Xavier Domingo: “La IA es una palanca de mejora en las empresas”

Xavier, hoy hablamos de inteligencia artificial. ¿Cómo la definirías? La IA permite que máquinas y sistemas informáticos simulen el comportamiento humano, ayudando a automatizar, optimizar y mejorar la toma de decisiones o la ejecución de tareas.

¿Cuáles son los principales retos que puede ayudar a resolver en sectores como el agroalimentario o la industria manufacturera? Optimizar la producción, prever escenarios futuros y gestionar recursos de manera más eficiente. En la industria manufacturera, puede detectar defectos de fabricación, mejorar la gestión de stocks y alargar la vida útil de la maquinaria. En el agroalimentario, permite monitorar condiciones meteorológicas, el estado del suelo o la fenología de los cultivos para optimizar el riego y el uso de fertilizantes. La IA también facilita la planificación de tareas y la asignación de recursos, mejorando la eficiencia y la sostenibilidad. Además, permite anticipar desviaciones en el proceso productivo, convirtiéndose en una herramienta clave para la transformación tecnológica del sector.

¿Cómo conseguís que genere un impacto positivo? Creo que ya tiene un papel fundamental. Por ejemplo en la sanidad, mejorando diagnósticos y tratamientos, o en la educación, personalizando el aprendizaje. También contribuye a la sostenibilidad, optimizando consumos energéticos y la gestión de recursos naturales. En el ámbito productivo, la IA ha mejorado productividad, calidad y disponibilidad.

¿Qué tecnologías utilizáis en vuestros proyectos? Más que hablar de tecnologías, combinamos técnicas de inteligencia artificial con conocimientos en matemáticas, estadística y ciencia de datos. En Eurecat somos expertos en aplicar las técnicas más adecuadas para cada caso, como los gemelos digitales, que nos permiten simular en tiempo real el comportamiento de un activo y optimizar la gestión.

¿Cómo combináis Ciencia de Datos e IA para mejorar los resultados? La Ciencia de Datos nos permite preparar y estructurar la información, facilitando el desarrollo de modelos IA capaces de hacer predicciones y automatizar decisiones. La combinación de ambas disciplinas es esencial para transformar datos en conocimiento útil.

Ponme un ejemplo de cómo mezcláis diferentes tecnologías para resolver problemas complejos. Un caso destacado es la planta de depuración de aguas residuales de Amsterdam, donde hemos optimizado el proceso de barros activos, reduciendo un 50% las emisiones y costes energéticos mediante IA y aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje automático, o ‘machine learning’. Otro término importante. El aprendizaje automático nos permite desarrollar algoritmos para clasificar productos, predecir tendencias e identificar patrones. Es una herramienta clave para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en diferentes sectores.

¿Puede la IA contribuir a la sostenibilidad en sectores como la energía o la gestión del agua? Sí. Ayuda a optimizar el consumo energético y la gestión del mix energético, minimizando costes e impacto ambiental. También mejora la gestión de almacenaje y puntos de carga de vehículos eléctricos. En el sector del agua, permite predecir el consumo, detectar escapes y optimizar la gestión de plantas de tratamiento.

¿Debe haber muchos desafíos, verdad? En la construcción, los principales retos son la dispersión de datos, la falta de personal cualificado y los costes de implantación. En logística, la variabilidad en la cadena de suministro dificulta la eficacia de los algoritmos, que tienen que adaptarse continuamente a imprevistos como congestión o cambios de demanda.

La IA está en expansión también en el sector aeroespacial. ¿Tenéis proyectos? Sí, hemos participado en el proyecto SESAME, aplicando IA para predecir la calidad de las soldaduras en el cohete Ariane 6. También hemos desarrollado sistemas para analizar el uso del suelo, prever el estado de los cultivos y monitorar el impacto del cambio climático mediante datos satelitales.

¿Cuál es la percepción del sector agroalimentario sobre su incorporación? Hay contrastes: las grandes explotaciones implementan IA para optimizar producción y gestión, mientras que las pequeñas tienen más barreras. La IA ayuda a predecir cosechas, gestionar riego y fertilización, mejorar el bienestar animal y garantizar la seguridad alimentaria.

Hablamos de ética. ¿Cómo garantizamos que no genere sesgos? La IA tiene que ser entrenada con conjuntos de datos diversos y equilibrados para evitar sesgos relacionados con género, etnia o edad. Además, tiene que ser explicable. Si detectamos un sesgo, tenemos que poder entender por qué se ha producido para corregirlo. La nueva AI Act europea, a pesar de las críticas por su rigidez, ayudará a garantizar un uso responsable. Sin embargo, harían falta acuerdos internacionales para evitar abusos en otras regiones. Europa tiene que liderar la tecnología asegurando la ética.

¿Qué impacto tiene en la creación o sustitución de puestos de trabajo? La IA que desarrollamos no elimina puestos de trabajo, sino que hace a las empresas más eficientes, generando crecimiento y nueva ocupación. Es una palanca de mejora. Como en la revolución digital, algunos sitios se transformarán, haciendo necesaria una adaptación para no quedar atrás en un mercado cambiante.

¿Se trabaja para asegurar la transparencia y la confianza en la IA? Hacemos nuestros sistemas explicables. En determinados casos, preferimos modelos menos complejos para mejorar la comprensión, que genera más confianza y permite a los usuarios adquirir conocimientos accionables de manera más rápida.

¿Puede ayuda al cambio climático? La IA y los supercomputadores pueden analizar grandes volúmenes de datos, para ayudar a diseñar estrategias para mitigar los efectos del cambio climático.

¿Cuál es el proyecto más innovador en que habéis trabajado recientemente? Uno de nuestros proyectos más punteros es una plataforma interna para la Generación Aumentada por Recuperación que combina modelos grandes de lenguaje con bases de datos, permitiendo respuestas más precisas y adaptadas a cada sector, asegurando privacidad y flexibilidad.

¿Y una IA que creas que tendrá mucho impacto? La Generativa seguirá evolucionando en rendimiento y transparencia. El Edge AI, con modelos más pequeños y especializados, será cada vez más presente. Además, la computación cuántica podría revolucionar el campo de la IA a largo plazo.

¿Qué dirías a empresas que quieren empezar a implementar IA en sus procesos? Que es ssencial para mantenerse competitivo. Hace falta entender cómo puede aportar valor y establecer una estrategia clara. Recomiendo asesorarse y evaluar la madurez digital e identificar las mejores oportunidades de implementación.