Riad Gydien (SAS) subraya la IA agéntica y cuántica en las empresas, que aún buscan casos de uso para la IA generativa

A pesar de que la IA generativa está siendo ampliamente adoptada por las empresas y ofrece diversas capacidades, aún se están buscando casos de uso, mientras que la IA agéntica ofrece "procesos de negocio mucho más tangibles" y la IA cuántica promete una gran velocidad a la hora de ejecutar tareas, en palabras del vicepresidente ejecutivo y director Comercial de SAS, Riad Gydien.

La tecnológica especializada en la analítica de datos e IA, celebró el pasado jueves su evento SAS Innovate on Tour, donde mostró las últimas innovaciones de IA que ofrece en su servicio SAS Viya, subrayando las capacidades de la IA generativa, agéntica, los gemelos digitales e, incluso, la IA cuántica, para fomentar la transformación digital de las empresas.

En el marco de todas estas tecnologías, y en una entrevista concedida a Europa Press, Gydien ha puesto sobre la mesa la tendencia "de moda" actual entre las empresas del sector, que es implementar IA generativa en sus servicios y que, sin embargo, se trata de una tecnología para la que "todavía se están buscando casos de uso".

Esto se debe a que, aunque permite llevar a cabo múltiples acciones como la creación de contenido y de código, el uso de 'chatbots' con lenguaje natural o tener una mejor interacción con los clientes en base a experiencias personalizadas, las empresas "todavía tienen dificultades para encontrar cómo obtener valor real de la IA generativa".

HACIA LA IA AGÉNTICA Y PRIMEROS PASOS DE LA IA CUÁNTICA

En este sentido, Gydien ha subrayado que, más allá de la IA generativa, también se está observando un movimiento general de las empresas hacia el uso de la IA agéntica, dado que es una tecnología que ofrece "procesos de negocio mucho más tangibles" que la generativa.

El éxito de la IA agéntica radica en que, según ha explicado, permite a las empresas automatizar tareas más rutinarias, manteniendo o no el elemento humano, lo que genera más valor comercial en muchos casos de uso y permite que los profesionales dediquen su trabajo a otras funciones más relevantes. "En este caso, estamos viendo mucha más penetración para obtener usos comerciales", ha valorado.

No obstante, también ha puntualizado que su ritmo de adopción aún es bajo, puesto que la mayoría de empresas, por el momento, lo están probando. "No ha alcanzado un ritmo generalizado todavía, pero se está acelerando", ha asegurado el directivo.

Por otra parte, Gydien también se ha referido a las posibilidades que ofrecerá la IA cuántica. En concreto, ha subrayado la "asombrosa velocidad" que permite alcanzar a la hora de ejecutar tareas, empleando la computación cuántica combinada con la computación tradicional y las técnicas de IA.

Según ha asegurado, la combinación de estas dos tecnologías "realmente puede lidiar con desafíos computacionales complejos", con pruebas que han demostrado lograr un aumento del 60 por ciento en la producción y una disminución del 97 por ciento en el tiempo de ejecución.

Este enfoque híbrido ya está dando sus frutos y desde SAS tienen casos de prueba donde han empezado a desplegar esta tecnología, así como casos reales con clientes. Por ejemplo, desde una empresa dedicada a los detergentes que tenga que calcular cómo mezclar una secuencia de líquidos, hasta un banco que tiene que gestionar solicitudes de préstamos hipotecarios, dado que son tareas que se pueden automatizar obteniendo respuestas precisas en muy poco tiempo.

EDUCACIÓN Y CAPACITACIÓN COMO ELEMENTOS CRÍTICOS ANTE LA IA

Teniendo todo ello en cuenta, preguntado por cómo influirán todos estos tipos de tecnología de IA en los trabajos actuales y en la creación de nuevos tipos de empleo, Gydien ha matizado que habrá un factor de reemplazar puestos de trabajo como resultado de "la naturaleza del avance y de la tecnología".

En concreto, señala que se trata de un factor que impulsará la productividad. "No significa necesariamente que se reduzca el número de personas", sino que las personas podrán hacer mucho más y centrarse en la creatividad y "no solo en la producción de código". Esto "va a cambiar los trabajos que la gente hace y probablemente será de gran alcance".

Frente a este panorama de cambio, SAS toma la educación y la capacitación de sus clientes como "un elemento crítico", ya que es necesario estar más informado a la hora de tomar decisiones, sobre todo si requieren compartir información personal, y comprender las consecuencias e implicaciones.

Según ha dicho Gydien, se le da poca importancia a la alfabetización en IA y, precisamente, es uno de los elementos clave recogidos en la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea. "Dedicamos mucho tiempo a la formación de nuestros clientes para que comprendan lo que la tecnología puede hacer y las implicaciones que conlleva su uso", de cara a asegurar protección para sí mismos y una IA confiable para sus servicios.

TRANSPARENCIA Y GOBERNANZA PARA UNA IA ÉTICA Y RESPONSABLE

Otro de los puntos que abordó SAS durante el evento fue la importancia de ofrecer tecnologías de IA responsables centradas en las personas. En este marco, también se ha pronunciado el directivo, quien ha concordado con que el uso ético de la IA es la piedra angular de la innovación responsable, apelando a la transparencia y la gobernanza como principales factores.

En lo respectivo a la transparencia, Gydien ha señalado que las empresas deben contar con un marco que les permita conocer de forma precisa qué modelo se está usando para cada tarea, así como los datos empleados. Es necesario tener esta información documentada y de fácil acceso para garantizar que se gestiona apropiadamente, tal y como permite su plataforma SAS Viya.

Junto a ello, se requiere una capacidad de gobernanza para asegurar que se toman decisiones éticas. Por tanto, Gydien ha subrayado la necesidad de disponer de un sistema que revise o permita acceder a esta información, para asegurar la protección tanto de usuarios como de empresas ante el uso de la IA.

"No puedes tener gobernanza sin transparencia y no puedes tener ninguna de las dos sin tener un sistema que lo haga por ti, porque la supervisión humana a escala no funciona", ha apostillado. Asimismo, también ha subrayado que, cuando no se emplean métodos para realizar estas revisiones, es cuando llegan consecuencias como los sesgos inconscientes.

Como resultado, Gydien ha mencionado casos en los que los modelos de lenguaje grandes (LLM) desplegados por sí mismos, sin tener alguna capacidad de modelo determinista que analice la precisión, han dado resultados muy sesgados.

Es el caso de un sistema de emisión de créditos bancarios en Estados Unidos que, basado en la decisión de un LLM, requería que los solicitantes negros obtuviesen una puntación de 120 puntos más alta que las personas blancas, y hasta 30 puntos más para recibir el mismo tipo de interés.

"Este es el caso de un LLM que toma datos históricos y simplemente perpetúa el sesgo de dichos datos, así que el comportamiento del pasado se perpetúa a escala en el futuro", ha manifestado, al tiempo que ha recordado que ocurre lo mismo en relación a cualquier grupo minoritario o las mujeres e, incluso, a la hora de tomar decisiones comerciales de empresas, en las que un resultado inexacto "puede costar millones a largo plazo".

Junto a todo ello, Gydien también ha reflejado la trascendencia de combinar gobernanza y transparencia con guías y marcos legales que "obliguen a hacer las cosas de la manera correcta". En el caso de SAS, el directivo ha matizado que ofrecen servicios para ayudar a las empresas a cumplir con las regulaciones de IA actuales, como la mencionada Ley de IA de la UE.