ir haciendo evolucionar a los empleados hacia niveles jerárquicos más elevados, crearemos nuevos puestos laborales, pondremos en marcha procesos de formación en el uso de las nuevas tecnologías o para que cambien su foco de actividad…

Lo que es evidente es que, hoy por hoy, lo que no tiene sentido es tener personas que, por ejemplo, estén pasando datos de un Excel a un SAP ocho horas diarias. Eso no genera valor y puede ser cedido a un usuario virtual; y mover a esos empleados hacia  actividades vinculadas con el negocio.

Lo que es evidente es que el paso hay que darlo. La empresa no puede quedarse atrás, debe subirse a ese tren porque, de lo contrario, desaparecerá, porque el resto del mercado sí lo va a hacer.

La mayoría de las personas salen de las universidades sin saber trabajar en equipo

¿Y en cuanto al sistema educativo?

Recientemente hicimos público un informe sobre la educación en ciencias de la computación en España. La educación tiene que cambiar. Más que enseñar a obtener un título, hay que aprender a aprender. Lo más importante en la vida de un profesional es poder adaptarse en momentos de incertidumbre, experimentar y asimilar nuevos conocimientos, creatividad, trabajo en equipo…

La mayoría de las personas salen de las universidades sin saber trabajar en equipo. Ellos solos, individualmente, sacan adelante el trabajo pero en equipo fallan en temas como la gestión del tiempo, de las expectativas, de cómo se reparten las tareas, etc. Y creo que esto es muy importante. Ahora trabajamos en un ámbito mucho más colaborativo, de redes de talento, de colectivos que deben vincularse para sacar un producto o una gama de servicios que generen valor. Esto se contrapone con la imagen de una persona que pasa ocho horas sentada delante de un ordenador, haciendo una tarea individual que no requiera coordinarse con nadie.

Si cambia la sociedad, también debería cambiar el input que recibimos de las universidades y que estas reciben de los institutos. No podemos seguir desarrollando un molde cuadrado para un problema cuadrado, porque ese problema cuadrado ya no existe desde el año 90. Las universidades se tienen que modernizar. Hay que descartar el modelo actual y moverse hacia uno mucho más abierto; y descartar el concepto de examen, porque, luego, la vida real no es así. La mayoría de los problemas no son como lo cuentan los libros.