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I Foro IndesIA: el impacto de la Inteligencia Artificial en la industria

La aplicación de los datos y la inteligencia artificial en la industria española tendrán un impacto estimado en el PIB de 16.500 millones de euros en el 2025. La aplicación de los datos y la inteligencia artificial en la industria española tendrán un impacto estimado en el PIB de 16.500 millones de euros en el 2025‍ Representantes institucionales y expertos del ámbito académico y empresarial exponen la oportunidad que supone el uso de la tecnología basada en datos e inteligencia artificial para el crecimiento del país. España cuenta con una infraestructura sólida y sofisticada que permite que el impulso de la inteligencia artificial se lleve a cabo en mejores condiciones que en otros países de la Unión Europea. La sostenibilidad de la IA y la falta de talento, especialmente femenino, son algunos de los retos al que se enfrenta el mundo empresarial a la hora de aplicar las nuevas tecnologías. La inteligencia artificial (IA) es una de las mejores oportunidades para el crecimiento de la economía española. Solamente su aplicación en la industria tendrá un impacto estimado en el PIB español de 16.500 millones de euros en 2025, según han avanzado los expertos que se han reunido el 9 de febrero de 2022 en el “I Foro IndesIA: el impacto de la Inteligencia Artificial en la industria”. Hemos celebrado ya el primer encuentro de nuestra asociación para la aplicación de la inteligencia artificial en la industria, integrada por Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Microsoft, Airbus y Ferrovial y que cuenta con el apoyo del Basque Artificial Intelligence Center (BAIC) y Accenture. En él, los principales directivos de las entidades asociadas, referentes y expertos en este ámbito han compartido en la sede de Repsol sus reflexiones sobre el papel de la inteligencia artificial en el impulso económico, la mejora de la competitividad y el futuro de la industria española y europea. Todos ellos han hablado sobre la transformación que necesita el país y han destacado la posición privilegiada con la que cuenta España para avanzar en ella, al tener ya disponible una infraestructura sólida y sofisticada para la conexión de banda ancha, fibra y 5G. Algo que permite que el impulso de la inteligencia artificial se lleve a cabo en mejores condiciones que en otros países de la Unión Europea. Además, han señalado que el país ya cuenta con empresas líderes en sectores muy relevantes, como la banca, las telecomunicaciones o la energía, que están ya utilizando la IA. Son organizaciones que actúan como tractores para el resto de las empresas. A ello se suma, según los expertos, la capacidad española para formar y atraer talento y la oportunidad que suponen los fondos europeos de recuperación, siempre que se utilicen de manera unificada con la colaboración entre las distintas administraciones y las empresas. Otro de los puntos que han abordado es la necesidad de romper el miedo al uso de la tecnología por parte de las PYMES y también la creación de tecnología propia para no depender solamente de la que se está desarrollando en otras naciones. La inteligencia artificial es una herramienta de poder y soberanía, por lo que su adaptación a la industria y al resto de las empresas no puede depender del desarrollo que se haga de ella en cada país. Compartir casos de uso y espacios de datos En el I Foro IndesIA se han expuesto los retos principales a los que debe enfrentarse la industria, que pasan principalmente por incrementar la competitividad. Para poder afrontarlos la solución en la que han coincidido los ponentes ha sido la identificación de los casos de uso en los que la aplicación de la inteligencia artificial suponga una ayuda sustancial. Así, en el encuentro se ha explicado que la inteligencia artificial se puede usar, por ejemplo, para la creación de fábricas inteligentes, autónomas, flexibles sostenibles y virtualizadas; para el mantenimiento predictivo; para la mejorar la eficiencia o para evitar posibles incidencias en las plantas de producción, generando una cultura de prevención y anticipación que impulse la productividad y la eficiencia. Compartir estos casos facilita el reto de convertir al país en un referente de la transformación del dato. Pero también hay que tener en cuenta la ética de los datos y su regulación, que hasta ahora depende de cada país. También es necesario la creación de espacios de datos bajo la premisa de conseguir su democratización y acceso. Es decir, fomentando que se compartan y que se traten para que no se queden almacenados en silos, conectándolos entre diferentes dominios y contextos, para poder interoperarlos y lograr darles valor real y aplicable a los negocios. En este sentido los participantes en el Foro IndesIA han señalado la necesidad de captar datos de calidad, de construir estos espacios poco a poco y sobre todo, de establecer unos estándares necesarios que garanticen la confianza. Sobre este aspecto han advertido de que la dificultad no es tecnológica, sino organizativa, es decir, ser capaces de encontrar marcos de consenso y poder llevarlos a cabo teniendo en cuenta las necesidades concretas de cada empresa. Impulso a la sostenibilidad Al margen del crecimiento económico, en el I Foro IndesIA también se ha expuesto el impacto que la IA tiene en la sostenibilidad y cómo es posible crear “algoritmos verdes” para contribuir a la eficiencia energética, al desarrollo de nuevos materiales o al refuerzo de la economía circular. Sobre este punto los ponentes remarcaron que se está en un momento clave en lo que concierne a la sostenibilidad y la industria, algo en lo que se lleva tiempo trabajando. En la actualidad, existen desarrollos tecnológicos que se irán aplicando y usando poco a poco gracias a la aplicación de la macroeconomía, los algoritmos computacionales y los modelos de distribución en las empresas. La inteligencia artificial y el uso de los datos ofrecen la posibilidad de conseguir la eficiencia energética en la industria, un aspecto de gran importancia en este momento, debido a la transición energética que se vive y a la apuesta por la sostenibilidad que beneficia al conjunto de la sociedad. En este sentido, han explicado que hay

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¿Sabes qué profesionales necesitarán las empresas los próximos años?

Te presentamos los 12 perfiles más demandados en un futuro próximo En IndesIA, la asociación de inteligencia artificial de la industria española, trabajamos mano a mano con las principales empresas industriales del país. La tendencia del sector empresarial se dirige la aplicación de la tecnología big data e inteligencia artificial (IA) en toda la cadena de valor de la industria. ‍ ML Engineer Profesional englobado/a en el entorno de TI que se enfoca en investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial (IA) autoejecutables para automatizar modelos predictivos. Además, diseñan y crean los algoritmos de IA capaces de aprender y hacer predicciones. Tienen que operativizar y optimizar los modelos y algoritmos desarrollados. ‍ Data Architect Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA)creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, -proteger y mantener las fuentes de datos. Requiere amplios conocimientos en plataformas de inteligencia de negocio, estándares de arquitectura, así como arquitectura empresarial y arquitectura de sistemas. ‍ Data Engineer Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos (es decir, bases de datos de procesamiento a gran escala) y procesos de datos que permitan la mayoría de las funciones en el mundo de los datos, por lo que será requerido un amplio conocimiento en bases de datos relacionales. Además de ser capaz de ensamblar un gran volumen de datos complejos, que cumplan los requisitos empresariales no funcionales y funcionales, así como determinar las necesidades de almacenamiento de datos. También será su responsabilidad construir la infraestructura necesaria para la extracción, transformación y carga óptimas de datos de diversas fuentes, con el objetivo de lograr una alta escalabilidad, una entrega de datos eficiente en procesos automáticos. ‍ IoT Specialist Profesional experto/a en encontrar soluciones de conectividad entre procesos. Conoce protocolos de comunicación, así como los principales componentes de una red y tiene conocimiento sobre el software que conecta el mundo IT con el mundo OT. Sus habilidades de programación básicas le permiten llevar a cabo la conexión entre estos dos mundos. Además, puede establecer estándares de ciberseguridad y es capaz de auditar y realizar propuestas para su aseguramiento. ‍ Data Scientist Profesional especialista en el manejo de los datos que se encarga de recoger, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos complejos para desarrollar soluciones basadas en datos y resolver difíciles retos empresariales. Desarrollará modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático. ‍ Data Visualization Profesional responsable de la creación y edición visual del contenido, realizando la extracción, transformación y cargas del conjunto de datos en mapas o gráficos, cuadros de mando o informes más visuales que sirvan al resto de la organización en su interpretación y permita la toma de decisiones. ‍ Data Governance Profesional especialista que asegurará la disponibilidad de los datos, su integridad, usabilidad y la seguridad de los mismos. Facilitará los mecanismos y directrices basados en principios y mejores prácticas para el eficaz ejercicio del gobierno del dato. Se encargará de la coordinación transversal de los negocios y las funciones para la explotación y democratización del dato. ‍ Data Steward Profesional especialista que garantizará la calidad y coherencia de los datos asegurando que son adecuados para su uso dentro del ámbito de las necesidades de la organización de la manera más flexible y efectiva posible para lograr su máximo valor en conformidad con las políticas de la compañía y con terceras partes. Entre sus funciones se encuentran: definir las reglas de calidad de los datos. Identificar y definir los diferentes aspectos que pueden afectar a los datos en cuanto al tratamiento de los mismos y la autorización de ingesta y distribución de los datos a casos de uso. Debe tener también conocimientos legales y normativos que afectan al tratamiento de los datos. ‍ Data Translator Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos. ‍ Citizen Data Scientist Profesional con un conocimiento profundo en el negocio de la organización, que es capaz de realizar modelos analíticos predictivos sencillos. Debido a su alto conocimiento del negocio es capaz de presentar los resultados de la forma más adecuada, de manera que sea más sencilla la toma de decisiones. ‍ Industry 4.0 Specialist Profesional principalmente industrial, con habilidades que impulsen procesos de transformación digital y de gestión del cambio. Conoce cuáles son las tecnologías habilitadoras en industria 4.0 y es capaz de proponer soluciones (a alto nivel) para cada caso de uso. Por otro lado, es un perfil con habilidades sociales bien desarrolladas, que garantizan su capacidad para registrar los requerimientos del cliente de manera completa y correcta, ayudando a identificar problemas o mejoras en las plantas industriales. Además, tiene una gran capacidad para interpretar el negocio y compartirlo con los equipos más técnicos (Big Data, desarrollo software, redes, etc.). ‍ Data Analyst Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor. Se apoyan en plataformas de inteligencia de negocio y todas sus capacidades para el análisis de datos. ‍ ¿Qué habilidades necesitarán estos perfiles? Analítica de datos y estadística: capacidad para comprender una amplia gama de tipologías estadísticas de análisis y aplicar la más adecuada para resolver un reto específico (metodologías de investigación basadas en datos). Incluyendo las habilidades para la exploración de conjuntos de datos, con el objetivo de descubrir patrones y tendencias implícitos, mediante su análisis y técnicas descriptivas. Modelos analíticos y plataformas: capacidad para manejar lenguajes y marcos de trabajo en ciencia de datos para llevar a cabo análisis de datos o tareas de aprendizaje automático, así como lenguajes y herramientas de consulta de bases de datos y de visualización

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