La IA protagonista en la Cumbre de Innovación de The Economist: Líderes piden aumentar, no reemplazar, las habilidades humanas

Panel (I-D): Nicole Eagan, Heath P. Terry, Michael Wignall y Tom Standage

La inteligencia artificial dominó la sesión inaugural de la Cumbre de Innovación de The Economist (#EconInnov). Para asistentes como yo —Jeremy Cowan— que veían la IA como un conjunto de chatbots y pilotos, la sesión sirvió como una llamada de atención decisiva.

Tom Standage, editor adjunto de The Economist, dio la bienvenida a Nicole Eagan, CEO de Darktrace, empresa que se presenta como un «Sistema Inmunitario Empresarial» para ciberseguridad. Eagan anunció que la plataforma de IA de Darktrace está ya activa en más de 7000 organizaciones en todo el mundo.

(Nicole será entrevistada por IoT Now en las próximas semanas para discutir el mercado de IA y estos despliegues con más detalle. Nota del editor.)

Aunque no era sorprendente que los bancos usen IA para detección de fraude y analítica predictiva, Eagan destacó que la mayoría de los despliegues pueden completarse en menos de una hora —una afirmación que revisaremos en profundidad durante su entrevista.

Standage planteó una preocupación común: ¿cómo puede un sistema de IA detectar amenazas que ya existen en la red? Eagan explicó que el sistema puede marcar inicialmente el estado actual como «normal» durante sus primeros días de operación, pero al analizar múltiples flujos de datos aprende rápidamente a detectar anomalías.

Pesados pero no lentos

Al preguntar qué sectores lideran la adopción de IA más allá de las finanzas, Heath P. Terry, Director General de Goldman Sachs, dio una respuesta sorprendente: la industria pesada —incluyendo energía, petróleo y manufactura— está viendo ganancias significativas. «Una turbina de gas puede albergar hasta 400 sensores», señaló Terry, «y la IA puede predecir fallos potenciales de cinco horas a cinco días antes. Programar el mantenimiento en ventanas de bajo uso puede ser crucial para utilities que operan con márgenes del 2-3 %».

Standage expresó genuina sorpresa, comentando: «Son el tipo de empresas que no solemos asociar con una rápida adopción de software». Al preguntar por industrias rezagadas, Terry aclaró que no es un sector entero sino empresas individuales. «El comercio minorista suele ser más lento, en gran parte debido a una enorme escasez de talento», dijo. «Un experto en IA de ocho cifras es improbable que elija una cadena minorista frente a Google u otro gigante tecnológico». El mayor obstáculo, según Terry, sigue siendo la disponibilidad de datos de alta calidad.

Michael Wignall, CTO de Microsoft UK, compartió cómo la empresa está integrando IA en herramientas de productividad. «Estamos haciendo de la IA una parte estándar de los flujos de trabajo cotidianos», dijo. «La traducción en tiempo real en Skype, por ejemplo, ya soporta conversación chino-inglés. Al reducir la barrera de la IA, la estamos democratizando». También destacó el papel de Microsoft en el chatbot de Dixons Carphone y en ayudar a Rolls-Royce a lanzar un modelo de Motores-como-Servicio —ejemplos que ilustran el potencial de la IA para transformar modelos de negocio, aunque con riesgos asociados.

Construir o comprar, y otros riesgos

Standage señaló que gigantes tecnológicos como Google y Facebook pueden pasar de idea a producto en tan solo cinco meses, un marcado contraste con la transición de una década que muchas empresas experimentaron al adoptar correo en la nube. Wignall estuvo de acuerdo en que la IA, el machine learning y el deep learning verán una mezcla de desarrollo abierto y adopción sigilosa. «Los usuarios tomarán conciencia de la IA a través de su utilidad», dijo.

Añadió que para sectores como servicios financieros, las organizaciones a menudo construyen soluciones de IA internamente, mientras que Microsoft y Google proporcionan bloques de construcción complejos para evitar reinventar la rueda.

Eagan advirtió que la expansión de despliegues de IA puede aumentar la superficie de ataque de una organización, especialmente dada la escasez de talento —más de 2 millones de puestos de ciberseguridad abiertos globalmente. «Un ciberataque puede cifrar datos más rápido de lo que un gestor de seguridad tarda en tomar un café», dijo. «Por eso la supervisión humana debe aumentarse con IA».

Las personas necesitan tiempo para confiar en la IA

Al preguntar si los ingenieros resisten la integración de IA, Eagan respondió que cuando la IA se usa para detectar amenazas, el personal suele ser receptivo. «Empoderamos a los humanos para decidir la acción final, y la máquina neutraliza las amenazas», dijo. El modelo de despliegue de Darktrace comienza con Modo Recomendación, pasa a Modo Confirmación Humana y finalmente a Modo Activo donde la IA puede tomar acción autónoma. «La confianza se construye con el tiempo», añadió.

«Los expertos en ciberseguridad están en una especie de combate cuerpo a cuerpo con hackers cuando el sistema se despliega por primera vez», explicó. «En un año, tras probar la tecnología, entran en una fase de debida diligencia, comparando su defensa cibernética con la de sus pares».

Concluyendo, Wignall enfatizó que la IA es una herramienta de productividad pero también un catalizador para nuevos modelos de negocio. «Mientras que los luditas del siglo XIX temían la pérdida de empleos, ferrocarriles y telégrafos crearon finalmente nuevas oportunidades de empleo», dijo.

El autor es Jeremy Cowan, Director Editorial de IoT Now, IoT Global Network y VanillaPlus.