Más de 350 personas (un 25% más que en 2017) participan a lo largo de este jueves en el II Congreso de Innovación, Tecnología y Transformación Digital TICBOX 2018, organizado por el clúster IDiA, que en esta edición gira en torno a la inteligencia artificial (IA) con conferencias, mesas redondas y talleres gratuitos en el centro de arte y tecnología Etopia de Zaragoza. Un congreso que quiere mostrar las fortalezas que en TIC hay en Aragón.

Una de las mesas redondas celebrada ha sido este jueves por la mañana sobre organización de equipos y proyectos en IA. Leandro Hermida, CIO de Ibercaja y presidente de Idia, ha resaltado que la inteligencia artificial se puede aplicar a muchos ámbitos y que bien aplicada “puede tener resultados espectaculares”.

Sobre las lecciones aprendidas en este campo, Hermida ha destacado que hay que tener claro el problema y cómo resolverlo y también no sobreestimar los resultados o capacidades. “Muchas veces genera que proyectos bien ejecutados sean vistos como un fracaso y eso en grandes organizaciones hace que no se puedan llevar a cabo”, ha afirmado.

El directivo de Ibercaja también ha señalado que “cada vez más la tecnología trabaja con el negocio”. “Eso en una empresa es muy complicado de manejar. Mi recomendación sería que en muchos casos de innovación se hagan pruebas piloto de conceptos para intentar internamente crear estas capacidades”, ha dicho.

Por su parte, Juan Manuel Pérez, director de innovación y tecnologías de la empresa aragonesa Idiogram, ha indicado que lo más importante a la hora de desarrollar proyectos en inteligencia artificial es gestionar las expectativas de todos los clientes. “Cada error te cuesta muchos recursos, que es dinero, y tiempo”, ha asegurado.

Mientras, Javier Orús, director de la compañía PredictLand, ha apuntado que la inteligencia artificial es una materia muy novedosa en la gran mayoría de las empresas. Un reto que se une a otros como la necesidad de tener equipos especializados y mutidisciplinares. Asimismo, ha puesto el acento en que “cuanto mejor sean los datos mejor van a trabajar los modelos predictivos”. “Tecnología, ciencia de datos y negocio van de la mano”, ha recordado Orús, que ha indicado que es imprescindible “el ‘feedback del cliente durante el proyecto de IA”.

Por su parte, Fernando Espiau, function lead for BI & analytics en Opel, ha hablado de un caso de éxito “moderado” en el ámbito de manufacturas que llevaron a cabo en el segundo semestre de 2017. Una prueba de concepto, que quieren retomar, para predecir averías utilizando “alternativamente lo que son los datos que dan los variadores de velocidad”. “Queríamos ver si analizando esos datos podíamos precedir cuándo una instalación va a tener un problema mecánico en el entorno del accionamiento del motor”.

El directivo de Opel se ha mostrado convencido de que la inteligencia artificial tiene muchísima aplicación en el mundo de la automoción. “Hay muchos procesos productivos repetitivos que producen datos de proceso sobre cómo se van desenvolviendo. Estos procesos productivos tradicionalmente eran propios de expertos. Eso tiende a desaparecer, las instalaciones son cada vez más complejas y, entre otras cosas, se han jubilado muchos de estos expertos. La inteligencia artificial puede suplir lo que estos viejos expertos hacían”, ha apuntado.