En el taller participaron las dos personas que pilotan BAI Analyticis, el departamento de Inteligencia Artificial de R, su responsable, el científico de datos Ignacio Vilaplana, y Miquel Gil. V

ilaplana clarificó el papel trascendental de la inteligencia artificial (IA) para asegurar la explotación de los datos de la empresa y para extraerle el máximo rendimiento a toda esa información, muchas veces sensible y de difícil obtención para las propias organizaciones. Vilaplana explicó que “…una vez administrados y combinados los datos de manera segura y eficiente, podremos tomar decisiones basadas en ellos. Solo esa capa de datos disponibles, gobernados y de calidad, puede utilizarse para realizar modelos predictivos de IA que respondan a las preguntas fundamentales de nuestro negocio y nos permitan ser más eficientes. Por eso, los modelos han de ser, sobre todo, muy precisos, y sus predicciones, conocidas y controladas; estos modelos en producción también deben ser monitoreados para saber cómo se están usando y qué resultados están ofreciendo”.

Para abordar la explotación de los datos y aprovechar al máximo el esfuerzo que supone conseguirlos y gestionarlos, los modelos de IA proponen soluciones que garantizan la seguridad de los procesos y que optimizan, al mismo tiempo, su impacto positivo en los negocios. Los expertos en IA de R se detuvieron en las tres fases de explotación del dato: la preparación del dato para IA, el desarrollo de modelos y el gobierno de la IA.

En este sentido, Ignacio Vilaplana ha subrayado que, por desgracia, “sigue siendo habitual ver cómo los modelos desarrollados y en producción se quedan sin una monitorización adecuada, desfasados o incluso generando predicciones erróneas”.

Miquel Gil, por su parte, explicó que “la gobernanza adecuada de los modelos también nos ayuda a reducir costes en recursos, ya que el reentreno de los modelos con nuevos patrones de datos debe hacerse únicamente cuando sea necesario, ni más a menudo ni menos; solo en el momento en que se precise”.

En suma, el auditorio, compuesto por alrededor de 180 profesionales y responsables de empresas, pudo acercarse de primera mano a las herramientas necesarias para preparar el dato de cara a su tratamiento con IA y desarrollar modelos, controlarlos para evaluar su comportamiento y tomar decisiones e incluso modificar los patrones establecidos de partida “reentrenando” esos métodos de explotación de la información corporativa.

Empresas más competitivas, empresas “data driven”

Al igual que el encuentro del pasado mes de abril sobre el gobierno del dato, el taller de este viernes se ha aproximado, también de una manera didáctica, práctica e interactiva a los fundamentos para convertir las organizaciones en empresas “data driven”, aquellas que han adaptado su cultura empresarial a un entorno digitalizado y utilizan los datos para mejorar su funcionamiento.