Elena Gil (Telefónica): “Las empresas debemos tomar la delantera y autorregularnos en el uso de la inteligencia artificial”

Analítica de datos e inteligencia artificial llevan años presentes en la mente de los directivos, pero todavía existe confusión entre estos términos. El análisis de datos no supone una novedad en sí mismo, existe desde hace tiempo. Lo que ha permitido un antes y un después es la aparición de nuevas tecnologías con capacidad de almacenar, procesar y analizar una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados, lo que ha abierto las puertas a la irrupción de la inteligencia artificial (IA).

Como explica Elena Gil, CEO de LUCA, la unidad de datos de Telefónica, “big data e inteligencia artificial son dos términos que se necesitan y retroalimentan”. “La IA existía desde hace mucho tiempo, pero necesitaba dos factores para salir del ámbito académico y del mundo de la ficción: una gran cantidad de datos y la capacidad de procesarlos de una forma muy eficiente, que es precisamente lo que aporta el big data”, subraya en una entrevista para KPMG Tendencias.

Prueba de la relevancia que ha ido adquiriendo es que el 73% de los directivos que tiene previsto invertir en tecnología lo hará en big data, según recoge el informe Perspectivas España 2019, elaborado por KPMG. Sin embargo, algunos sectores están apostando de una forma más decidida, como la banca, telecomunicaciones, seguros o industria.

El 73% de los directivos que tiene previsto invertir en tecnología lo hará en big data

Entre las compañías pioneras se encuentra Telefónica, que ha estado presente en la mayoría de las revoluciones tecnológicas y en la actualidad apuesta firmemente por el dato. “No tenemos otra opción que adaptarnos y garantizar que aprovechamos todas las oportunidades que nos brinda la tecnología”, sostiene Elena Gil. De hecho, ella dirige la unidad de datos de Telefónica, creada hace dos años con el objetivo de aprovechar todo su potencial y monetizar el análisis de datos.

El objetivo de esta unidad es ayudar a las empresas y todo tipo de organizaciones a aprovechar el potencial de los datos para la toma de decisiones y una gestión más efectiva. “Nosotros ya lo usamos de forma muy intensiva, aunque ha sido un proceso. Pertenecemos a un sector que ya disponía de una gran cantidad de datos, pero era muy costoso almacenarlos y procesarlos. Pero desde hace unos años el big data y análisis de datos ya están en el corazón de nuestra estrategia”, explica Elena Gil.

Seguridad, privacidad y ética

Este uso extensivo del análisis de datos ha de ir de la mano de otro elemento: la seguridad. La población puede tener sus reticencias en el uso de sus datos personales, y una brecha en su privacidad puede conllevar daños reputacionales muy difíciles de superar. “Para nosotros es primordial, y hay líneas rojas que nunca cruzamos”, asegura Elena Gil. “En cualquier proyecto, lo primero que hacemos es garantizar la privacidad y seguridad de nuestros clientes: los datos son suyos”, subraya.

Una brecha de privacidad puede conllevar daños reputacionales muy difíciles de superar

Para garantizar esta privacidad –exigida no solo a nivel ético sino por ley con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés)– es necesario ‘anonimizar’ los datos, eliminando cualquier rastro de información personal. Posteriormente los datos se tratan de forma agregada, extrayendo conclusiones sobre determinados comportamientos de muestras de datos.

Pero la ética no solo aplica al análisis de datos: la inteligencia artificial también despierta algunos recelos, ante el hecho de dejar la toma de decisiones en manos de la tecnología dejando de lado el factor humano.  “La inteligencia artificial es muy incipiente y las empresas debemos tomar la iniciativa, es una labor de todos”, sostiene Elena Gil.

Por ello, Telefónica anima al desarrollo y cumplimiento de unos principios éticos, tomando la delantera a la aparición de normativas, que suelen ir por detrás del desarrollo de la tecnología. “Tenemos que autorregularnos y desarrollar principios éticos por los que nos rijamos, y que podamos comunicar tanto a la empresa como a los clientes”, asevera.

La industrialización de la IA, el reto del futuro

Si las compañías están realizando inversiones relevantes en tecnología y el uso de análisis de datos e inteligencia artificial van calando en el día a día, ¿cuál es el reto de cara al futuro? Sin duda, el paso de su uso en determinados procesos y proyectos concretos a su utilización de forma estructural y en toda la compañía.

La IA debe pasar de algunos procesos a formar parte de la estructura de la compañía

“El principal reto es que los proyectos en modo piloto y prueba de concepto que hacemos en muchas compañías pasen a realizarse de una forma estructural, que realmente el big data se utilice para tomar decisiones de verdad y no puntuales”, afirma Elena Gil, para quien uno de los obstáculos principales pasa por el cambio cultural de las compañías.

Pese a que la CEO de LUCA quiere ver estos retos “en positivo”, recalca la “oportunidad de mejora”. “El principal reto no solo pasa por el acceso al talento, sino porque es necesario romper la manera en la que tradicionalmente se hacían las cosas y se tomaban las decisiones. Para mí, estas son las principales barreras que tienen la inteligencia artificial y el big data”, concluye.

El talento, una responsabilidad de todos

Sin duda, una de las barreras que se están encontrando las empresas que quieren incorporar estas tecnologías es la dificultad del acceso a talento. Y en este punto cabe recordar que el factor humano es primordial. La inteligencia artificial no es una herramienta que se ‘compra’, sino un modelo que se construye gracias a la tecnología pero también al conocimiento sobre el negocio, que parte del expertise humano.

“El talento es uno de los cuellos de botella”, reconoce Elena Gil, que sin embargo diferencia entre la situación en Europa y Latinoamérica, donde es más escaso. La clave de cara al futuro pasa por la unión de empresas y administración, con la vista puesta en capacitar a los futuros profesionales en estas nuevas competencias. “Está claro que en el futuro habrá una demanda de profesiones que no son los perfiles que ahora mismo salen de las universidades y escuelas, por lo que es importante que trabajemos en conjunto. Si no, vamos a perder muchas oportunidades como país”, advierte.

Empresas y Administración deben unir fuerzas para capacitar a los profesionales del futuro

Sin embargo, estas competencias del futuro no solo requieren de ingenieros y científicos de datos, cada vez surge la necesidad de perfiles muy diversos como sociólogos, filósofos o taxonomistas. Aunque en los próximos años, con la plena incorporación de big data e inteligencia artificial en el día a día de las empresas, estos conocimientos deberán formar parte de todos los equipos. Solo así los modelos que se pongan en marcha no estarán sesgados y contarán con el punto de vista del negocio.

“Las empresas nos estamos dando cuenta de que, además de los equipos especializados, es necesario que el resto de áreas usuarias de datos tengan formación y cultura para sentirse cómodos con los datos”, sostiene Elena Gil. “Necesitas transformar áreas como marketing, redes y operaciones, para que realmente podamos generar una ventaja competitiva con el uso del big data y la inteligencia artificial”, subraya.