La evolución continua hacia la IA: las experiencias de Telecom y Red Hat
La adopción de nuevas tecnologías genera una transformación en empresas e instituciones
"La transformación digital es algo continuo para las empresas. Se trata de entender cómo desde el área de tecnología se puede contribuir a la transformación de la compañía para generar más valor a los clientes", dice Mariela Fiorenzo, Data Office Manager, Telecom Argentina.
La ejecutiva, que participó de la AI Summit organizada por El Cronista y revista Apertura, destaca que en el proceso lo más difícil es lograr la transformación cultural. En Telecom Argentina, agrega, tienen un equipo de cultura del dato, que acompaña a los equipos en la transformación.
"El objetivo es dejar de trabajar en silos para construir algo cross a toda la compañía. Hay que armar equipos interdisciplinarios y colaborativos, y eso requiere mucho acompañamiento de las áreas tecnológica hacia los clientes internos", explica.
Fiorenzo señala que en la compañía ya hace muchos años que usan machine learning, la llamada inteligencia artificial (IA) tradicional. Y aunque hoy se piensa todo desde la IA generativa, esta tecnología no resuelve todo.
"En muchos casos se debe volver a la IA tradicional. En nuestra aplicación Flow, cuando se recomienda contenido basado en un perfil, detrás hay estrategias de machine learning que permiten hacer ofertas personalizadas", dice.
Automatización en educación
La automatización que permite la IA tiene usos incluso en el mundo de la educación que va más allá de los programas formales de pregrado, grado y posgrado que puedan ofrecer las instituciones educativas. Prueba de ello es el proyecto piloto que está trabajando la Universidad Siglo 21 (US21) de un mentor virtual para sus alumnos, disponible todos los días, las 24 horas.
"Hay una veta muy interesante de los sistemas generativos, que permiten hiperpersonalizar la educación. Lo que estamos haciendo es crear un mentor con elementos de las asignaturas que hay en la universidad. A eso le sumamos el conocimiento de las cuestiones administrativas y la información que tiene del alumno. Así logramos una mejor ayuda, que está dirigida específicamente a ese estudiante", señala Carlos Ramonda, decano de Ciencias Aplicadas de la US21.
Este sistema de mentoría, agregó, está en etapa de proyecto, pero su objetivo es lograr un esquema de soporte continuo. Cuando se implemente, los estudiantes podrán consultarlo en cualquier momento y estará disponible.
La privacidad ante todo
Victoria Martínez, Business Development Manager, AI + Analitycs de Red Hat Latam explica que los costos y la privacidad son los principales desafíos que enfrentra el desarrollo de la IA. Quienes están trabajando en el tema tienen que ser responsables a la hora de cuidar los gatos dela gente.
"Hoy hay un volumen de datos suficiente para que funcione la IA. Pero cuanto mayor sea, más altos son los costos. El otro problema tiene que ver con la privacidad, el compliance y los derechos de uso. Por último aparecen las alucinaciones, esos datos erróneos que se ofrecen como respuesta, y los prejuicios. No se está terminando de dar el paso hacia la provisión de información confiable", dice la especialista.
En ese sentido, Martínez agrega que se debe lograr que el elemento generativo que ofrecen las plataformas tengan la mayor precisión: "En RedHat tenemos una herramienta llamada Trust IA, que mide cuándo la plataforma es agnóstica y cuándo tiene alucinaciones, para que el científico de datos pueda hacer los ajustes correspondientes".