Como los humanos, pero mejor

La inteligencia artificial (IA) es desde hace algún tiempo el tema dominante en las bolsas. En una entrevista con Ulrich Stockheim, la profesora Feiyu Xu explica el trasfondo y qué deben hacer las empresas para prosperar.

Profesora Xu, actualmente se habla mucho de la inteligencia artificial (IA), pero para la mayoría de nosotros el tema sigue siendo muy nuevo. Usted lleva muchos años dedicándose intensamente a ello. ¿Cómo se convirtió en experta en IA?

En 1991 me mudé de China a Alemania, porque quería estudiar aquí. Y se me daban muy bien las matemáticas y bastante bien los idiomas. Y así fue como acabé estudiando informática y lingüística computacional. Tuve la gran suerte de que, por aquel entonces, en Saarbrücken ya había el Centro Alemán de Investigación de la Inteligencia Artificial (DFKI). En aquella época, la lingüística computacional era aún muy especializada. En una clase había como mucho 30 estudiantes, y al final se graduaban menos de diez. Ahora hay más de 300 estudiantes en las clases de IA.

Posteriormente, recibió varios premios por sus años de investigación y adquirió experiencia práctica como Jefa del Laboratorio de IA en Lenovo en China, y como Jefa Global de IA en SAP en Alemania. Ha asesorado al Gobierno alemán sobre este tema y entretanto también ha fundado una start-up. ¿Anticipaba usted esta evolución de la IA?

No. No esperaba que la IA se desarrollara e incorporara a la vida cotidiana tan rápidamente. En los últimos cinco años en particular, ha avanzado de forma espectacular.

Puesto que la mayoría de nosotros aún no tenemos claros los conceptos de la IA, ¿qué tiene realmente de especial? ¿Nos la puede definir?

Por supuesto. La IA simula y amplía la percepción y la cognición humanas. La percepción incluye el habla, el oído, la vista e incluso el olfato. La cognición abarca todo lo que tiene que ver con el pensamiento, la planificación y el análisis. Pero muchos sistemas de IA suelen tener un rendimiento superior al de los humanos. Por ejemplo, la IA puede traducir más de 100 idiomas, reconocer 100.000 caras o identificar millones de plantas y animales de manera instantánea. Y esto, todos los días, 24 horas al día, siete días a la semana. La IA puede incluso transformarnos creativamente. Podemos utilizar la IA para pintar un cuadro como Picasso. Pero, sobre todo, la IA hace más natural la interacción entre nosotros, los humanos, y las máquinas. Ahora podemos hablar e interactuar con el software y los equipos del mismo modo que con una persona.

En lo que respecta al mundo empresarial, la IA debería principalmente mejorar los productos y la eficiencia de los procesos, ¿no es así?

No es tan sencillo. Antes de que funcione una u otra cosa, las empresas deben definir primero una estrategia clara de IA. Esto suena sencillo, pero no siempre lo es en la práctica. La primera pregunta a formular es: ¿puede la empresa utilizar la IA para hacer sus productos más inteligentes? Esto es obvio en la industria del automóvil: sin IA, no puede haber conducción autónoma. También se están creando productos completamente nuevos, por ejemplo en la aviación, gracias a la IA: sin ella, los drones serían inconcebibles.

Ahora muchas empresas también quieren utilizarla para optimizar sus procesos, ¿no?

Es cierto. En el ámbito de la optimización de procesos, muchas empresas están empezando a utilizar la IA, especialmente en la industria de la ingeniería mecánica, donde la IA mejora la precisión y la eficiencia de las etapas de producción. También en los procesos empresariales: ahí es donde SAP desempeña un papel importante en las operaciones inteligentes. Sin embargo, yo no empezaría con procesos que impliquen un contacto directo con los clientes, para que los errores de los primeros experimentos de IA no afecten a las valiosas relaciones con la clientela. Y hay un tercer punto muy importante: en cuanto se empieza a trabajar con datos y digitalización, casi siempre surge la oportunidad de desarrollar un nuevo modelo de negocio: para servicios, para soluciones basadas en datos, para ofertas completamente nuevas. Por tanto, la IA no sirve solo para optimizar, sino que también es un verdadero motor de innovación.

¿Podría explicarlo un poco más?

La mayoría de las empresas alemanas tradicionales aún trabajan con unos modelos de negocio muy lineales. Venden máquinas, por ejemplo coches, y a menudo es su única actividad. Muchos fabricantes de automóviles y de maquinaria ahora se han dado cuenta de que puede valer la pena ofrecer paquetes de servicios adicionales, porque generan ingresos continuos y recurrentes. Pero en comparación, hay empresas estadounidenses y chinas como Google, Amazon, Tencent y Alibaba que han construido plataformas y ecosistemas enteros. Si actualmente son tan prósperas es porque utilizan unos modelos de negocio exponenciales. Creo que es crucial que las empresas alemanas desarrollen precisamente este tipo de nuevos modelos de negocio para seguir siendo competitivas a largo plazo.

Ahora nos encontramos aquí con un gestor de patrimonios y deberíamos ponernos en la piel de un inversor. ¿En su opinión, qué debe tener en cuenta la gente a la hora de invertir? ¿Se inclinaría por apostar por empresas que utilicen especialmente bien la IA en sectores tradicionales y que, como resultado, mejoren su eficiencia? ¿O se centraría en las denominadas empresas de IA?

Para esto necesito extenderme un poco. El ecosistema de la IA empieza básicamente desde abajo, con los chips informáticos. En primera línea están los diseñadores y fabricantes de chips, como Nvidia y TSMC. Estos son utilizados por las principales empresas de la nube para construir sus plataformas: Google, Amazon y Microsoft. Estas empresas están realizando inversiones gigantescas en la actualidad. Y los grandes actores de China, como Tencent y Baidu, están actuando de la misma manera.

La mayoría de las empresas alemanas, en cambio, operan en otro ámbito: desarrollan aplicaciones o utilizan aplicaciones de IA en sus productos y procesos. Esto es sumamente importante para la economía europea, porque nuestra industria se basa precisamente en aplicaciones tecnológicamente sólidas. Por eso, la digitalización es tan crucial en este momento, y no bastará con una mera mejora continua. Por cierto, la digitalización también incluye la electrificación de la industria. Creo que en Europa y en Alemania tenemos que ser mucho más ambiciosos. Debemos demostrar firmemente que queremos ser el número uno en un sector industrial clave del futuro. Esto no es fácil para la industria del automóvil en estos momentos, pero veo grandes oportunidades en otros sectores.

Ahora podría decirse que tenemos que ser el número uno. Pero la IA ya existe desde hace tiempo en otros lugares. Y detrás hay unas infraestructuras gigantescas; es decir, los modelos lingüísticos y los centros de datos, que cuestan decenas de miles de millones. Además, estos centros de datos tienen unos altos costes energéticos. Y eso sería otro tema en Alemania. Al final, uno se pregunta: ¿este tren no ha salido ya hace tiempo?

Creo que el tren aún no ha salido de la estación. Lo que, en mi opinión, falta en Europa es pasión, y la ambición de crear realmente algo nuevo. Soy miembro del consejo de administración de Airbus y creo que podemos estar muy orgullosos de esta empresa. A menudo oigo que la gente tiene miedo de volar con aviones de nuestro competidor Boeing. Pero recordemos: cuando se fundó Airbus a principios de los años 70, también se podría haber dicho que el tren de la construcción aeronáutica ya hacía tiempo que había salido. Y, sin embargo, se convirtió en una de las empresas de más éxito de Europa.

El «Made in Germany» tampoco representaba originalmente una garantía de calidad. Fueron los británicos quienes quisieron marcar el origen de los productos alemanes, con la firme convicción de que estos eran inferiores. Sin embargo, más tarde se convirtió en un sello de calidad mundial. Una y otra vez en la historia, ha habido momentos en que los alemanes o los europeos tenían inicialmente la posición más débil y, sin embargo, han conseguido logros destacados. Y es precisamente esta ambición la que debemos despertar en Alemania y en Europa. Y para ello necesitamos un plan claro sobre cómo podemos ganar realmente a partir de la digitalización y las nuevas tecnologías.

 Entonces, desde su punto de vista, ¿no se trata solo de mejorar la industria existente, sino también de atrapar a las empresas de IA en sentido estricto?

Por supuesto. Fijémonos en el caso de los «siete magníficos». Representan una industria enorme, un mercado enorme que no debemos dejar simplemente en manos de EE. UU. y de China. Sobre todo porque a nosotros tampoco nos faltan las ideas.

La IA es actualmente un tema para casi todas las empresas. En muchos casos ya se aplica en alguna parte. Pero también hay mucha gente que piensa que es un poco exagerado. Así que se crea con poco entusiasmo un equipo de IA, formado por unos pocos jóvenes que se supone que van a probar cosas. ¿Es suficiente?

En absoluto. Si una empresa se toma en serio la inteligencia artificial, el tema es responsabilidad del consejo de supervisión, el consejo de administración o la junta directiva, y debe ser una parte integral de la estrategia corporativa. He vivido de cerca la experiencia de muchas empresas: primero en Lenovo, donde desarrollé la estrategia y creé el equipo central de IA, y más tarde en un puesto similar en SAP. Casi todos los proyectos tuvieron mucho éxito, pero solo porque había detrás una estrategia clara y completa. Sin una estrategia integral de IA de este tipo, a menudo no se invierte correctamente o se pasan por alto las verdaderas prioridades.

Hace poco, una gran empresa de telecomunicaciones estadounidense me pidió que evaluara una aplicación de IA en el área de los recursos humanos. Mi primera pregunta fue: ¿por qué quería invertir precisamente en eso un grupo de telecomunicaciones? En este sector, lo que cuenta es principalmente la estabilidad de la red, la optimización de la red y la calidad del servicio. No recibí ninguna respuesta convincente a esta pregunta, y eso muestra precisamente la falta de estrategia. Por eso, toda empresa que se tome en serio la IA necesita una estrategia integral de IA y una meta que guíe todas las iniciativas.

¿Cuál sería una meta de este tipo?

Tomemos el ejemplo de la industria automovilística, por ejemplo, BMW o Mercedes. Podría ser el desarrollo del coche autónomo. Y cuando se llega a un acuerdo sobre ese objetivo, la vía de inversión está muy clara. Para una empresa de ingeniería mecánica, en cambio, se trata a menudo de mejorar el proceso de fabricación, por ejemplo para optimizar la cadena de suministro ante los retos geopolíticos.

Volvamos a Alemania como lugar de negocios. ¿Cree que hay algunos aspectos en los que el Gobierno debería mejorar el entorno? Por ejemplo, en lo que se refiere a los costes energéticos, ¿o es que el tema está sobrevalorado?

No, no está sobrevalorado. Los precios de la electricidad en EE. UU. y China son mucho más bajos que en Alemania. Tenemos que invertir urgentemente en el sector energético y, al mismo tiempo, en tecnologías de IA. La necesidad es enorme, sobre todo debido a la electrificación masiva de nuestra industria.

Al mismo tiempo, la UE ha dado un paso importante con la iniciativa de «gigafábricas de IA». Y creo que Alemania debería haber actuado estratégicamente de forma similar a Francia, o incluso mejor: deberían haber aprovechado la oportunidad para actuar conjuntamente. Al fin y al cabo, hubo al menos seis solicitudes de empresas alemanas. Aquí es precisamente donde hace falta que el Gobierno adopte un papel activo: debe configurar cuáles son nuestros puntos fuertes para una gigafábrica de IA –ubicación, energía, tecnología, nube, aplicaciones– y cómo podemos ampliarlos mediante inversiones específicas. Esto no debe dejarse en manos de empresas individuales. Tenemos grandes empresas en Alemania: Siemens goza de una excelente posición en el campo de la IA industrial, SAP es líder mundial en procesos empresariales y Siemens Energy en el sector energético. Reunir estas competencias habría sido una configuración estratégica muy sólida para Alemania y Europa.

Usted está hablando de modelos de negocio. Pero ¿el problema no es que, cuando se trata de la IA, el debate público está dominado por las advertencias, en lugar de dejar que las empresas se lancen?

Estoy totalmente de acuerdo. Si queremos ganar y ser realmente el número uno, necesitamos ambición y resiliencia. Esto es algo que debe cambiar fundamentalmente en nuestra sociedad. Lo veo incluso en el entorno familiar: a menudo intentamos atender a todos los deseos de los niños y mostramos mucha comprensión, a veces quizá demasiada. Pero al final, quien no sea resiliente y no aprenda a asumir responsabilidad por sí mismo y por la comunidad, lo pasará mal más adelante, como persona y como parte de un equipo. El éxito requiere fuerza interior, perseverancia y la voluntad de asumir responsabilidades.

Antes ha mencionado lo que puede hacer la IA y que no podemos hacer ninguno de los aquí presentes. Entonces, ¿por qué tarda tanto la IA en sacarse el carné de conducir? O sea, ¿por qué un humano suele necesitar como mucho 20 clases de conducción y la conducción autónoma tarda años en desarrollarse?

Una persona aporta a la conducción toda una vida de experiencia: entendemos el tráfico de forma intuitiva, leemos el lenguaje corporal y reconocemos los riesgos. Una IA, en cambio, parte de cero y tiene que aprender millones de casos específicos que nosotros damos por sentados. En términos de tecnología, la conducción autónoma ya funciona en muchos escenarios hoy en día. Lo que falta son unas normas claras, cuestiones de responsabilidad y aceptación social. Toleramos los errores de los humanos, pero esperamos la perfección de la IA, y precisamente por eso tarda más.

Las empresas que trabajan con IA también suelen tener que aceptar una tasa de error, porque la IA aún no puede abarcar algunas cosas. ¿Cómo lo afrontan las empresas?

Sí, muchas empresas utilizan IA para asistentes virtuales de atención al cliente, por ejemplo. Sin embargo, esto no suele funcionar cuando hay que elevar un problema. Por lo tanto, una empresa inteligente se asegurará de que la IA y los humanos trabajen juntos: la IA responde quizás al 90% de las preguntas más frecuentes, mientras que los empleados se encargan de la resolución y elevación de problemas. A pesar de ello, también en este caso se pueden lograr unos importantes ahorros mediante el uso de la IA, es decir, hay una clara mejora de la eficiencia.

Muchas gracias por la entrevista, señora Xu.