El tren de la IA está en marcha

¿Cómo ve la evolución actual del aprendizaje automático?

Profesor Peter Lehmann: El tema del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) existe desde los años sesenta y setenta.

Pero las condiciones nunca han sido tan buenas como ahora.

En primer lugar, tenemos interfaces de usuario que cualquier usuario puede manejar. Así que no necesito ser programador para manejar el aprendizaje automático.

En segundo lugar, la infraestructura técnica escalable está disponible, los algoritmos proceden de la nube y las licencias y máquinas también están disponibles. Así que nunca ha sido tan fácil utilizar la computación en nube o el software como servicio.

En tercer lugar, me presionan para que actúe en el tema de la predicción porque mi competidor lo está haciendo, sobre todo si soy una empresa internacional.

Asia, Estados Unidos y el Reino Unido en particular están mucho más adelantados en este aspecto. Como muy tarde, cuando mi competidor avance gracias al análisis predictivo y se adapte mejor a sus clientes, me veré obligado a tomar medidas.

¿Qué impide a las empresas alemanas actuar?

Lehmann: Faltan las competencias necesarias. En otras palabras, faltan personas capaces de crear la infraestructura.

Pero creo que las cosas despegarán de verdad en los próximos tres años. Los principales fabricantes ya están en camino.

¿A qué nivel se toman decisiones basadas en la inteligencia artificial?

Lehmann: Creo que esto será especialmente frecuente en el desarrollo de nuevas áreas de negocio o en la personalización y desarrollo de nuevos productos, hasta la búsqueda y penetración en mercados seleccionados.

¿Seguimos necesitando el instinto o la intuición humana?

Lehmann: Se necesita un instinto visceral para verificar los resultados encontrados, así que esto todavía tiene que hacerlo el ser humano. Es increíble cuántas decisiones se toman por instinto.

Lo difícil es tomar decisiones difusas. El presidente estadounidense Obama dijo una vez: solo tengo opciones de mierda, y lo peor es no hacer nada.

Así que es muy difícil decidir cuál es la mejor opción entre las peores, y ahí es donde necesitas tu instinto.

¿A qué retos se siguen enfrentando actualmente las empresas cuando quieren poner en marcha proyectos de big data?

Lehmann: Los macrodatos no consisten principalmente en procesar montones de datos. Las bases de datos tradicionales y establecidas ahora también pueden hacerlo.

Los macrodatos consisten en hacer analizables y, por tanto, utilizables los datos en distintos formatos, como imágenes, vídeos, texto y audio.

Por ejemplo: ¿Está de buen o mal humor el cliente que acaba de pelearse vocalmente con el menú del centro de atención telefónica?

Para retener al cliente, quizá sería mejor utilizar una voz masculina o femenina y entrenada para responder a la llamada. Así que si se trata de big data, también hay que tener claros los beneficios que se quieren conseguir con él.

¿Qué papel desempeña SAP con Hana en lo que respecta a la IA y el aprendizaje automático?

Lehmann: Un gran papel. Así que creo que SAP penetrará en la base existente. Ese es su negocio, eso es lo que hacen para ganarse la vida.

SAP es muy potente y ha hecho mucho. En los últimos años, SAP se ha convertido en una empresa estadounidense. Esto significa que muchos de los conocimientos disponibles en Palo Alto pueden encontrarse ahora también en el software, y SAP es muy fuerte en el entorno de la predicción.

Queda por ver qué ocurrirá con BW. BW para Hana seguirá desempeñando un papel importante durante algunos años. Muchos proveedores de predicciones admiten el acceso a SAP Hana o BW.

Y vemos que BW está migrando cada vez más con los nuevos objetos de Hana.