Omar Abbosh es vicepresidente corporativo de Industry Solutions de Microsoft, puesto al que se incorporó en julio de 2020 con el objetivo de ayudar a los clientes de la compañía tecnológica a generar un mayor valor gracias a su transformación digital con las plataformas y soluciones de Microsoft.

Abbosh, que también es miembro no ejecutivo del consejo de administración de la empresa de software empresarial Zoura, es un veterano del sector, ya que anteriormente trabajó en Accenture durante 31 años, durante los que ocupó distintos puestos de responsabilidad en la empresa. 

¿Cuáles son algunos de los principales usos de la IA que ves en la actualidad?

El ejemplo más claro es el papel que la IA está desempeñando para ayudar al mundo a luchar contra la Covid-19. Por ejemplo, en abril del año pasado, movilizamos nuestra iniciativa AI for Health para ayudar en la investigación de la Covid-19, dedicando 20 millones de dólares a este esfuerzo. La investigación y los datos obtenidos con la IA contribuyeron directamente a acelerar el descubrimiento de vacunas, mejorar su cadena de suministro y vacunar a los trabajadores de primera línea en todo el mundo. Eso son palabras mayores.

A los negocios, la IA les está ayudando a mantener a sus trabajadores más seguros. Dow Chemical es un gran ejemplo de una empresa que protege a sus empleados a través de cámaras que pueden detectar fugas de contaminantes en instalaciones donde fluyen productos químicos peligrosos. Otras empresas utilizan la IA para promover la seguridad física, ya sea seguridad perimetral o para asegurarse de que los trabajadores en una planta de una fábrica estén protegidos ante elementos como brazos robóticos u otra maquinaria pesada automatizada.

En el comercio minorista, por ejemplo, Pepsico utiliza Azure Machine Learning para identificar las tendencias de compra de los consumidores y generar información procesable a nivel de tienda, lo que se ha traducido en un aumento del 40% en las recomendaciones predictivas.

También se ha prestado mucha atención a la IA en la industria de la automoción, donde el recorrido de vehículos autónomos guiados puede ser monitorizado y conducido a través de servicios cognitivos que "ven" el entorno e identifican y analizan lo que les rodea. Vemos que esto está sucediendo en todas partes.

Hay muchos otros ejemplos de inteligencia asistida en problemas que no hemos podido resolver hasta ahora, debido a los requisitos de computación y unos datos prohibitivamente grandes. Veo un futuro en el que los humanos y la IA pueden y deben complementarse entre sí en una variedad de nuevas soluciones en todas las industrias.

Hoy en día, hay muchos usos empresariales de la IA, y los que he mencionado apenas rascan la superficie de la increíble innovación que se está produciendo en áreas como el Machine Learning (ML), el Deep Learning y el Reinforcement Learning. La IA ya se está aplicando de forma muy tangible y está ayudando a las personas y las empresas a aumentar la seguridad, la eficacia y el éxito. 

Cuéntanos más sobre el Machine Learning. ¿Cómo ayuda a las personas y a las empresas?

En pocas palabras, el Machine Learning es un subconjunto de la IA en el que los algoritmos informáticos se mejoran a sí mismos a través de los datos. Las implementaciones de ML y visión automatizada a través de Deep Learning han estado presentes desde varios años, complementando el ingenio humano y aportando valor a las organizaciones de una manera importante.

Por ejemplo, en industrias impulsadas por la información como los servicios financieros, los brokers utilizan el ML para identificar patrones de mercado y hacer recomendaciones basadas en ellos. Esto conduce a un análisis de tendencias más inteligente, la generación de más oportunidades, el impulso del rendimiento de las acciones en cartera y, en última instancia, más valor para las personas.

Empresas como Munich Re están utilizando Azure Machine Learning para simular posibles desastres naturales y generar curvas de probabilidad de esas simulaciones para mejorar la preparación y la concienciación ante desastres. En estas industrias, escenarios que solían llevar varias horas ahora se completan en unos segundos, con ahorros de costes significativos, al mismo tiempo que se mejora considerablemente la precisión del modelo de riesgos.

Dicho de otra manera, casi todos los habitantes de la tierra se han visto afectados por problemas en la cadena de suministro en los últimos meses. Para una empresa como FedEx, cuyas cadenas de suministro son enormemente complejas, los modelos de ML han sido fundamentales para simplificar y automatizar la distribución de productos en los almacenes, acortando los plazos de entrega. El valor que la IA desbloquea para sus resultados comerciales y sus clientes es muy tangible.

¿Cómo puede la IA ayudar a crear un futuro más sostenible para las personas y la tierra?

Creemos que la IA tiene un papel muy importante en el impulso de la sostenibilidad. En esencia, la sostenibilidad se trata de predecir cambios futuros a largo plazo basándose en modelos bien informados y con múltiples variables. Entonces, ya se trate de modelos climáticos, modelos de estaciones o modelos de diversidad de ecosistemas, la IA mejora sistemáticamente la calidad y la precisión de cada uno de ellos, lo que a su vez nos ayuda a comprender dónde debemos aplicar la mayor cantidad de capacidad intelectual y recursos.

En la COP26 del año pasado, Brad Smith -presidente de Microsoft- habló sobre la necesidad de un nuevo ecosistema tecnológico en materia de carbono. Hemos desarrollado la tecnología clave para nuestra solución Microsoft Cloud for Sustainability y estamos reuniendo a una amplia variedad de empresas e industrias para trabajar conjuntamente y reducir nuestra huella de carbono global. Estamos empoderando a todas las industrias y agencias gubernamentales con acceso a análisis avanzados, IA, Machine Learning, IoT y gemelos digitales porque la verdadera sostenibilidad necesita que todos en la tierra participen de su éxito.

La ética de la IA es una preocupación para muchas personas. ¿Qué hace que el enfoque de Microsoft sea diferente? ¿Por qué es importante una IA responsable?

Fuimos una de las primeras empresas en abordar el tema crítico del uso responsable de la IA cuando, en 2016, nuestro CEO, Satya Nadella escribió un artículo en la revista 'Slate' titulado 'La alianza del futuro'. Este artículo introdujo conceptos de transparencia y eficiencia, pero no a expensas de la dignidad de las personas, la privacidad inteligente, la responsabilidad algorítmica o la protección contra el sesgo.

Como dijo una vez Brad Smith: "Cuanto más poderosa es la herramienta, mayor es el beneficio o el daño que puede causar. La innovación tecnológica no se va a frenar. El trabajo para gestionarla debe acelerarse".

Con ese espíritu, formamos nuestro comité de ética en IA, denominado AETHER (IA, ética y efectos en ingeniería e investigación) en julio de 2017, que comenzó como un grupo asesor para el equipo directivo de Microsoft. AETHER escuchó a nuestros clientes, partners y expertos internos y publicó 'The Future Computed' en enero de 2018. Seis meses después, solicitamos una regulación para el reconocimiento facial. Formamos la Oficina de IA Responsable a principios de 2019 y publicamos nuestros Estándares internos para una IA Responsable en septiembre de 2019.

La diferenciación clave de nuestro enfoque proviene del hecho de que hemos puesto en marcha la IA responsable en nuestro negocio. Nuestros equipos de ingeniería y ventas adoptan los principios y los estándares de IA responsable como parte de su trabajo diario, como debe ser. Además, nos complace compartir nuestros aprendizajes, materiales, conjuntos de herramientas, marcos y listas de verificación con nuestros clientes y socios para que podamos maximizar colectivamente nuestro impacto social positivo.

Microsoft está invirtiendo mucho en nubes específicas para las diferentes industrias. ¿Cómo influyen los datos y la IA en esto y por qué es clave para la transformación empresarial y digital?

La pandemia ha acelerado la necesidad de transformación en todas las industrias. Las organizaciones se han dado cuenta de que no se trata solo de reducir los costes y aumentar las nuevas fuentes de ingresos. Se trata de reimaginar cómo funciona la organización y es necesario para su supervivencia.

Creamos nuestras soluciones sectoriales de Microsoft Cloud para unir la amplitud de nuestras ofertas de la nube de Azure y un modelo de datos común con nuevas capacidades, personalizaciones y estándares únicos para cada industria. Por ejemplo, nuestra Microsoft Cloud for Retail utiliza datos e IA para conectar experiencias físicas y digitales, lo que ayuda a nuestros clientes a atender mejor a los suyos a través de formas nuevas y más personalizadas. Hoy ofrecemos Industry Clouds para los sectores de comercio minorista, salud, fabricación, servicios financieros y organizaciones sin ánimo de lucro.

Los datos y la IA están en el corazón de todo esto. Si las organizaciones no pueden hacer uso de sus datos y extraer valor y conocimientos de ellos, el resto de la transformación -con inteligencia artificial predictiva y de apoyo, o con otras tecnologías- no puede avanzar. De manera similar, la IA es el ‘cerebro’ que extrae valor de los datos e impulsa el impacto a todos los niveles de los resultados en escenarios específicos dentro de industrias concretas.

Debo añadir que Microsoft está invirtiendo mucho en la implementación del EU Data Boundary para finales de 2022. Los centros de datos son el núcleo de las capacidades de procesamiento y almacenamiento de los clientes. Ya contamos con la infraestructura cloud más grande del mundo, con más de 60 regiones de centros de datos anunciadas hasta la fecha, y estamos añadiendo más centros de datos y aumentando la capacidad de los que tenemos actualmente en la UE.

España, por supuesto, forma parte de esta estrategia, y abriremos una región de centros de datos que contribuirá en gran medida a esta aceleración, tanto en entidades públicas como privadas de todos los tamaños, ayudándoles a innovar, escalar y migrar sus negocios a la nube de una forma segura.

Microsoft es uno de los fundadores de IndesIA en España junto a otros actores clave de la industria como Repsol, Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica, Airbus y Ferrovial. ¿Cuál es la misión de esta Asociación?

IndesIA es una asociación cuyo objetivo es posicionar a España como líder en el uso industrial de los datos y la IA y ayudar a su vez a desarrollar un nuevo modelo económico. Queremos tener un impacto positivo en España y creemos que la colaboración entre industrias en datos e IA es la mejor manera de hacerlo.

IndesIA está enfocada en impulsar la empleabilidad de los ciudadanos, reducir la brecha de formación existente en las disciplinas STEM, generar nuevos puestos de trabajo altamente cualificados y facilitar la atracción y retención de talento tecnológico en el país.

La actividad de IndesIA se centra en seis ejes:

1. Identificar casos de uso que se puedan resolver mediante datos e IA y demostrar el valor y la transversalidad de los casos de uso
2. Crear mecanismos aceleradores para impulsar el desarrollo de soluciones basadas en datos e IA
3. Generar un ecosistema de start-ups, centros tecnológicos y universidades especializadas en la aplicación de la IA en el ámbito industrial
4. Impulsar la creación de una plataforma interoperable de datos industriales que incremente el desarrollo y consumo de soluciones de IA
5. Alcanzar acuerdos para facilitar el acceso a tecnologías punta (IoT, 5G, nube, supercomputación, cuántica, edge computing, etc.)
6. Crear una Escuela de Datos e IA para involucrar y formar a los profesionales del sector.

Estamos orgullosos de haber iniciado IndesIA en España y veo grandes oportunidades por delante.