Nos desplazamos hasta el Spaces Gijón para hablar con José Luis Flórez, CEO de Dive.tech, un reconocido experto en la intersección de la inteligencia artificial y el emprendimiento.
Con una trayectoria de más de dos décadas, ha sido pionero y líder en el campo de la IA y el Machine Learning para la toma de decisiones, tanto a través de la creación de empresas innovadoras como mediante roles ejecutivos y de asesoramiento en corporaciones internacionales de primer nivel.
¿A qué se dedica Dive.tech?
Dive es una empresa tecnológica que trabaja grandes ramas de la Inteligencia Artificial, que son la visión por computador, el Machine Learning y la IA generativa.
Lo que hacemos, básicamente, es desarrollar soluciones y problemas basados en IA donde los beneficiarios pueden ser, por un lado, las empresas: les ayudamos a mejorar sus procesos y a tomar decisiones de forma más eficiente; las personas, mediante soluciones específicas para salud y seguridad física; y el planeta, donde trabajamos en cuestiones de sostenibilidad, detectando, por ejemplo, emisiones contaminantes, o con sistemas de prevención y detección temprana de incendios. Lo que tienen en común es que usamos la IA para encontrar las soluciones.
¿Es posible aplicar la IA en pymes?
Sí que lo es. De hecho lo que está pasando es que el acceso a la IA se está democratizando. La barrera de entrada es menor que hace unos pocos años. No solo es usar funcionalidades como las que podemos ver en un Chat GPT, sino es que realmente la programación, la generación de documentación, la revisión, la generación de resúmenes de cualquier tipo de contenido, la generación de contenidos de forma sintética… Está llegando a un punto donde el uso es muy sencillo y no requiere un experto para usarlo.
Otra cosa es hacerlo de forma distinta a como se ha diseñado, intentando buscar nuevas soluciones a otros problemas de negocio, pero lo que es el acceso a las funcionalidades estandarizadas que tiene la IA se ha democratizado y eso facilita el acceso a las pymes.
¿Cuáles son las claves o pasos?
Lo primero es entender cuáles son las áreas donde hay un beneficio más evidente. Una de las más habituales en una primera fase es la automatización de procesos, es decir, en aquellas labores que requerían un trabajo muy manual, tenemos un grado de capacidad de automatización mucho mayor que antes. Esto ofrece ventajas porque permite hacer más de lo que estás haciendo con el mismo equipo o poder reducir los tiempos en los que tienes que dedicar esfuerzos para llegar al mercado con una solución.
Ofrece beneficios también en toda la parte de comunicación, porque permite tener un servicio de asistencia para los clientes que funcione 24 horas y responder a los problemas… Es decir, la parte conversacional de vínculo con los clientes también es otro aspecto de ventaja.
¿Qué hay sobre la primera ley de la IA?
Ha habido mucha polémica, defensores y detractores de la misma. Realmente es un acuerdo al que se ha llegado que tendrá que convertirse en ley en un plazo de un par de años, hasta 2026. Sí que establece una serie de supuestos, evaluaciones de riesgo que, en función de ellos, hay cuestiones que no pueden hacerse directamente y otras que en caso de ejecutarse van a tener que seguir unos criterios de supervisión y calidad muy altos, lo cual es natural, tiene todo el sentido.
Existen ámbitos de exención donde no se aplica la ley, como es el de la defensa o el I+D, que generan controversia porque hay quienes defienden que no debería haber esos ámbitos donde la regulación no tiene vigencia. Y luego están quienes piensan que la regulación es excesiva, sobre todo cuando hablamos de la que hay en los modelos fundacionales de IA generativa, que ahí se debería ir a un modelo más liberal, menos restringido. La UE ha planteado diferentes tamaños, pidiendo unas condiciones más exigentes a modelos muy grandes y otras menos exigentes a los pequeños.
Hay quienes piensan que la regulación es excesiva, sobre todo cuando hablamos de la que hay en los modelos fundacionales de IA generativa.
La cuestión es que la diferencia de tamaño que se ha hecho en términos de exigencia computacional que tienen, también es algo que está cambiando muy rápidamente porque cada vez somos más eficientes a la hora de desarrollar modelos con menos coste. Es difícil regular algo cuando aún no está totalmente desarrollado puesto que la evolución es prácticamente a ritmo semanal. Pero la intención es positiva, hay que ver que la implementación no sea restrictiva después para las empresas y hay que cuidar los derechos y privacidad de los ciudadanos.
¿Hay una norma común sobre la IA en todos los países?
Cuando lo sea sí, será de obligado cumplimiento para toda la UE. De hecho hay países que ya han manifestado su oposición a la ley, como son Alemania, Francia e Italia. La conversión del acuerdo a la ley puede ser costosa y puede cambiar bastante.
¿En cuáles está más implementada la IA?
Las grandes potencias por volumen de inversión son, por supuesto, Estados Unidos y China. Europa en ese sentido se está quedando atrás. Por ejemplo, Estados Unidos está invirtiendo, en ámbitos públicos, entre 15 y 20 billones de dólares en investigación, y China parecido.
Europa está diez veces por debajo de la inversión de Estados Unidos y China en Inteligencia Artificial.
Europa está diez veces por debajo o más de eso. Si hablamos de computación cuántica o de inversión privada pasa exactamente lo mismo. Los grandes polos de desarrollo son esos dos países. Por talento y por inversión, China va a ser una potencia imparable puesto que tiene una capacidad que no tiene ningún otro lugar. En cuanto a implementación, Estados Unidos es quien manda.
¿Y España en qué punto se encuentra?
España está en el marco de Europa y esta perdió hace años la batalla del dato en el sentido de que las grandes plataformas para la búsqueda en internet o las redes sociales son norteamericanas. Si tú no tienes el dato es muy difícil que tengas la Inteligencia, porque se basa en el resultado que obtienes a partir de los datos. Parece que podemos estar perdiendo ese segundo tren. Son interesantes iniciativas que se están llevando a cabo en Francia o Alemania para crear grandes modelos de lenguaje que sean competitivos con un GPT 4 y demás tecnologías que vienen de EEUU.
Esos son los brotes verdes, las esperanzas de hacer cosas interesantes desde Europa, pero a nivel de inversión estamos por detrás por lo que lo normal va a ser que los grandes avances vengan de fuera y nosotros vayamos adaptándolos aquí a nuestra manera. Europa está en un segundo plano y España, no quiero ser derrotista, pero al estar dentro del contexto europeo nos limita bastante.
¿Hay algún dato de Asturias?
Asturias tiene algunos elementos que son muy interesantes desde el punto de vista de su posicionamiento como región. El primero es el talento: tenemos una universidad grande y de calidad, con un número de alumnos, para lo que es el tamaño de la región, muy alto y con una formación técnica y científica que está a muy buen nivel. Eso es un factor positivo.
Otro es que en Asturias hay bastantes centros de investigación y desarrollo de empresas privadas vinculadas al ámbito industrial, lo cual es también muy importante. Si conjugas un elemento con otro, creo que la región puede hacer muchas cosas, sobre todo si atrae inversión y luego invierte en infraestructuras.
Asturias tiene algunos elementos que son muy interesantes desde el punto de vista de su posicionamiento como región.
Defiendo mucho que en Asturias se establezcan no solo grandes centros de proceso de datos, sino también algunas estructuras singulares como centros de supercomputación, que permitan llevar la iniciativa en algunos ámbitos de desarrollo de IA. Es decir, que no solo tengamos el talento y algunos centros de investigación aquí ubicados, sino también algunos activos que sean diferenciales. Por ese camino se pueden encontrar vías para mejorar y tener un impacto positivo.
¿Cuáles son los desafíos éticos y legales que los emprendedores deben considerar al integrar la IA en sus negocios?
Es muy importante la transparencia, explicar qué estás haciendo con la IA, ser capaz de demostrar que no hay sesgos que vengan derivados del nivel social y que puedan hacer que cuestiones relacionadas con la renta, el genero, la raza… Estén perpetuando tratamientos que no sean igualitarios relacionados con los grupos de población. Son pautas de obligado cumplimiento siempre, da igual la legislación que tengamos.
Hay algunos ámbitos de aplicación donde toda esta cuestión de la explicabilidad de la IA son más complicados, más difíciles de resolver. Por ejemplo, cuando aplicamos IA en el ámbito del diagnóstico médico a lo mejor tú no quieres que sea lo más explicado del mundo, pero sí te interesa ser preciso.
Luego están los casos particulares que son complicados pero que consisten, en definitiva, en transparentar cómo son los procesos de entrenamiento y cómo es el proceso de aplicación de la IA para la toma de decisiones: que sea transparente, auditable…Y, por tanto, que se pueda investigar en cualquier momento del proceso.
En cuanto al talento, ¿cómo va a coexistir persona e IA?
Es evidente que va a haber un cambio en el empleo y a todos los niveles. En ámbitos tecnológicos también. Hay estadísticas que hablan de la diferencia en el tiempo que requiere una tarea de programación con código por parte de un experto que trabaje de forma autónoma y otro que trabaje con un copiloto de IA. La última opción puede aumentar la productividad en 8 o 10 veces. Si eso lo aplicas a los recursos de una empresa, hay bastantes pruebas que indican eso, que va a haber una reducción del empleo en ese ámbito.
Es evidente que va a haber un cambio en el empleo y a todos los niveles.
A la vez, probablemente lleve aparejada la creación de nuevos empleos, pero habrá tensiones en el corto y medio plazo. Por un lado está el tiempo que pase hasta que se incorporen nuevas profesiones, y por otro, el tiempo que se va a producir para que decline o disminuya la demanda de ciertas profesiones; el segundo va a ser más rápido que el primero y por tanto habrá un periodo de ajuste que creará algunos problemas. Las personas que tengan menor conocimiento tecnológico lo van a sentir más.
¿Es posible destacar como emprendedor en una startup dedicada a la IA?
Todo lo que es la base tecnológica nos va a venir dada. Innovar en un nuevo modelo de lenguaje que sea más capaz es imposible porque las necesidades de infraestructuras que necesitas, de GPUs para poder hacer toda la parte de procesamiento, el volumen de datos de entrenamiento… Tienen un precio prohibitivo y una startup no está al nivel. Entonces, toda esa parte va a ser una infraestructura que hay que tomar como tal, como quien usa la electricidad. Ahí no va a haber diferenciación.
Donde puede haberla es en la especialización de esos modelos de IA para la resolución de problemas muy concretos. Puede haber interés y yo creo que hay una tendencia, que es tener modelos más pequeños, más especializados y que resuelvan cosas más acotadas.
