Decir que los datos son el nuevo petróleo del siglo XXI resulta ya poco novedoso, pero no por ello menos cierto. Máxime si la mayoría de las empresas aún no son capaces de convertir esa información en valor que les ayude a tomar decisiones y resolver problemas mediante la inteligencia artificial. Capacidades que, en muchos casos, se antojan inaccesibles y al alcance de unas pocas multinacionales, cuando existe tecnología nacional disponible al alcance de cualquier negocio que quiera dar el salto a la empresa inteligente.
rnEs el caso de Solver ML. Esta startup, fundada por dos profesores de la Universidad Politécnica de Valencia, se fijó en la necesidad existente de modelos predictivos para que las empresas mejorasen sus procesos productivos, analizaran a sus clientes, ofrecieran mejores productos o aumentaran la retención y la fidelización de sus consumidores. Y con su amplio conocimiento técnico en técnicas de vanguardia como puedan ser machine learning, deep learning, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o procesamiento del lenguaje natural (PLN), se pusieron manos a la obra.
El resultado de esa confluencia de conocimiento y arduo trabajo ha sido una tecnología de inteligencia artificial que poco o nada tiene que envidiar a la de los Google, Amazon o Microsoft de turno y que es usada ya por una veintena de empresas en nuestro país, entre ellas algunos colosos bien conocidos como Bankia o la cadena hotelera Meliá.
Jon Ander Gómez Adrián, cofundador de Solver ML, explica a INNOVADORES algunas de las bondades de esta clase de soluciones cuando se insertan directamente en el tejido productivo: "Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la problemática empresarial son múltiples. Por un lado, el aprendizaje automático de los sistemas de gestión aplicados en la organización ayuda a que los errores cometidos no se repitan. Cuanto más tiempo lleve integrado en el sistema, más sólido será. Por otro, gracias al machine learning, la máquina sabrá qué procesos repetitivos debe tratar y, con el tiempo, los perfeccionará e incluso ampliará la cantidad de tareas a realizar. Y en relación al punto anterior, las herramientas de aprendizaje automático permiten prevenir errores, además de analizar las preferencias de los clientes para ofrecer productos personalizados de forma automática o detectar fácilmente qué transacciones son legítimas y cuáles no si le asignamos un patrón a estos movimientos monetarios".
Un buen ejemplo de cómo se plasma todas estas bondades es Consum, la popular cooperativa de supermercados -también de origen valenciano- y uno de los clientes destacados de Solver ML. "Ayudamos a Consum a mejorar el aprovisionamiento de sus tiendas mediante técnicas de inteligencia artificial. Esto permite a la empresa reducir y evitar roturas de stock y evitar pérdidas de productos perecederos, lo que implica reducir costes y aumento de la eficiencia: Asimismo, desde el comienzo de la Covid-19, hemos trabajado con el equipo directivo de Consum para ajustar sus predicciones y poder anticipar las necesidades de sus clientes con excelentes resultados", remarca Jon Ander Gómez.
Actualmente, los 20 profesionales de Solver ML (de los que todos los técnicos son exalumnos de la UPV) trabajan en la Ciudad Politécnica de la Innovación, parque científico de la propia Universidad Politécnica de Valencia y miembro de la APTE, donde está radicada la compañía como spin-off de esa misma institución, pero en los planes para 2021 ya está expandir su huella hasta Madrid y Barcelona, así como duplicar su plantilla. Una expansión que es posible gracias al impulso de la última ronda de financiación de la startup, de 600.000 euros, en la que han participado fondos como GoHub Ventures o el grupo Zriser.