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El potencial de la IA y los riesgos en su implantación

Durante la 10ª Jornada de la Distribución de Cataluña se enumeraron los principales aspectos a tener en cuenta para implementar la inteligencia artificial a los negocios
Ia

La última parte de la 10ª Jornada de la Distribución en Cataluña, organizada por Cira, contó con la ponencia "La IA sin humo y práctica", explicada por Ignacio Anguita, director del Máster en FinTech y ponente en el Mobile World Congress, quien simplificó la capacidad de la inteligencia artificial a tres aspectos: predecir un número (problemas de regresión), predecir una categoría (clasificación) y generar texto. La IA está en su apogeo porque ahora hay un gran aumento de los datos disponibles (redes sociales/internet), mejores máquinas (procesadores gráficos más rápidos) y mejores modelos.

El ponente explicó que las IA tienen un futuro prometedor pero necesitan una infraestructura digital adecuada (los datos precisos), hay problemas energéticos que pueden poner en riesgo su viabilidad (un data center que está planificando Google consumirá al año de forma continua lo mismo que el 60% de la ciudad de Barcelona), los datos no son infinitos (aunque estén en progresión), su explicabilidad es compleja (el usuario debería ser capaz de entender cómo la máquina toma las decisiones) y habrá que ver cómo se regula y legisla.

Tras él, David Sánchez, empresario y cofundador de Systematic Value Investing y LemonAI, aportó algunos casos concretos de uso para la posventa. “Podemos alquilar, comprar o desarrollar nuestras propias aplicaciones, teniendo en cuenta que la IA es sólo una herramienta más dentro de la digitalización”, señaló.

A la hora de implementar la IA en los negocios, el ponente instó a identificar las tareas repetitivas (susceptibles de ser automatizadas) y, para aumentar las ventas, emplear herramientas de edición con IA (para fotos, vídeos, subtítulos), contar con bots (para realizar mailings personalizados) y sistemas de clasificación de clientes. Para incrementar la productividad, habló de crear modelos de previsión de ventas, apostar por la computer vision (cámaras que permiten, por ejemplo, ver si los trabajadores incumplen la normativa de PRL) y por chatbots inteligentes en el CRM.

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