La inteligencia artificial en todos sus estados

Retranscripción del taller «IA en todos sus estados, ¿qué soluciones hay para el viaje de negocios?», celebrado con motivo del FORUM DIMO 2018 del 20 de marzo de 2018 en Lyon.

Participantes
• AFTM: Jérôme Bonnepart (Delegado regional de AFTM Auvergne-Rhône-Alpes y Travel Manager en Arkema)
• CDS Groupe: Ziad Minkara (Director general)
• DIMO Software: Jérôme Alla (Responsable de Preventas Notilus)
• ESCAET: Julie Panadero (Profesora)
• INSA: Vasile-Marian Scuturici (Profesor asociado)
• Travel on Move: Guillaume Poulain (Redactor jefe)

Resumen: Los ciclos de toma de decisiones se han vuelto extremadamente rápidos en la empresa, y toda la cadena de software se encuentra patas arriba. Perder un ciclo de inteligencia artificial (IA) significa salir del mercado —lo que les pasó a Kodak y a Nokia— y la industria pesada, que hacía planes de implementación a 15 años, está fuera de onda. Ahora bien, poner en marcha una estrategia alrededor de la inteligencia artificial plantea varios obstáculos: ¿cómo encontrar el momento idóneo, la inversión correcta, la financiación adecuada y una buena formación? En este taller se habla de protección de datos (RGPD), de modelización de comportamientos, de ayuda a la toma de decisiones, de aprendizaje automático, de aumentos de productividad esperados y de eficiencia. ¿Asusta la IA?

 

RGPD: ¿Cómo gestionar los datos?

La gestión de los datos de usuarios se debe tomar en cuenta obligatoriamente cuando nos referimos a la inteligencia artificial (IA), particularmente con la entrada en vigor del RGPD a partir de mayo de 2018. A Jérôme Bonnepart (Arkema) le costó mucho abordar este tema: «Hemos tenido que hacer una lista de todos los datos utilizados por los trabajadores en todas las herramientas, no solo en Travel. También hemos tenido que asegurarnos de que los subcontratistas gestionaban correctamente los datos de los viajeros, que garantizaban su seguridad en su propia empresa o en la de sus propios subcontratistas. Esto incluía funcionalidades muy amplias (ERP, nóminas, gestión de las suplencias, datos bancarios etc.). Probar que los datos están controlados en todo momento es muy complicado. Desde noviembre de 2017, tenemos en cuenta todos los órganos legales y jurídicos, RRHH, Compras, Negocio. Hemos tenido que añadir cláusulas de seguridad, de trazabilidad y de destrucción a nuestros contratos con los proveedores. La amenaza de sanciones ha provocado que todo el mundo reaccione».

Una cuestión moral es lo que empujó al legislador a sensibilizar a las empresas. Julie Panadero (ESCAET) sitúa los datos en el centro de su programa de formación. En su opinión, la situación actual se debe al gran volumen de datos, a la capacidad de cálculo y al Cloud. «Los departamentos de Recursos Humanos y de Sistemas deben ser promotores en la empresa del destino de los datos y de su utilización. El viajero busca, a menudo, un producto muy personalizado y, ahí, reside toda la paradoja. ¿No hay que pedir nada y contentarse con ofrecer un producto básico?».

El RGPD introduce dos nociones fundamentales para proteger a los europeos: el derecho al olvido y el derecho a la portabilidad de un editor a otro. Europa lleva retraso respecto a Estados Unidos y a China. El editor deberá devolver los datos a la persona que los proporcionó. Los editores están sometidos a una gran presión, pues tienen que desarrollar la capacidad de almacenar, encriptar y transferir los datos de acuerdo a normas vinculantes que exigen grandes inversiones. Por su parte, las empresas no invierten. Por lo tanto, existe un traspaso de responsabilidades, cuando los objetivos no son los mismos. Aparte de la relación cliente-proveedor, ¿qué hay de la persona física frente a la persona moral? ¿Los datos pertenecen al viajero-trabajador o a la empresa? Actualmente, algunas empresas están creando «fake data» para inventar modelos de comportamientos, por ejemplo, en el caso de empleados que viajan a China o Estados Unidos, dado que esos datos no pueden comprarse en esos países. Moraleja: el dato es el nuevo oro negro. ¡El que sepa manejarlos será rico mañana!

 

Aprendizaje automático, Travel y predicción

Vasile-Marian Scuturici (INSA) explica que la inteligencia artificial puede tener un fuerte impacto social en el sector médico. «El 25 % de las mujeres padecen cáncer de mama. El radiólogo debe obtener una lectura muy precisa de las radiografías para efectuar su diagnóstico. En Francia, el médico no está habilitado para dar una respuesta inmediata. Debe enviar las radiografías a un especialista para confirmar o descartar un resultado, en el caso en que se solicite una tercera opinión. Un diagnóstico tarda de 3 a 6 meses, dado la falta de expertos en radiología en Francia (menos de una decena). Estos tienen solo algunos segundos para dar un diagnóstico, sabiendo que cerca del 10 % de los casos son difíciles de interpretar. El papel del sistema informático consiste en ayudar al radiólogo vinculando una imagen con otros datos gracias a algoritmos de aprendizaje automático».

Guillaume Poulain (Travel on Move) menciona el caso de IBM Watson: «Esta herramienta, que responde a preguntas formuladas en lenguaje natural, es capaz de realizar búsquedas en millones de páginas, crear una respuesta a partir de fragmentos recogidos en lugares diversos y proporcionarla rápidamente –menos de 3 segundos por 20 000 documentos—, pero no es más que una ayuda». Poulain explica que las herramientas de predicción llegaron con bastante rapidez al sector Travel para gestionar, por ejemplo, el precio de los billetes de avión a través del aprendizaje automático y algoritmos sofisticados. «La empresa californiana Flyer predice, con una precisión del 90 %, el precio de un billete de avión para un día y una hora señalados. Esto resulta interesante para las empresas que tienen muchos viajeros, ya que les permite ahorrar hasta un 2 % al año. La predicción resulta interesante tanto para compradores como vendedores, como herramienta de ayuda para la toma de decisiones. El negocio será, por consiguiente, impulsado en parte por la predicción y los algoritmos».

Para Jérôme Alla (DIMO Software), la predicción permite anticipar las necesidades en tesorería y la negociación de tarifas. Por su parte, Jérôme Bonnepart (Arkema) considera que existen, sin embargo, unos límites. «Por ejemplo, cuando un periódico despliega a sus enviados especiales en el último momento es, a todas luces, una situación imprevisible. En mi sector, la química, podemos anticipar los precios con relación a la volumetría habitual de la empresa y la periodicidad, pero no necesariamente tenemos redundancia de destinos». El tema se conoce todavía poco en la empresa, o todavía no se utiliza acertadamente, según él.

A corto plazo, la inteligencia artificial servirá de contrapoder frente a las compañías aéreas. Acompañará al viajero para prever su comportamiento: «Por ejemplo, en el momento de la reserva de una noche de hotel, se ofrecerá al empleado-viajero una reserva con sala de deporte, pero sin desayuno, según sus costumbres. De todas formas, las empresas encontrarán otros incentivos a medio o largo plazo». Julie Panadero (ESCAET) considera que, todavía, las soluciones son muy pocas o se desconocen. A parte del «buzzword», ¿quién es capaz de dar una definición, o de demostrar aplicaciones concretas?

 

Incremento de la productividad y reducción de los costes

Para Ziad Minkara (CDS Groupe) «En materia de predicción, una herramienta resulta interesante a partir del momento en que es el hombre quien establece las reglas. El learn-to-learn significa que, a partir de ahora, la máquina es la que aprende. Antes, el editor miraba el perfil del viajero, las reglas de la empresa, la regularidad y el comportamiento del viajero. Con esos datos, el editor intentaba crear la solución ideal para toda la cadena: se recopilaban los datos, se asignaban los objetivos y se generaban los resultados. Ahora, ya no damos reglas a la máquina, sino ejemplos. La máquina es la que saca las reglas, lo que plantea un problema de toma de decisiones. El desarrollo se vuelve infinito y la empresa no lo controla». A lo que añade: «Esto vale para el avión o el hotel, donde los precios varían cada minuto. La reducción del gasto es actualmente el objetivo que une a todos. Los editores invierten hoy en la IA, esto ya pasaba desde el 2011, con las reglas de la política de viajes, de topes, de geolocalización; pero todavía no es la máquina la que impone sus elecciones learn-to-learn. El objetivo del editor es satisfacer al cliente, quien, por su parte, quiere reducir gastos. El paso a la IA todavía da un poco de miedo».

Respecto al incremento de la productividad, Jérôme Alla (DIMO Software) subraya que la IA puede permitir reducciones de costes, por ejemplo, en la gestión de notas de gastos, que es un proceso repetitivo. Por su parte, Vasile-Marian Scuturici (INSA) explica: «La tecnología OCR permite extraer una imagen y texto, gracias a algoritmos de aprendizaje automático. En la práctica, puede que la fuente de la imagen no sea de buena calidad. Por ejemplo, un viajero lleva su billete de tren consigo y a veces se estropea, lo que hace que algunos datos no se puedan leer. La tecnología OCR ya no forma parte realmente de la inteligencia artificial. Lo que no sabemos hacer se considera IA, salvo el reconocimiento de la escritura manuscrita. La dificultad ha pasado del reconocimiento al tratamiento de los caracteres y a la sustitución de la información que falta (el precio, por ejemplo). Pero, ¿cómo saber si se factura un billete de tren y no un billete de avión? El OCR en sí ya no es una dificultad».

 

¿Y en el futuro? ¿Qué personalización se hará de la oferta?

¿Qué lugar ocupa la herramienta?

El incremento de productividad en materia de ROI es difícil de cuantificar para las empresas que quieren contar con una solución que integre la IA. Jérôme Bonnepart (Arkema) enumera varios criterios importantes, como puede ser el tiempo de viaje, la comodidad y el estrés del viajero: «Si se divide por tres el tiempo que se tarda en el tratamiento de notas de gastos, ¡es mucho! Esta tarea se hace en el tren o en el hotel, durante un tiempo muerto. Ya no es necesario estar en la oficina. Después, está el tratamiento. Existen unos riesgos de error de IVA, pero, de forma general, la empresa gana tiempo. A menudo, es el departamento de Compras quien evalúa la rentabilidad de las soluciones, y los que hacen hipótesis de trabajo y aplican baremos. Es más fácil cuando la misma herramienta se implementa un poco por todas partes y los empleados se hacen con ella. La IA, sin el asesoramiento del editor, no sirve para gran cosa. Se corre el riesgo de utilizarla y que no reporte beneficios».

«CREACIÓN DESTRUCTORA»

 

Guillaume Poulain (Travel on Move) evoca la noción de «creación destructora» para la IA: «Es la primera vez que un avance tecnológico intenta quitarle el puesto al trabajo intelectual. ¿Necesitaremos a contables o abogados internos cuando la máquina podría realizar sus tareas? El fraude interno será erradicado gracias a controles estrictos. Tendremos un aumento de la productividad, pero concentrado en puestos muy avanzados». En efecto, muchas empresas utilizan Centros de Servicio Compartidos (CSC) para la contabilidad, la formación, la nómina, etc. Después de haber sido centralizados, son exportados y tratados en el extranjero. El control de los gastos será más preciso, pero al cabo de un tiempo, se hará solo gracias a la inteligencia artificial. ¿Hay motivos para asustarse? Julie Panadero (ESCAET) piensa que la IA debería permitir centrarse en tareas con valor añadido que la máquina no puede realizar: «Es la oportunidad que tienen los negocios de volver a centrarse en su esencia».

¿Qué lugar ocupan los chatbots?

Hablar de inteligencia artificial significa, cada vez más, hablar de personalización de la oferta. ¿Cuál es el grado de fiabilidad de los chatbots en el sector del Travel? Para Guillaume Poulain (Travel on Move) «Los chatbots no son más que un epifenómeno y no van a reemplazar a un agente de viajes o a un TMC. Hacen ganar algo de tiempo en cuestiones frecuentes automatizando tareas repetitivas, pero pronto nos olvidaremos de ellos».

La aplicación Sam anticipa el mundo del mañana: un asistente personal móvil y virtual —mucho más potente que Siri— con intercambios de lenguaje natural. Guillaume predice: «Ya no descargaremos aplicaciones sino asistentes especializados que ofrecerán soluciones a situaciones que el viajero todavía no había contemplado. El asistente podrá anticipar un retraso a causa de una reunión e iniciar una acción consecuente, como el envío de una alerta y la compra de un billete». Guillaume considera que una buena tecnología debe ser transparente, pero también responder a un uso real.

Pero con la autonomía ganada, ¿no será que perdamos el gusto por aprender? (un idioma, por ejemplo). Es cierto que falta la empatía y la creatividad en la IA, pero, si permite que los humanos dialoguen, acercarlos, esto crea valor y no hay que asustarse. Lo que era ciencia ficción se transformará en el plan de negocio. ¡Seamos optimistas! La IA permitirá el acercamiento entre humanos para dar paso a la inteligencia emocional. Julie Panadero (ESCAET) cierra la sesión con esta frase: «La IA podrá dar al ser humano las emociones y satisfacciones acordes a sus necesidades».

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