General
Este año 2023 hemos presenciado un apogeo de la Inteligencia Artificial, no solo a nivel divulgativo sino en el número de casos de uso reales y a gran escala, que esta (no nueva, pero sí más sofisticada) tecnología ha permitido.
Vivimos en mundo cambiante y en el sector tecnológico sin duda a un ritmo acelerado donde, en palabras de Arthur C. Clarke, «acostumbramos a sobrestimar lo que la tecnología será capaz de conseguir un año pero subestimamos lo que será capaz de conseguir en 10 años».
Sin excepción, todos los ejemplos más sonados de este año como Chat GPT-4, los robots de Boston Dynamics o IA generativa en sus múltiples formatos (DALL-E, Stable Diffusion…) no son más que el reflejo de una investigación intensa en distintas áreas de la inteligencia artificial con una aplicación específica. OpenAI fue fundada hace más de 8 años y Boston Dynamics en 1992 por poner 2 ejemplos.
Como ocurre con cualquier avance tecnológico, el grado de adopción es lo que determina la “utilidad” de la tecnología, o expresado de otra forma, el pasar de la teoría a la práctica de una forma efectiva y a escala.
Avances como nuevas arquitecturas de redes neuronales transformers, el cloud o el quantum computing, no son objetivos en sí mismos, sino medios para desbloquear casos de uso hasta ahora inviables o poco eficientes.
En el caso de tareas como el reconocimiento de imágenes o la comprensión textual, hace años que distintos sistemas de IA demostraron su superioridad frente al benchmark “humano” y en tareas aún más complejas de reconocimiento de voz, texto manuscrito o programación, estamos muy cerca si no nos han superado ya:
Frente a dichos avances, las grandes compañías mundiales buscan apalancarse en dichas tecnologías, de una forma segura y escalable, para ser más competitivas.
Sin duda existen grandes retos no solo tecnológicos sino éticos, de la implantación de sistemas basados en Inteligencia Artificial para evitar por ejemplo sesgos en la concesión de préstamos automatizada a través de motores basados en IA, o garantizar la efectividad y coherencia de sistemas de chatbots.
En Serimag nos dedicamos precisamente a la Inteligencia Artificial aplicada. Acompañamos a nuestros clientes en la evolución de su modelo operativo tradicional, y en muchos casos basado en una operativa muy manual, hacia uno más eficiente, basado en IA y automatización. Implantamos servicios ad-hoc, basados en nuestra experiencia y tecnología propia, pero adaptados completamente a la necesidad de cada proyecto. Somos líderes en España en servicios de Automatización Inteligente de Procesos trabajando para las principales Entidades Financieras y compañías Aseguradoras ayudándolas a reducir sus costes y acelerar sus procesos a través de IA y Automatización.
No nos basamos en una tecnología u otra, adaptamos la tecnología y el servicio a la problemática de nuestros clientes, y no dejamos de investigar nuevas formas de poder aportar más valor, en nuestro caso, nuevas formas de aumentar los niveles de automatización y reducir los tiempos de procesado principalmente.
En nuestra opinión, las compañías y sus directivos no deben centrarse en una tecnología u otra, por muy novedosas que estas sean, sino en resolver sus retos más core, como por ejemplo cómo ofrecer una atención más personalizada a sus clientes o cómo reducir el coste de las operaciones. Y entonces, y solo entonces, explorar las distintas opciones para conseguirlo, ya sea a través de desarrollos internos, soluciones de mercado o a través de partners especializados como lo es Serimag en el mundo de la gestión documental automatizada a través de IA.
