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00:00Muy buenos días, bienvenidos a este nuevo evento organizado por el Español Invertia,
00:07en esta ocasión en colaboración con KPMG, en el que vamos a hablar de una de las tendencias
00:11tecnológicas que más en boga se ha puesto en los últimos años, como es la inteligencia
00:14artificial generativa. Vamos a abordar sus retos, sus oportunidades, sus beneficios,
00:19vamos a conocer casos de uso concreto y para ello tenemos con nosotros a cuatro ponentes.
00:24Voy a presentárselos. Lucia Flecha, directora de transformación digital de Ferrovial. Buenos
00:28días. José Manuel de la Chica, que es el responsable de inteligencia artificial generativa
00:34del grupo Santander. Hola, buenos días, ¿qué tal? Tenemos a Silvia Hernández, que es directora
00:38de sector financiero y seguros y miembro del comité de dirección de Microsoft España.
00:41Buenos días, Silvia. Y por último a David Sanz, socio de KPMG Lighthouse en España.
00:46Buenos días. Muchísimas gracias a los cuatro por participar en este foro. Tenemos una hora
00:51para hablar de idea generativa. Por experiencia nos suele faltar siempre tiempo para contar
00:55todo lo que puede aportar la tecnología. En este caso vamos a hablar de términos generales
00:58y también de sectores muy concretos, de banca y de construcción, de servicios, de infraestructuras
01:03en general. Y quería empezar por la parte más general, hablar un poco no tanto de estos
01:08sectores sino de esa parte general. David, ¿en qué punto se encuentra ahora mismo el
01:13desarrollo tecnológico y la adopción de la idea generativa? Bueno, yo creo que en este
01:17momento nos encontramos en un punto que podríamos decir que es dulce. La inteligencia artificial
01:21generativa ha venido y en los últimos años hemos visto y sobre todo en los últimos meses
01:27un impacto significativo no solamente en la potencia de los nuevos modelos que nos permitieron
01:32hacer cosas que antes eran impensables, no solamente generar contenido, generar texto,
01:39procesar imágenes, audio, etcétera, sino que nos permite hacer cosas y un impacto en
01:46la productividad que era inimaginable. Estamos trabajando con distintas empresas donde les
01:50estamos ayudando en la implantación de este tipo de tecnologías, muchos casos en la mano
01:54de Microsoft, donde lo que estamos viendo es que hay una realización de ahorros, que
02:00hay un impacto en productos, en servicios que no eran o están yendo más allá de lo
02:09esperado. Eso es algo que creo que anteriormente no podíamos ni imaginar. Silvia, trabajáis
02:16con Capemotion en estos proyectos, ¿cómo veis esta adopción? ¿Cómo se estáis encontrando
02:21en diferentes sectores la adopción de la IA generativa? Bueno, pues ahí en general,
02:27por el momento que estabas también preguntando, vemos que estamos en la antesala de una nueva
02:31era de productividad y de experiencia. Sin duda viene unos próximos años de una innovación
02:38y una transformación importante de las distintas industrias. Como habéis podido ver, las experiencias
02:44de los clientes de los distintos sectores han venido evolucionando a lo largo de los
02:49últimos años y hemos venido viendo cómo cada vez están esperando experiencias más
02:54digitales, más móviles, contextuales, personalizadas, real time, y pensamos que la inteligencia
03:01artificial viene ahora a dar cobertura a todo ese gap junto con cloud para realmente cubrir
03:09todas esas expectativas que las distintas industrias y sus clientes estaban demandando.
03:16Y en este sentido estamos viendo que se está desplegando una adopción, en el caso de la
03:20industria financiera, por ejemplo, estamos viendo que se está desplegando en tres ámbitos.
03:25Por un lado, todo lo que tiene que ver en el mundo de los clientes y estamos anticipando
03:33una transformación importante en los modelos de distribución, en los modelos comerciales,
03:37como las sucursales, pues al final tienen un día a día donde hablan hoy con un número
03:43de clientes y pensamos que en muy poco tiempo va a haber un salto muy importante en su productividad
03:47porque la inteligencia artificial les va a permitir preparar las reuniones espectacularmente
03:51bien y mucho más rápido y van a poder hablar con mucho más clientes y tener una conversación
03:55mucho más inteligente y de mayor satisfacción para los propios clientes, con un impacto
03:59doble, productividad y satisfacción.
04:02Aquí quisiera mencionar, también hay un caso público con el que estamos trabajando,
04:08que es el de la London Stock Exchange, a mí es uno de los casos de los que estamos trabajando
04:13globalmente más relevantes, estamos desarrollando un partnership conjuntamente, pues a través
04:20de toda nuestra tecnología y donde Copilot ya está ayudando a los banqueros a preparar
04:24de una forma express todas sus reuniones y fijaros los banqueros de inversión que al
04:29final no sólo necesitan información del propio cliente, también información de los
04:34sistemas pero a la vez información pública para poder tener toda la información de una
04:39y poder avanzar sobre ello.
04:41Por irme a otro ámbito, también estamos viendo cómo las entidades financieras están
04:44desplegando la inteligencia artificial para todo el mundo interno, el mundo de los empleados,
04:50para poder mejorar la experiencia del propio empleado pero a la vez mejorar radicalmente
04:54también la productividad.
04:57En este sentido, Copilot está ayudando mucho a reducir tareas de bajo valor para dedicar
05:03este tiempo a tareas de alto valor y realmente hacer un switch hacia una mejora de la productividad.
05:11Aquí mencionar, por poner un ejemplo, el caso de BlackRock, que es un caso público
05:15y que también podemos mencionar, donde están desplegando más de 20.000 Copilots en toda
05:22su compañía y han identificado un grupo de, ellos lo llaman como cuadra de tripulación,
05:30cuadría de tripulación al hilo de Copilot para poder apoyar en el despliegue y poder
05:35tener, capturar cuanto antes todo ese impacto.
05:38Y por último, estamos viendo que se está utilizando mucho en todo el mundo de los procesos
05:42para realmente hacer una transformación muy relevante, automatizando y avanzando hacia
05:47un mejor cost-to-serve por medio de la inteligencia artificial.
05:50En este momento, muy recientemente hemos anunciado nuestras novedades de Copilot Wave 2, donde
05:57podemos ver como Copilot de Microsoft 365 con la combinación de agentes, con Copilot
06:03Studio, que esta es la novedad que hemos lanzado recientemente, van a permitir dar el salto
06:08de acelerar la inteligencia artificial a escala, que este es el momento preciso donde ya empiezan
06:13a estar muchas entidades.
06:14Oye, se han hecho POCs, después se ha pasado a casos de uso y ahora estamos en el momento
06:19de dar el salto a la inteligencia artificial a escala.
06:22Has comentado casos de sector financiero, tenemos aquí a un banco, José Manuel, ¿qué
06:26estáis haciendo vosotros en IAG Generativa, cómo estáis adelantando esta tecnología?
06:30Pues lo estamos viendo con una visión muy holística y sobre todo muy orientada de luces
06:36cortas, ejecutando en el corto plazo, pero también con una visión de luces largas que
06:40sea capaz de proyectarnos en el futuro, porque yo creo que al final cuando hablamos de IA
06:47y de IA Generativa, todos sabemos que la IA viene de muy atrás, viene de los años
06:5150, pero hemos tenido un salto espectacular, sobre todo desde 2017 donde se empieza a hablar
06:56de los Transformers como nueva arquitectura capaz de dinamitar lo que se estaba haciendo
07:02hasta ahora y creo que se está produciendo un salto cuántico.
07:06Más allá de que ya estamos viendo realmente el impacto de este salto, lo cierto es que
07:12estamos en las primeras fases del camino, es verdad que a corto plazo hay líneas por
07:17ejemplo y se comentaba Anonter muy bien, todo lo que tiene que ver con la experiencia del
07:22cliente, los asistentes virtuales, los contact centers, la información contextual, la personalización
07:29de las experiencias, hay mucho que ya puede llegar a la última milla a las manos del
07:33cliente y está generando valor.
07:36Luego hay otra línea muy interesante en la que se puede trabajar dentro de la banca y
07:39en la que estamos explorando que es cómo funcionan nuestros procesos.
07:43Hay una cosa muy curiosa que pasa sobre todo en las grandes empresas y empresas que además
07:47tienen un legacy, no son empresas que tengan 5 ni 10 años, sino que vienen de atrás y
07:52son empresas complejas, grandes y que están en muchos países y es que tienen procesos
07:56muy críticos, procesos muy complejos y que a su vez tienen muchas derivadas desde el
08:01componente del regulador a cómo ese proceso impacta en la cuenta de resultados de la empresa,
08:07del banco.
08:08Entonces todo ese movimiento, todo ese modelo operativo de procesos puede verse mejorado
08:12drásticamente por la inteligencia artificial, sobre todo porque al final una de las capacidades,
08:17hay dos capacidades importantísimas que tiene esta ola de inteligencia artificial, la primera
08:22que es de propósito general, ya no es una IA que es capaz, machine learning clásico,
08:29te resuelve un problema muy concreto pero muy bien, sino que ahora soy capaz de resolver
08:33muchísimos problemas de muy diversa índole y de manera muy adaptativa y la segunda es
08:39que además toda esa tecnología puede embeberse dentro de los procesos actuales, es decir,
08:46puede canalizarse muy fácilmente, puede embeberse dentro de lo que ya tenemos.
08:51Esa es una de las líneas, la tercera que es importante en cómo desarrollamos software,
08:55cómo construimos nuestra propia tecnología, al final esta, la inteligencia artificial
09:00una de las cosas interesantes que tiene es que nos ayuda a mejorar la manera en que desarrollamos
09:05tecnología, construimos software, construimos aplicaciones, lo hacemos de manera más eficiente,
09:10más fácil y más adaptativa, entonces también ahí se incluye un plus de productividad muy
09:15interesante, de productividad y de calidad y por último en cómo afecta a las personas,
09:22la fuerza de trabajo, nosotros hablamos mucho del empleado aumentado, de oye, cómo damos
09:27a la persona que está trabajando una serie de superpoderes, de capacidades para hacer
09:31las cosas mejor, más rápido, con más garantías, es decir, al final lo que le estamos dando
09:36es capacidades extra para que haga lo mismo que hace pero lo haga mejor, pero no solo
09:41pasa eso sino que a medida que va conociendo esas capacidades es capaz de encontrar cosas
09:46nuevas que no estaba haciendo hasta ese momento y que seguramente pueden aportarle valor a
09:51esta persona a nivel personal, al equipo en el que trabaja y finalmente al banco, pues
09:55creo que eso es un viaje de largo recorrido y sabiendo que están por ahí, por llegar
09:59los agentes, que es una cosa que me apasiona, estoy esperando 2025 con las palomitas.
10:05Luego hablaremos de todo eso, pero quería acabar antes, saltar al otro sector, hemos
10:09hablado mucho de banca, pero en infraestructuras, Lucía, ¿cuáles son esos casos de uso? ¿se
10:13parecen un poco a los de la banca? Bueno, yo creo que un poco el discurso de
10:17Silvia y José Manuel es similar, me voy a centrar sobre todo en para qué, yo creo que
10:21entrar en los cómos, que probablemente sea interesante, lo podemos ir abordando durante
10:25la sesión. Ferrovial tiene un programa de inteligencia artificial que lleva ejecutando
10:30ya varios años y es verdad que en los dos últimos años hemos incorporado la componente
10:35de IA generativa, pero es un plan que ya tenemos en marcha. Lo estamos orientado desde una
10:40óptica de procesos, no tanto desde la tecnología y desde tres ámbitos, que yo creo que Silvia
10:45lo ha explicado así también. En nuestro caso, en nuestro negocio, o sea, cómo aplicamos
10:49la IA y la IA generativa en toda la cadena de valor de nuestros activos, es decir, desde
10:54la licitación, el diseño, la construcción y la operación, desde un punto de vista de
11:00procesos compañía, que igual eso profundizo menos porque creo que es más cross-empresa
11:05en términos de legal, recursos en manos, etcétera, y luego el de la mejora de la experiencia
11:09del empleado y el aumento de la productividad. Entonces, en el primero, sí que es verdad
11:13que tenemos diferentes casos de uso, muy ligados a la eficiencia y a la eficacia, pero también
11:18ligados a la innovación, a la generación de valor. Por ejemplo, en las fases de licitación
11:23y desarrollo de negocio, pues tenemos casos de uso que permiten hacer un análisis con
11:28IA generativa de cuáles son los principales riesgos que te vas a encontrar en ese proyecto,
11:34y de hecho lo estamos haciendo con una tecnología que se especifica al sector, o lo que llamamos
11:38video writing, que básicamente es que cuando hay que escribir una propuesta no empezamos
11:43de cero, sino que nos apoyamos en versiones anteriores o en procesos anteriores y también
11:49se hace un análisis evidentemente del pliego y te hace un primer borrador. Luego, en la
11:54parte de la operación y el mantenimiento, por ejemplo, tenemos muchos, pero por centrar
11:59menos algo en uno, estamos aplicando la tecnología de large visual models, que al final permite
12:04procesar imágenes en tiempo real de forma muy efectiva, y eso tiene tanto objetivos
12:11o un impacto de efectividad y de proactividad a la hora de identificar mejoras que tenemos
12:15que hacer, por ejemplo en una carretera, en términos de mantenimiento, pero hay una componente
12:20muy importante de reducción del riesgo, que es muy relevante en nuestro sector, en seguridad
12:24y salud, pues que te permite identificar algún tipo de incidente en tiempo real y lanzar
12:29una alarma proactiva, o también cuando luego hay que hacer ese informe posterior cuando
12:34había algún tipo de incidente, es mucho más objetivo porque tienes esa información.
12:40En la parte de compañía me centro un poco menos, previamente en legal, en recursos humanos
12:45tenemos casos de uso, por ejemplo, de mejorar el matching, el proceso de recruiting, mejorar
12:49el matching entre los candidatos y las oportunidades que tenemos abiertas, y en la componente de
12:55experiencia de empleado y productividad tenemos dos mundos, uno es el que nos estamos apoyando
13:01en Microsoft y estamos desplegando, y ahora podemos comentar a escala copilot, para apoyar
13:06en todo el mundo Office 365, y luego en el mundo ferrovial ya nosotros desarrollamos
13:12nuestro propio agente virtual que se llama Maya, que lo que nos ayuda es dar apoyo al
13:16empleado en cualquier tipo de consulta o de ayuda que pueda tener en su día a día.
13:20La lista de aplicaciones, de casos de uso, las que habéis escribido todos, y al hablar de esta lista
13:26habéis dado la base ya de cuáles son los beneficios que se derivan de usar la tecnología,
13:32pero que me va a preguntar en esta parte, ¿por qué es tan beneficioso aplicar vía generativa
13:38a los procesos, a la tecnología que utilizas, a todo?
13:42Yo creo que te permite hacer cosas que anteriormente no podías hacer, te voy a poner dos ejemplos,
13:49y voy a ir de la mano de ejemplos en el área de infraestructuras y en el área de bancaseguros.
13:55Tenemos clientes con los que desde la perspectiva de bancaseguros lo que estamos haciendo es,
14:00según llegan las llamadas al call center, las estamos procesando, estamos analizando el audio,
14:05y automáticamente estamos proponiendo a los agentes qué es lo que debería hacer.
14:10Eso permite algo que es totalmente disruptivo, ¿por qué?
14:14Cuando nosotros somos capaces, cuando un cliente llama para abrir un siniestro a una compañía de seguros,
14:22somos capaces y estamos ayudando a, de forma automática,
14:25no solamente identificar las coberturas que tiene contratadas el cliente,
14:31no solamente somos capaces de ver hasta qué punto y qué capital asegurado tiene,
14:36sino que proponemos si se tiene que aperturar o no, y el por qué.
14:39Esa capacidad de razonamiento, esa capacidad de llegar y proponer y acelerar,
14:44lo que nos ha permitido es bajar el tiempo desde doble dígito en minutos en la gestión de la llamada,
14:51hasta pocos minutos, estamos hablando de dos, tres minutos por llamada.
14:55Cuando somos capaces de bajar más de doce minutos el tiempo de llamada,
14:59estamos impactando en la calidad que percibe el cliente de nuestro servicio,
15:04estamos impactando en los costes asociados a la gestión,
15:07y estamos mejorando la calidad de los profesionales que están atendiendo las llamadas.
15:13No solamente nos quedamos allí, somos capaces de automáticamente generar las cartas
15:17que van a llegar a los clientes para comunicarles la apertura o no de ese siniestro,
15:22y esto lo hacemos de una forma integrada con los agentes.
15:27Nosotros creemos que en este momento tenemos que tener el human in the loop,
15:33el humano dentro del ciclo, eso es lo que nos va a permitir es asegurar,
15:37y luego hablaremos de un tema muy orientado a la ética,
15:40muy orientado a cómo vamos a asegurar este tipo de servicios,
15:46lo que nos permite es tener el confort de que estamos cumpliendo con la regulación,
15:50de que tenemos una persona a la que podemos pedir responsabilidad,
15:52porque al final la inteligencia artificial no la podemos pedir esa responsabilidad.
15:56Lucía comentaba temas de infraestructuras, cojo también y os pongo un ejemplo,
16:01somos capaces de impactar en cómo se gestionan esas infraestructuras,
16:05es un caso muy similar al que tú has contado,
16:07lo que estamos haciendo es utilizamos este tipo de modelos
16:10que te permiten contextualizar el vídeo y lo que está pasando en las carreteras,
16:16y no solamente el que hacíamos algo tradicional de contar tráficos,
16:20contar qué tipo de vehículos estaban pasando,
16:22ayudar en los peajes a identificar qué piezas iban a partir,
16:26sino ir un paso más allá,
16:28identificar peligros de forma productiva en la carretera,
16:31automáticamente alertar de,
16:34ha habido un incidente en una carretera, un camión ha perdido la carga, etc.
16:37Eso lo hacemos de forma automática,
16:39y eso lo que nos permite es añadir una capa de seguridad extra
16:42a algo del que todos somos conscientes,
16:44que son los peligros asociados a la gestión de infraestructuras reales.
16:51José Manuel ha hablado de estos casos,
16:53Lucía, ¿qué beneficios les aporta a vosotros en concreto?,
16:56agilidad, ahorros económicos, no sé,
16:58¿cuál es la larga lista, imagino, de beneficios que trae?
17:03Bueno, yo creo que trae muchísimos beneficios,
17:05pero diría que incluso el más interesante,
17:08y ya saliendo porque lo hemos hablado todos,
17:09sobre todo hay un tema de productividad,
17:12de mejora de los resultados,
17:14al final casi cualquier KPI que se tenga dentro de la organización,
17:17pues se puede mejorar con IA,
17:19yo de hecho muchas veces lo que planteo es eso,
17:21es, oye, ¿qué nos mueve la aguja?, ¿cuáles son los principales KPIs?,
17:24y cómo podemos incrementar cada uno haciendo cambios relacionados con la IA.
17:29Yo creo que ahora tenemos sobre todo una gran oportunidad
17:32de poner la IA en el centro de la conversación
17:35y repensar muchas de las cosas que hacía la compañía,
17:37pero con esta óptica,
17:39o sea, no quedarnos solo en la última milla,
17:42que es verdad que es muy evidente que genera un impacto directo
17:44a la parte de procesos,
17:46incluso adicionalmente lo que comentaba David,
17:48es que toda esa información, todos esos insights
17:50que pueden salir de las llamadas o de los procesos,
17:53pueden aportar soluciones para que no vuelvan a suceder,
17:56o sea, todo empieza a conectarse,
17:58empieza a haber una inteligencia que conecta a toda la organización.
18:01Pero creo que uno de los grandes beneficios
18:03y una de las grandes oportunidades que tenemos ahora es...
18:05repensar las cosas con una óptica I-first, de verdad,
18:08o sea, muchas veces lo que suele pasar,
18:10cada vez que tenemos un salto de una era a otra,
18:15de la era pre-internet a la era internet,
18:17luego a la era móvil,
18:19cada vez que tenemos un salto cuántico de este tipo,
18:21muchas veces lo que hacemos es trasladar los sistemas tal y como estaban,
18:24pero les ponemos capacidades relacionadas
18:26con la tecnología que acaba de llegar.
18:28Si os acordáis todos cuando empezábamos con internet,
18:31las páginas tenían...
18:33cuando ibas a leer, la página web tenía forma de libro
18:35y los reproductores de audio tenían forma de radio,
18:38porque al final lo que hacemos es una traslación,
18:40hacemos esquemofismo, o sea, cogemos la idea antigua
18:43y le ponemos añadidos nuevos para adaptarse a la nueva tecnología.
18:47Claro, eso lo que pasa es que parece relevante, aporta valor,
18:51pero nos está dejando mucho valor sin capturar dentro de la transformación.
18:55Entonces, yo creo que uno de los grandes retos que tenemos ahora,
18:57además de todas esas cosas que estamos haciendo,
18:59es vamos a repensar nuestros sistemas,
19:01vamos a repensar los procesos,
19:03la manera en la que tenemos que trabajar,
19:05la manera en la que estamos dando valor al cliente
19:07y vamos a analizarlo y diseñar un sistema nuevo con la IA en el centro.
19:10Yo creo que eso ya no solo nos da beneficios en el corto plazo,
19:14porque la productividad, el incremento de los capéis va a estar ahí,
19:17sino que además nos habilita para los siguientes años,
19:20para las siguientes transformaciones,
19:21nos hace diseñar una organización que está a prueba de futuro
19:25y creo que eso es lo que realmente nos aporta valor hoy,
19:28pero además nos ayuda a capturar más valor mañana.
19:31O sea, si no hacemos esa transformación muchas veces,
19:33nos quedamos en la parte cosmética,
19:36que va a funcionar en 2024, pero igual en 2025 no.
19:40De hecho, hay un tema que me parece importante
19:42y lo quería compartir con los compañeros,
19:44que es que cada vez mi sensación es que va mucho más rápida
19:46la evolución tecnológica,
19:48que la evolución en la que las empresas están adoptando esa tecnología.
19:52Y a medida que la tecnología avance mucho más,
19:55va a ser más complejo sacarle el máximo provecho
19:58y ahí es donde yo creo que tenemos que buscar compañeros de viaje,
20:02creo que además las relaciones, los partners son interesantes,
20:06y luego adoptar una mentalidad de,
20:08oye, tenemos que ir de verdad a un modelo de adaptación continua.
20:12O sea, esto de los entornos buca,
20:13el entorno buca va a estar aquí siempre
20:15y tenemos que aprender a surfear la ola,
20:17porque si no, nos quedamos en los copa y luego cambiamos los procesos,
20:20pero esto va a ser mucho más grande y más profundo.
20:22Mucho sentir Silvia todo lo que dice José Manuel,
20:25en este tema de oportunidades, ¿cuáles son esas oportunidades?
20:29Pues vamos, os escribo absolutamente todo lo que los tres han comentado
20:34sobre el tema de la productividad,
20:36pues como decíamos se anticipa un salto importante
20:39en la forma de trabajar que va a conseguir ese impacto,
20:43pero también en la eficiencia,
20:44estabais comentando las áreas de operaciones,
20:46los procesos, de una forma muy clara,
20:48pues el poder incorporar inteligencia artificial,
20:51el poder incorporar incluso esta nueva ola de agentes que vienen ahora,
20:55que no solo permiten hacer una identificación de toda la información
21:01y poder completar toda la información de distintas fuentes,
21:03sino también van a permitir ejecutar tareas
21:07de forma automatizada y de forma inteligente,
21:09pues pensamos que nos van a llevar a contar con nuevos niveles de eficiencia
21:14y un mejor cost-to-serve en las operaciones,
21:16eso es muy relevante para las grandes empresas.
21:20Y luego, también como beneficios,
21:22vemos que se ha hablado mucho en los últimos años de...
21:27data-driven organization,
21:28se ha hablado mucho de tener una mayor personalización,
21:32pero creo que definitivamente la inteligencia artificial generativa
21:35va a permitir de una forma definitiva conseguirlo,
21:38va a permitir una mayor contextualización,
21:41hasta avanzar hacia modelos predictivos,
21:44es decir, que supongamos en un banco, que estábamos hablando,
21:47el que, teniendo toda la información como tienen disponible,
21:50ser capaces de anticipar todo lo que voy a tener que ejecutar,
21:53como recibos transacciones, pagos,
21:56y que incluso yo pueda dar a un clic y decir sí,
21:59y que se hagan automáticamente,
22:00o sea, quiero decir,
22:01viene un impacto en la satisfacción muy importante,
22:04incluso en el real-time que nos está costando,
22:07y pensamos que también la inteligencia artificial va a ayudar a acelerar
22:11a que todas estas experiencias sean,
22:14en real-time, omnicanales, predictivas y contextuales.
22:19Pues yo, por complementar también lo que han comentado los compañeros,
22:23yo creo que, y por dar otra óptica,
22:25en la componente más nuestra de negocio,
22:28como veis, los casos que he explicado,
22:30tampoco son muy sofisticados,
22:32yo creo que ahí lo que tenemos que conseguir ahora
22:34es implantar eso a escala,
22:36porque de alguna forma la IA generativa
22:39se está aplicando ya de forma masiva en muchas compañías,
22:43y dentro de nada va a dejar de ser tan diferencial,
22:45va a convertirse en un commodity,
22:47y como decía José Manuel, es que eso, de alguna manera,
22:50se embeba en la organización y dé oportunidad
22:53a, en el medio plazo, generar mucho más valor,
22:56más allá de, evidentemente, la efectividad, la eficiencia,
22:59y en nuestro caso, la reducción del riesgo.
23:02Si ahora, por dar la otra óptica,
23:04no solo la de clientes, sino también la de empleado,
23:06y en nuestro caso concreto de la implantación de Copilot,
23:11del Office 365, que hicimos un piloto
23:13y ahora estamos en fase de escalado,
23:16pues ahí estamos midiendo productividad,
23:18claramente, mejora de calidad de lo que están haciendo los empleados,
23:22pero también de satisfacción,
23:24y de hecho, hemos hecho la pregunta a los empleados
23:27que han tenido el piloto, para valorar un poco también
23:30cómo íbamos a hacer ese plan de escalado,
23:32cómo te sentirías ahora si te quitara la herramienta,
23:35y más del 80% ha dicho que sería un problema,
23:38entonces, creo que esa componente cultural y que el empleado,
23:41aunque sea a través de, pues en este caso Copilot,
23:44aunque hay muchas otras oportunidades,
23:46ya lo sienta como algo importante en su día a día,
23:49creo que es súper relevante, y no solo la productividad,
23:52creo que también nos puede ayudar a mejorar la experiencia
23:54y el bienestar del empleado,
23:56a medida que, bueno, pues que creo que
23:58puede dedicar su tiempo a hacer cosas que tienen más valor.
24:01Me quedo contigo, Lucía, para saltar al siguiente tema.
24:05Otro beneficio puede ser que la guía sea
24:07un motor de innovación en general, ¿no?
24:09Desde tu área de transformación digital,
24:10no solo trabajaréis en guía generativa, evidentemente,
24:13pero, ¿cómo puede ayudar la guía a impulsar eso,
24:15la innovación, la digitalización de las empresas?
24:17Pues, mira, yo creo que va un poco en línea
24:18con este comentario que te he dicho,
24:20que he dicho que puede ser un poco simplista,
24:23pero creo que aplica, ¿no?
24:25El aumentar la productividad a escala en la organización
24:28va a permitir que haya más espacio
24:31para que los empleados puedan generar valor
24:33y desarrollar ideas dentro del mundo de la innovación.
24:36Creo que las organizaciones, en general,
24:38muchas veces están asfixiadas en el día a día
24:41y eso, de alguna manera, ya es una oportunidad.
24:43Y luego os pongo un ejemplo en nuestro sector, ¿no?
24:46Os he hablado de la cadena de valor,
24:47desde la licitación, diseño, construcción y operación,
24:50y en el diseño, de hecho, estamos aplicando
24:53por lo que se llama diseño paramétrico,
24:55que de alguna manera es,
24:56el ingeniero ya no hace un diseño en solo un plano,
25:00por hacerlo así, sino que tenemos una herramienta
25:03de IA generativa en la que le metes diferentes criterios
25:06y te saca distintas opciones de ese diseño.
25:09Y eso favorece la innovación, amplía muchísimo las miras, ¿no?
25:13No quiere decir que la que estuviera proponiendo no fuera buena, ¿no?
25:15Pero, de alguna manera, el punto de partida
25:17ya es mucho más innovador.
25:19Entonces, bueno, de alguna forma, pues como dices, ¿no?
25:21La innovación es pilar de compañía
25:24y es parte de nuestro plan de transformación.
25:27Seguimos trabajando en desarrollar un montón de actividades
25:29que, de alguna manera, puedan apalancarse en la IA generativa.
25:32José Manuel, ¿vosotros también imagináis que la IA
25:34forme parte de ese todo de digitalización, de innovación?
25:37No, absolutamente no.
25:38De hecho, para nosotros la innovación,
25:42yo suelo decir que la innovación, al final, es una actitud,
25:44es una manera de hacer las cosas.
25:45O sea, yo creo que esta tendencia antigua
25:49que había que hubieran equipos de innovación
25:50que se dedicaban a innovar y el resto miraban desde la barrera,
25:53eso no tiene ningún sentido.
25:55Creo que, además, toda la parte de toda la IA generativa,
25:58sobre todo en la última milla,
26:00en la que está colaborando con las personas,
26:02si se utiliza bien es capaz de acelerar
26:04y de hacer más patente y más valiosa esa innovación.
26:08Eso, por comentar casos reales,
26:10por ejemplo, en equipos de desarrollo
26:11en los que están trabajando con los co-pilots,
26:14con los asistentes de GitHub, por ejemplo,
26:17con lo cual les acabas liberando tiempo,
26:18le acabas liberando tiempo porque consiguen bajar la pila
26:21de necesidades de cosas que tienen
26:23y, bueno, teníamos casos donde el 25% del código
26:26era código generado por la máquina,
26:28con lo cual acabas liberando tiempo.
26:31¿Qué es lo que hacemos con ese tiempo?
26:32Pues dividirlo en innovación para negocio
26:35e innovación para tecnología,
26:36que los propios desarrolladores fueron capaces
26:38de encontrar cosas que pueden hacer.
26:40Entonces, si eres capaz de liberar esos espacios
26:43y luego también de ayudar a las personas,
26:46porque la innovación también hay que favorecerla
26:47y hay que incentivarla,
26:50si eres capaz de favorecerla
26:51y que incluso esta herramienta se convierta en algo
26:54que permite la co-innovación,
26:56porque al final no solo te sirve para tu trabajo diario,
26:59de sacar la lista de temas que tienes que hacer,
27:02sino, oye, incluso en mi tiempo libre,
27:04en lo que estoy innovando,
27:05pues lo que decía Lucía,
27:07oye, dame posibilidades, ayúdame a ser creativo.
27:11Pero además muchas veces cuando hablamos de idea generativa
27:13también se acaba hablando de creatividad,
27:14oye, es que no es creativa.
27:16Lo cierto es que la mayoría de las personas
27:18estamos en el centro de la campana de Gauss,
27:20o sea, no somos ni Mozart ni Goya
27:24y lo que necesitamos es tener ideas,
27:26conversar con alguien, hacer un brainstorming
27:28y ahora todo eso lo podemos hacer con una máquina,
27:30no necesitamos reunirnos con siete personas
27:32y un montón de post-it.
27:33Creo que lo importante es tener capacidad de hacerlo,
27:36tener incentivo para hacerlo, que eso es fundamental,
27:38oye, la innovación no es un nice to have, es un must,
27:41y que luego todo eso que se va generando
27:43se pueda canalizar dentro de cosas reales.
27:46Si estamos hablando de que tenemos que reinventar
27:48las organizaciones y reinventar los sistemas,
27:51pues la mejor manera es hacerlo con las personas
27:53que están trabajando en ellos.
27:54Entonces yo creo que la innovación
27:56hay que meterla, hay que embeberla
27:57dentro del tejido productivo y no como algo opcional,
28:00sino como una fase más del proceso.
28:02David, cuando vosotros trabajáis con las empresas,
28:04¿veis que la idea generativa ha ayudado
28:06a impulsar esa innovación de la que hablamos?
28:08¿Han acogido con más ganas este entorno tecnológico?
28:12Yo te diría que sin lugar a dudas, y es más,
28:13nosotros en KPMG hemos sido clientes de Microsoft
28:16y nos ha permitido también incluso a nosotros
28:18vivir esa realidad.
28:19Yo creo que tanto Lucía como José Manuel
28:23han dado en los puntos que son core.
28:26Al final, lo que te permite esta tecnología
28:29es, por un lado, de mano, en este caso de Microsoft,
28:32conseguimos democratizarla, es decir,
28:34que llegue y que permee en toda la organización.
28:36La utilización del Copilot lo que permite
28:39es llevarla a ella, a toda la organización.
28:41Y eso es algo disruptivo porque la tasa de adopción
28:43de este tipo de tecnologías no suele ser tan democrática
28:47o no suele llegar de una manera tan fácil
28:50a todos los empleados.
28:51El impacto está claro, impacto en productividad,
28:54tienes una liberación de tiempos y, sobre todo,
28:56impacto en creatividad.
28:57Cuando nosotros llegamos y somos capaces de tener tiempo libre,
29:01cuando somos capaces de chalengear,
29:03aunque sea con una inteligencia artificial,
29:06esos pensamientos que tenemos o incluso si habitualmente
29:09cuando trabajamos y estamos creando contenido
29:11o estamos haciendo informes, por tendencia natural,
29:14cuando estás repitiendo tareas,
29:16tienes un flujo de trabajo que siempre es el mismo,
29:19una forma de enfocarlo que siempre es el mismo.
29:21Esta tecnología lo que te permite es romper
29:24ese histórico que tú tienes y tener nuevas ideas,
29:26que luego va a lograr solo de incluirlas,
29:28pero eso es algo que lo que nos permite es
29:30llevar ese punto de creatividad,
29:32llevar ese punto de innovación a la empresa.
29:35La organización va a seguir cambiando,
29:36la inteligencia artificial acaba de llegar
29:38y no sabemos hasta qué punto se desarrollará en los próximos años,
29:42al final tendremos una inteligencia colectiva
29:45de toda la organización y para llegar hasta allí,
29:47para llegar a cambiar, no solamente los procesos,
29:51sino la propia cultura de la organización
29:53desde la perspectiva de innovación,
29:54ese tipo de herramientas son fundamentales.
29:58Silvia, además antes de hablar de la combinación con el cloud,
30:00con otras tecnologías también,
30:02innovación es todo junto, no una guía aislada.
30:05Sí, efectivamente nos encontramos como estaba mencionando antes,
30:11estamos iniciando una nueva era de innovación
30:14donde pensamos que estas nuevas interfaces
30:17más contextuales, más naturales,
30:19nos van a permitir llevar la tecnología a muchas más personas
30:22y hacer mucho más con ella y eso está todo por definir.
30:26Pensamos que se van a redefinir los modelos de relación
30:29de las empresas con los clientes,
30:30los modelos de relación de los departamentos entre sí,
30:33incluso cómo nos relacionamos con nuestras propias máquinas.
30:37A lo mejor dentro de un par de años trabajamos
30:39hablándole al ordenador que nos vaya diciendo
30:41prepárame el PowerPoint de XY y Z,
30:43sácame los datos de tal y lo va a ir ejecutando
30:46y el camino parece que va a ir por ahí,
30:47es una manera muy diferente de cómo trabajamos en este momento
30:51y parece que va a ir por ahí.
30:52Ahora estamos en los trimestres hacia adelante
30:55de realmente desarrollar todo eso.
30:59Desde luego, la combinación de la inteligencia artificial con la nube
31:04que permite muchísima más capacidad,
31:07también va a permitir extraer todo ese valor de los datos
31:09que mencionaba antes,
31:10de los datos estructurados, de los datos no estructurados
31:14y poder generar esos modelos de relación con los clientes
31:17más allá de la propia inteligencia artificial y de esa interfase,
31:20con una forma muchísimo más inteligente
31:22y esta combinación de las dos
31:24permitirnos dar un salto en esta experiencia.
31:27En este sentido, me gustaría mencionar un caso
31:30que está siendo de especial innovación en la industria financiera,
31:34es el caso de Commerce Bank,
31:35otro caso que también nos ha autorizado a comentar públicamente
31:39y es que están trabajando con la tecnología
31:42de inteligencia artificial generativa
31:43y avatares y están incorporando en su propia app
31:47un servicio de atención al cliente por medio de alguien que es un humano
31:51y que responde a los clientes ante cualquier consulta,
31:55incluso le puedes pedir que te haga transacciones.
31:57La verdad que se abre también un nuevo mundo por ahí bien relevante.
32:02Muy recientemente también han llegado los modelos GPT-4
32:05que traen un performance muchísimo mejor
32:08y que van a permitir una capacidad de respuesta
32:10y con unas latencias muchísimo mejores
32:13y estábamos comentando el despliegue de los agentes
32:16que también está por llegar.
32:18Y al punto que mencionaba también Lucía
32:21y que hemos comentado yo creo José Manuel y también David,
32:24en ese sentido de la liberación de tiempos
32:28que es fundamental para que podamos dedicar muchísimo más tiempo a la innovación.
32:33Yo por compartiros un dato,
32:34en Microsoft hacemos un estudio que se llama Work Trend Index
32:40y se hace a muchísimos empleados de muchísimas empresas
32:43de distintos sectores a nivel mundial
32:45y lo que revela es que un 57% de nuestro tiempo
32:50se dedica a tareas de comunicación
32:53y un solo un 43% a tareas de creación,
32:56realmente a la generación de valor
32:58porque nos dedicamos el día a mandar un e-mail,
33:00a responder, a transmitir,
33:02entonces si es cierto que esa liberación de tiempos
33:05nos tiene que permitir al final dedicar mucho más
33:08nuestra capacidad a la construcción, a la creación y a la innovación.
33:13Yo solo por reforzar una cosa que igual no lo hemos explicitado,
33:17la importancia de liberar ese tiempo para innovar internamente
33:21pero también desde el otro lado,
33:23cómo el propio ecosistema de innovación y de startups
33:27nos puede ayudar a nosotros a acelerar la vía generativa,
33:30en nuestro caso además es muy concreto porque al final hay muchas startups
33:34que están empezando a desarrollar tecnología de nicho,
33:37el ejemplo que os ponía antes del análisis de riesgo de los pliegos,
33:40y de alguna manera el estar muy cerca de ellos
33:42yo creo que en todas las industrias nos ayuda a diferenciarnos en el corto plazo,
33:47creo que eso es relevante.
33:49Totalmente de acuerdo y creo que hay un...
33:50y es muy importante el papel de las startups,
33:53creo que además y por complementar lo que decían Lucia y Silvia,
33:57hay un tema importante que es que aunque la estrategia de IA
34:01tiene que estar muy pegada al negocio,
34:03sobre todo a la parte de arriba del negocio
34:04porque es muy transformacional de la propia organización,
34:07por mucho que estemos hablando de Copilot y demás,
34:09al final estamos hablando de cómo toda la organización se mueve,
34:12hay una dependencia muy fuerte de la estrategia tecnológica detrás,
34:15o sea, al final no nos podemos olvidar que la IA per se
34:18no es algo que podamos llegar y activar en una organización,
34:22tenemos una dependencia muy fuerte del hardware
34:24y ahí estamos todos hablando de GPUs todo el tiempo,
34:28de cloud, de cloud computing si no tampoco podemos,
34:31de datos, o sea, si ya podemos tener los mejores LLMs del mundo
34:35que si luego no tenemos una capa de datos orquestada
34:39con nuestros data lakes, con una homogenización y tal,
34:42nos podemos quedar en el 20% o en el 10% de lo que podemos hacer,
34:46y luego, por ejemplo, de estrategia de APIs,
34:48si no toda la parte de agente, robotización y tal,
34:51pues nace casi con los días contados,
34:54entonces para mí un poco un mensaje importante sería,
34:56a la estrategia que tiene que estar muy pegada al negocio,
34:58pero el habilitador principal es la estrategia tecnológica,
35:01no nos podemos quedar solo en la capa de IA.
35:04En un momento hemos sido muy optimistas
35:05con las oportunidades, con las ventajas,
35:07pero nos toca ir a los retos, a la parte más complicada,
35:10porque son muy buenos proyectos, son muy buenas ideas,
35:13pero imagino que no haya sido y no vaya a ser fácil implementarlos.
35:18David, ¿cuáles son esos retos que tenemos por delante?
35:22A ver, yo creo que, antes decíamos,
35:25tenemos una democratización, podemos utilizar Copilot
35:28y la tasa de adopción es extremadamente buena
35:31y nos permite llegar a la organización.
35:34Es cierto que cuando vas a casos de uso muy específicos,
35:36cuando te verticalizas, cuando vas a solventar
35:39y entras a nivel de, oye, quiero cambiar,
35:43o quiero identificar productos o servicios que pueda transformar,
35:48tienes que ir un paso más allá,
35:49tienes que ir a lo que sería la parte final
35:54o la frontera de la tecnología,
35:57estamos hablando de agentes, estamos trabajando con agentes,
35:59estamos trabajando con distintas tecnologías
36:01y la realidad que tenemos es,
36:02hay un problema en muchos casos de productivización,
36:06porque la realidad es que estamos aprendiendo,
36:08llevamos unos meses y el año pasado yo creo que fue
36:11un año de ejecutar pruebas de concepto,
36:13de empezar a probar la tecnología, de formar equipos,
36:16lo que vemos en las empresas es,
36:18oye, ha habido un año de transición,
36:20un año donde se ha ido incorporando esa tecnología dentro de las empresas,
36:24se han empezado a hacer casos de uso,
36:26se ha visto qué necesidad tengo a la hora de productivizarlo
36:28y eso es un tema que ha costado y que está costando
36:31desde la perspectiva de que la empresa esté preparada.
36:34Hay una perspectiva también muy asociada y es,
36:38antes hablábamos de latencias,
36:40las latencias con los modelos anteriores,
36:42la latencia es el tiempo que tardo en tener las respuestas de los modelos
36:46y si bien es cierto que la gente está haciendo algo que nadie pensaba,
36:50es decir, tener conversaciones con una inteligencia artificial
36:53y conversaciones en lenguaje natural,
36:54eso es algo que es totalmente disruptivo,
36:57la realidad que tienes es que hay muchos casos de uso,
37:00donde cuando estás procesando vídeo, estás procesando audio, etcétera,
37:03tienes unos tiempos que son, en algunos casos, mejorables.
37:07La tecnología está ahí, se está mejorando,
37:09yo creo que antes comentaba Silvia que con el GPT-4
37:14teníamos una bajada de latencia significativa,
37:16que de facto nos permite tener conversaciones,
37:19interactuar ya no solamente por texto sino por voz,
37:21de forma impensable hace unos meses,
37:27pero yo creo que las dificultades siguen estando allí,
37:29en que la cultura esté preparada,
37:31que los equipos tecnológicos tengan las capacidades de hacer el end-to-end
37:37y no solamente ya en la identificación de los casos de uso,
37:39yo creo que están en casi todas las organizaciones,
37:41son muchas organizaciones identificadas,
37:43cuantificadas el valor potencial,
37:45ahora lo que lleva es, oye, pongámonos en producción
37:48y vayamos para adelante con ello.
37:51Silvia, cuando habláis con las empresas,
37:53¿cuál es el reto que veis?,
37:55estamos hablando de retos culturales,
37:56el otro día notaron esa redonda de IA,
37:58dijeron que el presupuesto a día de hoy no es el mayor problema
38:01a la hora de innovar, a la hora de aplicar ideas generativas,
38:03¿cuáles son los mayores retos?
38:05Pues para poder extraer todo el potencial que tiene a la mayor brevedad,
38:09que creo que muchas compañías están ahora en ese punto,
38:12en el buscar cómo escalarla,
38:16ya llevamos dos años habilitando la inteligencia artificial
38:18y efectivamente hemos estructurado en cinco lecciones aprendidas,
38:22las claves que consideramos fundamentales para dar ese salto,
38:27y sobre todo aprendiendo de los que vemos
38:28que lo están haciendo mejor en cada uno de los ámbitos,
38:30el primero de ellos es que, como decía José Manuel,
38:32este es un tema organizativo,
38:34end to end, tiene que venir liderado por el consejero delegado,
38:38el comité de dirección a ese nivel de la compañía,
38:40y tiene que absolutamente estar alineado a los objetivos más importantes
38:47de la organización y del negocio,
38:49tiene que apuntar efectivamente allá,
38:51es decir, los impactos, los casos de uso que se desplieguen,
38:53tienen que ir orientados a conseguir eso.
38:56Por otro lado, como mencionaba también David,
38:58al final es muy importante que quien lo tiene que habilitar,
39:01que es el área de tecnología,
39:02tiene que tener una estrategia end to end,
39:04una estrategia end to end que no es solo
39:06qué inteligencia artificial voy a habilitar,
39:09sino cuál es la infraestructura, cuál es la arquitectura,
39:12cómo tengo los datos, cómo todo esto funciona como un ecosistema,
39:16y cuál es la seguridad, es muy importante que todo esto esté claro,
39:20definido y tener esa estrategia end to end.
39:23La tercera clave es todo lo que tiene que ver
39:27con la propia estrategia de la inteligencia artificial,
39:30quiero decir, al final, pues estabas mencionando,
39:32no es lo mismo large language models, small language models,
39:36PTUs, o sea, la forma también que tengo de optimizar el uso
39:42para poder optimizar el coste que luego,
39:44en el despliegue de la inteligencia artificial,
39:46voy a tener dentro de la compañía,
39:48y luego que todo esté, como comentaba,
39:50apuntalado hacia los objetivos de la propia organización.
39:55El cuarto, para mí muy relevante,
39:57y no en todas las conversaciones que estábamos teniendo
39:59a nivel comité de dirección,
40:02siempre está en el top de la conversación,
40:04es la cultura, lo estábamos mencionando,
40:06creo que el cambio que está por venir
40:10tiene que traer consigo todo un cambio cultural,
40:13todo un programa de gestión del cambio en ese sentido,
40:18para ser capaces de pensar de una manera diferente,
40:21abordar los proyectos, los procesos de una manera diferente,
40:24y ser capaces de aprovechar al máximo y cuanto antes
40:27toda esta nueva tecnología.
40:29Y por último, es todo lo que tiene que ver con el governance,
40:33es decir, el governance desde un punto de vista de ética,
40:37de responsabilidad, de compliance, de métricas, de impactos,
40:42es muy importante que se vaya evidenciando los costes, los impactos,
40:47y todo esto como realmente está apuntalado al punto uno
40:50que mencionaba al inicio.
40:51Todo esto, al final, son las cinco claves que estamos viendo
40:55que pueden hacer escalar de una manera más rápida,
40:57más organizada y orquestada en una organización.
41:01Lucía, y en vuestro caso, en Ferrovial y en el sector general de las estructuras,
41:05¿cuáles son esos retos que os estáis encontrando,
41:07esos obstáculos para implementar esta tecnología?
41:09Los retos y los obstáculos, yo creo que son muy diversos,
41:13y creo que en este caso no dependen tanto del sector,
41:17y ya lo explico, además, cómo lo estamos abordando,
41:20que casi es declinar lo que estaba contando Silvia.
41:23Nosotros los retos los vemos como en tres ámbitos fundamentales.
41:27Uno son los puramente técnicos, que ya los hemos comentado,
41:30o sea, cómo industrializamos las capacidades técnicas,
41:33cómo disponibilizamos y securizamos el dato, sobre todo,
41:38y no sé si meterlo aquí,
41:39asegurar que tenemos los skills técnicos suficientes
41:43para poder dar ese valor al negocio.
41:45De hecho, por informes se está viendo que aquellos perfiles
41:47que están más orientados a aplicación al negocio,
41:50como el ingeniero de IA,
41:51pues es donde hay mayor gap a la hora de cubrir las posiciones.
41:56Luego, el que tiene que ver más, para mí, con el impacto final.
41:59Como dices, probablemente la inversión,
42:01por ser algo súper estratégico ahora, no es el mayor problema,
42:05pero es verdad que hay tantas oportunidades encima de la mesa
42:08que a veces faltan criterios para priorizar,
42:11y ya no es un tema de recursos,
42:12sino a veces es incluso de ancho de banda.
42:14Entonces, el asegurar que somos capaces de cuantificar
42:18y de medir el impacto de todo lo que hemos estado comentando,
42:22pues no es tan evidente.
42:24Y para llegar a ese impacto,
42:26no tiene que ver sólo con desarrollar la tecnología
42:29o implantar la tecnología,
42:30sino que tiene que ver con entenderla y con adoptarla.
42:33Entonces, esa es la segunda parte,
42:35que está más relacionada en cómo ponemos foco
42:37en toda la componente de formación,
42:40un poco de forma más general para ese entendimiento y esa adopción,
42:43y toda la componente de comunicación.
42:46Y luego yo creo que un reto que es más específico de esta tecnología,
42:51que quizá los que he contado pueden aplicar a otras,
42:54fundamentalmente es el del buen gobierno y el de la ética.
42:59Entonces, por eso nosotros en Ferrovial lo que hemos hecho,
43:01yo he hecho dentro de mi área de transformación digital,
43:03que digamos es como la más transversal o más híbrida
43:07en el área de IT y de innovación,
43:11y básicamente estamos dándole un carácter transversal al programa,
43:16es decir, están involucradas las áreas más técnicas,
43:18o sea, el centro de excelencia de IA, la tecnología,
43:21ciber, innovación,
43:23pero de alguna manera desde mi área lo que aseguramos es,
43:26un poco lo que decía Silvia,
43:28que tenemos una estrategia clara,
43:30que tenemos un modelo de impacto,
43:31que estamos incorporando la componente de gestión del cambio,
43:36que estamos apalancándonos en nuestro ecosistema de vendor,
43:38a veces evidentemente parte del proceso que nosotros seguimos,
43:42y yo creo que por eso no es solo IA centric,
43:45es decir, lo hacemos desde el proceso,
43:46levantamos las oportunidades con el negocio,
43:48y lo que nos damos cuenta de que en algunos casos,
43:51los problemas no hace falta resolverlos con la inteligencia artificial,
43:54a veces es tema de automatización,
43:56pero ahora hay un reto ahí,
43:57porque ahora como es trending topic,
43:59pues cuando tú te aproximas al negocio
44:00a hablar de inteligencia artificial,
44:02todo el mundo te recibe,
44:03cuando vas a hablar de automatización,
44:05pues ya no es tan, ya dices,
44:06bueno, pues esto ya no es tan sexy,
44:08pero es que nos hace falta,
44:09nos hace falta seguir digitalizando y automatizando nuestros procesos,
44:12para sacarle valor,
44:13pero nos apalancamos ahí,
44:15¿qué ocurre?, que en ese momento lo que hacemos es,
44:16de forma multidisciplinar dentro del equipo,
44:20en ese programa,
44:21lo que hacemos es buscar la mejor solución,
44:23a veces que desarrollamos internamente,
44:27pero hay veces que incluso,
44:28nuestros propios vendos de IT tradicionales,
44:31también en su romba traen capacidades de inteligencia artificial,
44:34entonces ahí decidimos cuál es la mejor solución,
44:36lo que hemos incorporado también en el programa,
44:38pues también esa componente más de gobierno y de ética,
44:41que bueno, que vamos a comentar a Olga ahora,
44:43que es muy relevante en este proceso.
44:45Antes de entrar en esa parte de ética y regulación,
44:47quería conocer, José Manuel,
44:48vosotros, ¿cómo son vuestros retos?
44:51Pues los retos yo creo que muchos se han comentado así,
44:54por destacar y por complementar,
44:56yo creo que es fundamental la del gobierno,
44:58sobre todo cuando estás en una gran empresa,
44:59con mucha diversidad de equipos,
45:02diferentes países, diferentes regiones,
45:04pues tener un gobierno central,
45:05donde tengas unos guardarraíles,
45:07que aseguren que hay un alineamiento es un gran reto,
45:10y luego por complementar y no repetir,
45:13creo que hay dos puntos interesantes,
45:15uno la parte de business case,
45:17o sea, clarificar que cada cosa que se haga,
45:19tenga un alineamiento con el negocio,
45:21y se sepa que se va a esperar,
45:22porque si no caemos un poco en lo que decía Lucía,
45:24hacemos ella y porque sí,
45:26pero luego no tiene un impacto directo,
45:28y no tiene un business que lo soporte,
45:30y luego porque esta tecnología,
45:31no es una tecnología, es una tecnología barata,
45:35si tenemos en cuenta el valor que es capaz de percibir,
45:38pero no es una tecnología que sea gratis,
45:40o sea, al final, y tiene una implicación alrededor,
45:42muy compleja, que al final hay que justificar
45:45dentro del business case.
45:46Y el otro reto,
45:47que yo creo que es para todas las organizaciones,
45:50pero que al menos nosotros lo tenemos muy presente,
45:51es que además tenemos que tener siempre
45:53una adaptación continua al cambio,
45:55tenemos que tener siempre un ojo puesto
45:57en lo que pasa en el mercado,
45:59y viendo lo que están haciendo los vendors,
46:00pero también lo que se están haciendo
46:01dentro de las universidades,
46:03de las áreas de investigación,
46:04o sea, yo todas las semanas tengo un análisis de paper para,
46:08y los voy categorizando según la importancia,
46:11esta semana llevo cuatro
46:12con capacidad de disrupción del mercado,
46:14o sea, es como la locura,
46:15porque están apareciendo cosas importantes todos los días,
46:18y además son cosas que cada vez son más complicadas,
46:21y ya con esto termino,
46:22y además se apalancan en una cosa
46:23que yo creo que es el gran reto de esto,
46:25que es que en el fondo de la magia,
46:27hay una caja negra,
46:29y dentro de la caja negra no sabemos qué pasa,
46:31eso es manejable cuando trabajamos con un copilot
46:36que nos ayuda a escribir cartas o hacer un PowerPoint,
46:38pero si lo llevamos a casos de uso,
46:40sobre todo con entidades reguladas,
46:42la caja negra se vuelve un problema,
46:44entonces todo lo que tiene que ver con el gobierno interno,
46:47la toma de decisiones, la monitorización,
46:50antes decía David, el human in the loop,
46:53pero es que aparte del human in the loop,
46:54ya vamos al human on the loop,
46:56o sea, porque el human no podrá estar en todos los procesos
46:58a medida que va a hacer tiempo,
47:00y además de lo que se habla ya es de la machine in the loop,
47:03o sea, máquinas vigilando a máquinas, máquinas que evalúan,
47:06entonces, hay que estar un poco con el ojo puesto en esto,
47:09viendo cómo tomamos las decisiones,
47:11porque igual que estamos nosotros,
47:12van a estar nuestros competidores,
47:14y aquí estamos jugando todos con las mismas herramientas.
47:16Yo creo que la adaptación continua al futuro
47:19es uno de los grandes retos que tenemos.
47:21Nos quedan poco más de 10 minutos,
47:23teníamos muchos temas que vamos a avanzar,
47:25no da tiempo a todos,
47:25pero sí quería juntar esta parte de ética
47:27que me parece muy interesante,
47:29y además va a estar muy vinculada a la siguiente tema,
47:31que era el tema de la regulación,
47:33al final mucha parte de la regulación va dirigida
47:35a proteger al consumidor, al ciudadano,
47:37a garantizar la seguridad de los datos,
47:39pues Manuel, ahora te toca ir primero,
47:40te he dejado con el final antes,
47:42¿qué importancia tiene esta parte de ética
47:43y cómo está afectando la regulación
47:45para que lo lleváis por defecto, el cumplimiento ético,
47:48ayudaros o impulsaros al desarrollo?
47:52Bueno, yo creo que en el caso de la banca,
47:54un poco incluso como la salud o los seguros,
47:56como ya nacíamos como súper regulados by design,
48:00estamos muy acostumbrados a estos procesos,
48:02con lo cual mucho del trabajo lo teníamos hecho.
48:04A ver, la regulación afecta mucho,
48:07y sobre todo las diferencias entre regulaciones.
48:10Yo creo que la aproximación europea de casos de uso es práctica,
48:14lo que pasa es que deja muchos flecos
48:17que todavía se tienen que matizar.
48:19Sin entrar en temas técnicos,
48:21había un debate hace poco con Bruselas
48:24sobre si las regresiones lineales tenían que considerarse IA,
48:27pues a nivel regulatorio.
48:29Pues bueno, pero hay que entrar,
48:31el diablo están los detalles, como siempre.
48:33Pero bueno, la regulación yo creo que al final es práctica para todos,
48:35es una garantía para los ciudadanos,
48:37pero es verdad que también implica un trade-off.
48:39O sea, al final siempre que adoptas unas líneas rojas
48:43tienes que renunciar a ciertas cosas.
48:45Y lo que nos está pasando ahí es que seguramente nos vamos a quedar
48:48fuera de determinadas partidas que se están jugando en el mundo.
48:53Ya tenemos a vendors que han dicho
48:55que no van a liberar su tecnología en Europa,
48:57con lo cual vamos a tener que renunciar a eso,
48:59y al mismo tiempo hay cosas que se podrían hacer aquí dentro
49:03y que no se están haciendo, pero se están haciendo entre los mercados.
49:06O sea, al final hay una constraprestación,
49:08es verdad que es una regulación muy garantista,
49:10y ahí como ciudadanos podemos estar súper tranquilos,
49:13como bancos también nos ayuda mucho,
49:17porque nos permite demostrar, no solo ser, sino también parecer,
49:21que estamos haciendo las cosas bien,
49:23y yo creo que eso es práctico,
49:24pero es verdad que también tenemos que ser conscientes
49:26de que pagamos un peaje, además en una economía,
49:30la de la IA, donde Europa no está siendo un actor principal.
49:34Nosotros, en cierto modo, somos casi más usuarios de la IA
49:38que fabricantes de la IA,
49:40y eso va a ser un reto que vamos a tener que ir manejando.
49:44Regulación, tema que sale en todas las escuelas de inteligencia artificial.
49:48A ver, yo creo que tenemos un entorno regulatorio,
49:51como bien decíamos, garantista.
49:53En Europa fue, yo creo que la primera región del mundo
49:56en que empezó a legislar y a regular ese tipo de tecnología,
50:01y es algo que es necesario,
50:03es algo que tenemos que tener todas las reglas del juego claras.
50:06Lo que pasa es que la aproximación es diferente,
50:09basándote en la localización geográfica, por así decirlo.
50:12En Europa tenemos una aproximación muy basada en el riesgo
50:14de cada uno de los algoritmos
50:17que estamos utilizando de inteligencia artificial.
50:20Si nos vamos a Estados Unidos, la aproximación es distinta,
50:25ni siquiera hay algo en el ámbito global, está muy localizado.
50:29Hay, en muchos casos, normativa de buenas prácticas
50:33a las que te puedes adherir o no,
50:35y esto también llega de la mano,
50:38y lo comentaba antes José Manuel, de la realidad que ellos tienen.
50:42Ellos están intentando incentivar la innovación,
50:45están intentando incentivar la competitividad,
50:48y eso lo que significa es que tienes que ser más laxo
50:51en algunos aspectos de cara a evitar tener ese tipo de planteamientos
50:56que en algún momento puedes chocar contra ellos.
50:58En el caso de China pasa algo similar,
51:00hay una aproximación con su plan para el 2030,
51:03en el que lo que están haciendo es,
51:05oye, fomento la innovación, aseguro y la aproximación es distinta,
51:10es una aproximación más comunitaria,
51:12más al bien común del objetivo de China,
51:18y no tanto personalista como puede ser en Europa,
51:22que es más garantista a nivel individual.
51:25Al final yo creo que convergerán en algún momento,
51:27en mayor o menor medida,
51:29pero está claro que hay ciertos temas que van a tener que respetar,
51:32garantías en cuanto a temas como núcleos poblacionales,
51:38que tienes que asegurar que tienen coberturas
51:42para evitar problemas que históricamente ha podido haber
51:45con este tipo de algoritmos,
51:47y llegarán a un punto de convergencia
51:49en cuanto a la garantía de ciertos elementos
51:52que por naturaleza tiene que estar,
51:54que es el respeto de las normas éticas,
51:56incluso desde la perspectiva de la ONU,
51:58que también tiene una aproximación diferente,
52:01en este caso muy aproximada,
52:03a la cobertura, el respeto de los derechos humanos,
52:07pues como ves son perspectivas diferentes de un mismo tema,
52:09pero el tópico final está siempre allí,
52:12que es garantizar el buen uso y que no te afecte a nivel individual.
52:18Lucia, ¿vosotros cómo estáis abordando todo este reto?
52:20Pues un poco en el contexto que os comentaba antes
52:23de ese programa transversal,
52:25que de alguna manera los equipos técnicos
52:28no es algo que probablemente pongamos foco de forma natural,
52:32por eso hemos creado un mecanismo de gobierno,
52:34un comité que es multidisciplinar,
52:36con diferentes áreas de la compañía,
52:38incluyendo legal, GDPR y recursos humanos para abordarlo,
52:42y luego hay un tema que es también casi cultural del empleado,
52:45y de hecho estamos utilizando inteligencia artificial para eso,
52:48que se llaman los RACS,
52:49que al final es una tecnología que permite procesar información,
52:53textos de gran volumen,
52:55y básicamente nuestro asistente virtual de Maya,
52:58pues va a haber uno para que el empleado pueda hacer preguntas
53:01sobre todos los documentos que hay de regulación de la AIAC,
53:05de la ONU, etcétera,
53:07y que pueda hacer preguntas y se pueda ir familiarizando
53:09un poco con la regulación,
53:11es como aplicar inteligencia artificial para protegerlo,
53:16estamos en parte de ese proceso
53:17y por eso tener un programa transversal es relevante
53:20para abordarlo de forma estructurada.
53:22Silvia.
53:24Por complementar y también la visión desde Microsoft,
53:27desde luego en Microsoft compartimos
53:30que la AI tiene que estar regulada,
53:32consideramos que para que las personas
53:34puedan hacer el uso de la tecnología,
53:36lo primero que tienen que tener es confianza en ella,
53:38por eso es tan importante para nosotros,
53:40no solo que la AI esté regulada,
53:42estamos además apoyando a los reguladores europeos,
53:45y hemos venido apoyando en el AI Act,
53:48y por otro lado también el avanzar en esa aproximación
53:50de Responsible AI,
53:52todo lo que trabajamos en tecnología,
53:54no solo en inteligencia artificial, en nuestra nube,
53:56se sustenta sobre los pilares de lo que denominamos
53:58la responsabilidad,
54:00y que trae todos los principios de seguridad,
54:03de privacidad, de equidad, de inclusión,
54:07de transparencia, de cumplimiento,
54:09y todo esto al final para salvaguardar
54:12la confianza de nuestros clientes en ese sentido,
54:17pero también por otro lado el ser capaces de balancear
54:20toda esta regulación con la capacidad de innovación,
54:24tener esa confianza, pero a la vez hacer el uso positivo,
54:27salvaguardar el uso positivo de esta nueva tecnología.
54:32Nos quedan dos minutos,
54:32pero sí que aquí me gustaría pedirlos a cada uno
54:34una breve conclusión del lema de esta mesa,
54:37de estos avances y desafíos que tenemos en el interior federal,
54:40un minuto para cada uno,
54:42¿cuáles son esas prioridades?, ¿hacia dónde vamos?,
54:45ahora vamos a hacer el orden, Lucía, empezamos por ti.
54:48Bueno, yo voy a enunciar tres áreas de foco en el corto,
54:53y creo que van a seguir aplicando en el medio plazo,
54:56aprovechar la oportunidad de la IA
54:58para seguir transformando la compañía y los procesos,
55:01es decir, no solo centrarnos en la IA,
55:03sino verlo desde el proceso,
55:04identificar otro tipo de oportunidades,
55:07en aquellos casos de uso que son casi un no-brainer en impacto
55:11en términos de eficiencia, efectividad y productividad,
55:14hacerlos a escala, pero poner muchísimo foco
55:17en la adopción y en la gestión del cambio,
55:20y apalancarnos mucho en el ecosistema de innovación
55:24para diferenciarnos en esos casos de uso
55:27que ahora mismo no son tan evidentes
55:28y nos van a dar valor en el medio.
55:30Juegos a Manuel.
55:32Pues yo creo que como mensaje final decir que los avances han sido increíbles,
55:36pero creo que estamos viendo simplemente los primeros pasos
55:40de un camino que va a ser muy largo y muy transformacional,
55:43como apuntes diría que esto tiene que estar pegado a la estrategia
55:46de la empresa al más alto nivel, pero al altísimo nivel,
55:49y que luego es importantísimo que todo eso esté habilitado
55:51desde el punto de vista de la estrategia tecnológica.
55:53Esto no va de un quick win,
55:56sino va de un cambio exponencial, un tipping point,
56:00un punto de inflexión de cómo tienen que funcionar las empresas
56:03y ahí hacerlo con mente abierta, preparada para el cambio,
56:06y sobre todo creando relaciones con actores relevantes.
56:10Creo que intentar navegar este mar uno solo
56:12es posiblemente el peor camino que podemos hacer.
56:16Desde mi perspectiva, igualmente,
56:18estamos en el momento de dar el paso a la inteligencia artificial a escala,
56:22teniendo en cuenta el liderazgo y los objetivos de la compañía,
56:25como mencionaba José Manuel.
56:27Por otro lado, la estrategia tecnológica, la estrategia de la guía,
56:30la cultura y todo este mecanismo de governance,
56:33para poder capturar todo este potencial que tenemos por delante
56:36y pulsar sobre la productividad, la eficiencia y la experiencia del cliente.
56:40Y Rami, para cerrar.
56:42Bueno, complicado, después del ejercicio que han hecho mis compañeros.
56:46Tal vez mi reflexión iría en la línea siguiente,
56:49la IA ha venido para quedarse,
56:51es como el uso de los ordenadores, nadie se lo plantea,
56:54al final es una tecnología en la que vas a entrar
56:57desde la perspectiva de negocio de forma defensiva o agresiva,
57:02tiene el potencial de ser disruptivo para tu estrategia de negocio
57:08y eso va a implicar que tenemos que ir un paso más allá
57:11del uso tradicional o el uso que estamos haciendo inicialmente,
57:15de quiero eficientar, quiero optimizar,
57:18y tenemos que ir a una visión, una vez superado eso,
57:21de cómo puedo transformar y cómo puedo utilizar esta tecnología
57:26para transformar el core de mi negocio,
57:28para transformar el core de mis servicios,
57:31para transformar mi relación con mis clientes, ahí es donde va a estar.
57:34Yo creo que no es que vengan meses divertidos,
57:38van a venir años en los que esto cada vez coge más velocidad
57:43y cada pocos meses viene una disrupción más grande,
57:47creo que es el momento de estar dentro, de pensar en grande y de ir a por ello.
57:52Esta mesa en unos meses, tenemos muchos casos de desuso,
57:55muchos retos también nuevos.
57:56Muchísimas gracias a los cuatro por participar en este evento
57:59organizado por El Español Invertida y KPMG.
58:01Muchísimas gracias y a ustedes, muchas gracias por asistir.
58:04Gracias.
58:08El Español Invertida
58:10El Español Invertido
58:12El Español Invertido
58:14El Español Invertido
58:16El Español Invertido
58:18El Español Invertido
58:20El Español Invertido
58:22El Español Invertido
58:24El Español Invertido
58:26El Español Invertido
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58:32El Español Invertido
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