La multinacional tecnológica SAS ha anunciado una inversión de 895 millones de euros para desarrollar iniciativas de inteligencia artificial (IA). Con esas herramientas, la firma especializada en Business Analytics se propone ayudar a las empresas en su transformación digital, por ejemplo, en todo lo relacionado con la analítica de datos para incrementar la eficiencia. En una entrevista para elEconomista de David MacDonald, responsable de las ventas globales de SAS en 59 países, el gurú aborda los retos de las empresas en ese camino. También ha profundizado en el valor de la IA, ya que, según cifras de IDC, SAS incrementó un 105 por ciento sus ingresos anuales procedentes de esta tecnología. Entre otros temas, Macdonald incide en la ética de la inteligencia artificial y sobre los riesgos de que los algoritmos puedan tomar decisiones erróneas.¿Cómo entienden en SAS la transformación digital?Todos los clientes con los que nos reunimos, con independencia del sector al que pertenecen, quieren implementar una hoja de ruta para la transformación digital. Todos tenemos una interpretación diferente, pero desde la perspectiva de SAS es la forma en la que las compañías aprovechan los nuevos activos digitales y las nuevas tecnologías para ser más eficientes y dar mejor servicio a sus clientes. El gran cambio es que ahora tenemos la capacidad de recopilar y consumir una gran cantidad de datos que, al mismo tiempo, no para de crecer. Para convertir esos datos en valor necesitamos procesarlos y aplicar sobre ellos nuevas tecnologías, y es ahí donde entra en juego la IA.¿Cómo pueden las empresas rentabilizar la analítica en resultados de negocio?Estamos viendo que, aunque las compañías ya reconocen el valor de la analítica y la inteligencia artificial, un gran número de ellas no llegan a transformar su modelo analítico en valor para el negocio. En este contexto, en SAS trabajamos para que las empresas sean capaces de reducir la brecha entre analítica y negocio. Nuestro reto es ayudar a todas las organizaciones a transformar el conocimiento que aporta un modelo analítico en aplicaciones reales que tengan un impacto directo en la actividad diaria y un incremento de la rentabilidad. Con independencia del modelo analítico que se adopte, ya sean modelos productivos, con resultados en tiempo real -por ejemplo, en terminales móviles-, o modelos enfocados al análisis de perfiles de millones de consumidores, estas empresas pueden escalar estos modelos y maximizar su retorno.¿Cree que las empresas están implantando correctamente la Inteligencia Artificial?Es esencial comprender que la IA es el paraguas bajo el que se engloba una gran variedad de tecnologías distintas. En términos generales, incorpora lo que llamamos computer vision, que es la parte de IA que permite a los sistemas informáticos procesar, analizar y comprender imágenes reales. Esta es una tecnología también permite la identificación de las áreas de mejora, el incremento de la productividad o la aceleración de los controles de calidad de las empresas. La medicina es uno de los sectores que por el momento más rendimiento está obteniendo de estas tecnologías, llegando a mejorar, incluso, tratamientos contra el cáncer.¿Considera que ya hemos pasado de la economía del dato a la economía de análisis?Todavía no hemos llegado a la economía del análisis. No obstante, es cierto que las compañías son cada vez más conscientes de la necesidad y la evolución es muy buena. Ahora, en un gran número de empresas es el científico de datos el encargado de explotar y aprovechar las ventajas que ofrece la IA. Es decir, una gran mayoría de la que se emplea en una organización es implementada y adaptada por empleados con unos conocimientos avanzados en estas tecnologías. Desde SAS queremos democratizar estos conocimientos para que el mayor número posible de empleados sean capaces de aprovechar los beneficios de la IA para el negocio.Existe una creciente preocupación sobre la ética de la inteligencia artificial, sobre los sesgos que pueden acarrear. ¿Qué opina al respecto?Consideramos fundamental que haya una política pública sobre cómo trabajar con IA. Es necesario establecer medidas sobre cómo debe abordarse su aplicación desde la trasparencia y la responsabilidad. Sin embargo, para ser capaces de detectar sesgos en su aplicación es necesario conocer sus propios límites. Es más, la IA llegará a reconocer esos sesgos y erradicarlos automáticamente de tal forma que la propia IA ya forme parte de la solución. Consideramos que la ética en la IA es una cuestión de máxima relevancia y creemos que es imprescindible que los diferentes organismos reguladores y administraciones gubernamentales trabajen unidas en la definición y seguimiento de los compromisos acordados.¿Faltan menos en España, es la falta de perfiles profesionales adecuados para implantar esta revolución tecnológica. ¿Puede aportarnos su visión?Es fundamental crear una comunidad de científicos de datos mucho más amplia que las actuales y que las organizaciones lleguen a democratizar funciones relacionadas con la aplicación de las tecnologías más avanzadas. Para poder conseguir este objetivo, los proveedores de software debemos de ser capaces de crear, por ejemplo, interfaces más amigables en lugar de confiar en el conocimiento avanzado de programación de los usuarios. Las organizaciones deben ser capaces de aprovechar el talento que genera la universidad y establecer relaciones estratégicas con los jóvenes que serán los futuros profesionales del sector.¿Quizá con mayor colaboración?Las empresas deberían trabajar directamente con las universidades, participando activamente en programas de formación específicos que aseguren contar con una cantera de talento en tecnologías avanzadas. Esto supondría un gran crecimiento orgánico para las propias empresas, al tiempo que los jóvenes lograrían desarrollar, desde el inicio, una exitosa carrera profesional al estar en continuo contacto con la actividad diaria de las em-presas.