11 Feb CTO de ThinkIA: ‘Es crucial un enfoque “IA Segura por Diseño”, integrando seguridad y privacidad desde la concepción del proyecto’.

Juan José López Alfageme es el CTO de ThinkIA, empresa referente en desarrollo de estrategias basadas en la tecnología e implementación de tecnologías para mejorar la productividad y el impacto de sus clientes dentro del mercado. Esta sociedad también es la coorganizadora de la jornada ‘IA Talks’ con CEEIM, donde este  jueves 13 de febrero se celebra el evento.

El visionario tecnológico de ThinkIA está especializado en arquitectura de software y proyectos de IA,orientados a sectores como el Retail, Banca, Seguros y Energía.

ENTREVISTA

Pregunta (P).- ¿Cómo puede la inteligencia artificial estar transformando la industria, especialmente en sectores como la manufactura, alimentación, sector agrícola o logística?

Respuesta (R).- La repercusión de la IA y su espacio de actuación impacta en cada sector en función de su grado de madurez tecnológica. En aquellos sectores donde el grado de madurez tecnológico es alto, el impacto será una mejora o simplificación de sus procesos. En aquellos sectores donde la madurez es baja, se habilitará la creación de valor, ya que las barreas de adopción e implementación de nuevas soluciones, se reducirán de forma significativa.

La IA aplicada al sector de la manufactura potencia la optimización predictiva y el control de calidad automatizado. Por ejemplo, el análisis de datos de sensores en tiempo real para predecir fallos en maquinaria, sistemas de visión artificial que permiten la inspección de productos con mayor precisión identificando defectos sutiles y mejorando la calidad del producto final. También la robótica se ve influenciada con las nuevas capacidades en conceptos como CoBots o robots colaborativos.

En el sector de la logística, el uso de la IA está tomando gran importancia en la automatización de almacenes. Con el uso de robots y sistemas de visión artificial que trabajan en la clasificación, almacenamiento y recuperación de productos de forma rápida y precisa.

Los modelos de pronóstico de la demanda, basados en datos históricos de ventas, patrones climáticos y tendencias del mercado, permiten a las empresas del sector de la alimentación anticipar las necesidades de los consumidores y ajustar la producción en consecuencia.

Algo muy ligado también a sectores productivos como el agrícola. Donde tiene mucho potencial el uso de drones y satélites que recopilan datos sobre el estado de los cultivos, la humedad del suelo y las condiciones climáticas. La capacidad de IA para analizar estos datos permite identificar áreas que requieren riego, fertilización o tratamiento con pesticidas, permitiendo una aplicación selectiva y eficiente de los recursos.

‘El temor a quedar rezagado y ser superado por competidores que sí la implementen (esta tecnología innovadora) es un motor para muchas empresas a la hora de acelerar su transformación digital.

(P).- ¿Cuáles son los principales beneficios que las empresas industriales pueden esperar al integrar la IA en sus operaciones?

(R).- La captura de valor se traducirá en reducción del OPEX e incremento del rendimiento de las inversiones, CAPEX. Sin embargo, la captura de valor depende de otros factores, uno que considero muy relevante es el estado de madurez de la propia IA y la forma de utilizarla. Sobre este punto es de esperar que las empresas donde, el uso de IA tiene un alto impacto, realizarán una adopción temprana, otras empresas esperarán a que la madurez y disponibilidad de la tecnología IA sea más un commodity. Quizás el ritmo que observemos no sea diferente al observado con la transformación digital.

(P).- ¿Qué desafíos enfrentan las industrias tradicionales al adoptar soluciones basadas en IA, y cómo pueden superarlos?

(R).- En mi opinión, los desafíos más significativos para adoptar soluciones basadas enIA de forma generalizada, son la falta de talento especializado que pueda aplicar la tecnología a los procesos de negocio o productivos de cada sector.

También la calidad y disponibilidad de datos para la construcción de modelos especializados. Las industrias tradicionales a menudo carecen de datos limpios, estructurados y accesibles.

En tercer lugar, la integración con sistemas existentes. Integrar las soluciones de IA con sistemas heredados y procesos establecidos puede ser compleja y costosa.

Por último, la resistencia al cambio. A todos los niveles, existe resistencia a la adopción de cualquier tecnología nueva, aunque el temor a quedar rezagado y ser superado por competidores que sí la implementen es un motor para muchas empresas a la hora de acelerar su transformación digital.

‘La colaboración entre humanos e IA será cada vez más habitual, con sistemas que complementan las capacidades humanas, en lugar de sustituirlas.’

(P).- ¿Cuáles son los principales riesgos de seguridad y privacidad que enfrentan las empresas al integrar inteligencia artificial en sus operaciones, y qué estrategias pueden implementar para proteger sus datos sensibles?

(R).- Es crucial un enfoque “IA Segura por Diseño”, integrando la seguridad y privacidad desde la concepción del proyecto, garantizando el cumplimiento normativo y la confianza del usuario. La transparencia en el uso de IA y la gestión de consentimiento del usuario son también fundamentales.

Creo que el mayor riesgo esta en la privacidad. Sin embargo, en sus inicios hubo una gran preocupación por el tema de los datos y su uso dentro de un esquema de consentimiento. No dudo que la UE continue el camino que ha emprendido en estos temas, pero gigantes como China y USA, no están siguiendo las mismas reglas de juego. Creo que el mundo enfrenta un gran reto ante estas estrategias tan divergentes.

(P).- ¿De qué manera la inteligencia artificial generativa está transformando el panorama laboral, y qué habilidades y estrategias de formación deben adoptar los trabajadores y empresas para adaptarse a este cambio?

(R).- La inteligencia artificial generativa está transformando el panorama laboral de varias maneras. Por un lado, automatiza tareas creativas como la redacción o el diseño, lo que permite a los profesionales centrarse en aspectos más estratégicos y conceptuales. Esto significa que habilidades como el pensamiento crítico y la
supervisión de la IA serán clave.

También están surgiendo nuevos roles, como los “prompt engineers” o expertos en guiar a la IA para obtener mejores resultados. No se trata de reemplazar empleos, sino de aprender a trabajar con estas herramientas. En ese sentido, la colaboración entre humanos e IA será cada vez más habitual, con sistemas que complementan las capacidades humanas, en lugar de sustituirlas.

La formación continua se vuelve imprescindible. No basta con aprender una sola vez, es fundamental mantenerse actualizado en herramientas de IA y en su aplicación en diferentes áreas. Finalmente, la adaptabilidad y la resiliencia serán esenciales.

El cambio es inevitable, y quienes mejor se ajusten a este nuevo escenario serán los que se mantengan competitivos en el mercado laboral.

Inscripciones al ‘AI Talks’

La asistencia a la jornada organizada por CEEIM y ThinkIA “IA en acción: Transformando la industria y el futuro empresarial” es abierta, previo registro entrando en este enlace, donde obtienes también más información sobre este innovador evento.

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