Científicos y tecnólogos de todo el mundo han encontrado en la inteligencia artificial una gran ayuda para intentar que la Tierra sea un buen lugar para vivir, tanto para nosotros como para las próximas generaciones.

De la monitorización de especies beneficiosas para los océanos al estudio de la criosfera, la inteligencia artificial es un poderoso aliado a la hora de preservar el planeta. Te lo contamos con ejemplos.

La lista de animales en peligro de extinción es enorme. Según la IUCN Red List, aproximadamente dos de cada cinco anfibios corren ese riesgo en la actualidad. Algo similar ocurre con los tiburones, rayas y quimeras: tres de cada diez están amenazados como especie.

Evitar una extinción masiva es una tarea titánica en la que la inteligencia artificial ya echa una mano. Monitorizar, recoger imágenes y etiquetar a miles de animales en peligro de extinción es una tarea demasiado laboriosa para hacerla a mano, pero no tanto si la inteligencia artificial acelera los procesos.

A eso se dedica la plataforma Wildbook, que emplea algoritmos para acelerar los descubrimientos científicos. Ya ha logrado seguir la pista a 10.000 tiburones ballena que resisten surcando los mares. Son animales esenciales para preservar la salud de los océanos, un concepto íntimamente ligado al cambio climático. Por eso es tan importante saber cuántos son esos animales, cómo viven o a dónde van.

Para preservar recursos escasos y fundamentales como el agua, lo primero que hay que hacer es conocer su estado. Si, además, ese conocimiento ayuda a realizar predicciones más precisas para desarrollar políticas y conservar entornos como la selva, su valor se multiplica.

Esa es la idea tras el proyecto SOS Mata Atlântica, que emplea las herramientas de machine learning que Microsoft pone a disposición de la innovación medioambiental en su programa AI for Earth. En el caso de SOS Mata Atlântica, la inteligencia artificial logra que el granito de arena que aporta un voluntario aumente su valor de manera exponencial.

En este proyecto, que se desarrolla en la selva atlántica de Brasil, los voluntarios toman muestras de agua en cientos de puntos distintos. Todas estas muestras se evalúan y se les asigna una puntuación de la calidad del agua. El uso de machine learning ayuda a los analistas a pronosticar cambios en la calidad del agua y también a identificar patrones valiosos en su estudio.

Al compartir con la comunidad ese conocimiento adquirido, junto a las tendencias y los pronósticos, es más sencillo influir en las políticas públicas para, por un lado, aprovechar mejor los recursos hídricos y, por otro, hacer lo propio con la selva.

Es prácticamente imposible encontrar dos cristales de nieve iguales y algo similar sucede con las capas de hielo y nieve de la criosfera, un concepto que abarca todos los lugares congelados del planeta.

Cada glaciar o iceberg es distinto y, además, conocerlos cuesta mucho porque el acceso a ellos suele ser muy complicado. Sin embargo, es necesario estudiar sus dinámicas para controlar una de las mayores amenazas al futuro del planeta: el aumento del nivel del mar causado por un hielo que cada vez se derrite más rápido.

¿Cómo observar lugares totalmente inhóspitos y a los millones de seres microscópicos que habitan en ellos? El Dr. Joseph Cook, del Instituto de Ciencias Biológicas, Medioambientales y Rurales (IBERS) de la Universidad de Aberystwyth (Reino Unido), se propuso lograrlo y se apoyó en algoritmos de inteligencia artificial para ello.

Mediante el uso de drones, imágenes por satélite e inteligencia artificial, Cook y su equipo han logrado trazar precisos mapas de superficies heladas únicas en la Antártida para predecir a qué ritmo se derretirá cada una de ellas. También han descubierto unas algas diminutas que aceleran el ritmo al que el hielo se funde. Este descubrimiento es importante porque, hasta entonces, se desconocía por completo que la vida microscópica podía contribuir al aumento del nivel del mar.

Son muchos los países que mantienen compromisos medioambientales, como por ejemplo reducir sus emisiones de gases de efecto invernadero. Sin embargo, una cosa es decirlo y otra muy distinta hacerlo. ¿Cómo saber quién cumple realmente con los objetivos y quién solamente dice cumplirlos?

De nuevo, la inteligencia artificial sale en ayuda del planeta. En este sentido, el proyecto Climate Trace emplea algoritmos de inteligencia artificial y herramientas de machine learning para realizar estimaciones sobre emisiones prácticamente en tiempo real. Lo hace analizando imágenes por satélite y datos procedentes de sensores.

Los cálculos de este sistema son bastante exactos, por lo que pueden ayudar a los países cumplidores de sus compromisos a distinguirse de los demás con una sólida acreditación.

El impacto de la inteligencia artificial (IA) en el cine nos ha dejado un imaginario lleno de preguntas e innumerables escenarios posibles que nos ayudan a entender estos procesos. Hemos recogido ocho títulos en los que la IA se trata desde distintos puntos de vista para que disfrutes haciendo una maratón cinéfila.

Está por todas partes y promete revolucionar nuestras vidas de principio a fin. La inteligencia artificial, con el apoyo de otras tecnologías, se ha propuesto acabar con muchos de los grandes retos de la humanidad. Entre ellos, esa falta de autonomía a la que parece que nos vemos abocados a medida que vamos envejeciendo.

Profesionales de todo el mundo trabajan ya en este objetivo. Como resultado, surgen cada día nuevos avances que buscan transformar la vida de las personas mayores. Sobre este tema habló Pilar Manchón, directora sénior de Estrategia de Investigación en Inteligencia Artificial de Google, durante el III Encuentro de Economía Senior organizado por CaixaBank Séniors.

De la medicina personalizada al uso de asistentes virtuales empáticos, la inteligencia artificial tiene la capacidad de modificar para siempre el significado de la palabra envejecimiento para sumarle conceptos como autonomía, capacidad o acompañamiento.

El diagnóstico temprano es fundamental para combatir un buen número de enfermedades y tanto la inteligencia artificial como el uso de técnicas de machine learning están logrando importantes avances en ese sentido. Tal y como explica Pilar Manchón, se han desarrollado herramientas basadas en estas tecnologías que ayudan a saber, por ejemplo, hasta qué punto se ha hecho bien una colonoscopia. “Estos dispositivos permiten ver si se han dejado resquicios sin analizar y, por tanto, alguna mancha o pequeño tumor sin detectar”, puntualiza.

En este ámbito, la experta considera que la medicina personalizada, un concepto cuyo desarrollo la inteligencia artificial está acelerando considerablemente, es clave en esa segunda juventud que ya viven muchos de nuestros mayores: “Llegamos a esa edad sénior en unas condiciones que eran impensables hace unas décadas, con unos niveles de energía, vitalidad y ambición más típicas de otras edades”.

“También tenemos muchas aplicaciones en temas de salud que permiten, por ejemplo, predecir el riesgo de factores cardiovasculares a partir del análisis de la retina. Un doctor no podría hacerlo simplemente con ver esas imágenes, sin embargo los algoritmos de inteligencia artificial son capaces de analizar ese tipo de imágenes y predecir ese riesgo”, añade.

El paso del tiempo suele suponer la pérdida de capacidades como el oído o la vista. Un problema que suele traer como consecuencia una reducción importante de la autonomía de los mayores. Sin embargo, los distintos avances en el uso de la inteligencia artificial prometen corregir esas carencias para que nuestros séniors puedan continuar llevando una vida plena durante mucho tiempo.

Pilar Manchón cita algunos ejemplos, como el desarrollo del coche autónomo de Google a través del proyecto Waymo: “Cuando llegamos a un punto en el que conducir no es una opción, el hecho de contar con vehículos autónomos proporciona un nivel de autonomía que antes solamente soñábamos. Estamos hablando de un futuro en el que, incluso si tus condiciones físicas no te lo permiten, podrás mantener una gran autonomía”.

La combinación de tecnologías también facilita el desarrollo de robots capaces de prestar asistencia física si se necesita. “Algunas personas sénior pueden necesitar ayuda para cuestiones como levantarse o salir de la cama. La combinación de inteligencia artificial y robótica permitirá crear esas entidades que pueden ayudar a estas personas a mantener su independencia sin necesidad de mudarse a una residencia”, indica la experta.

Otro de los grandes problemas asociados al envejecimiento es la soledad que se produce como consecuencia del aislamiento de personas de edad avanzada y limitaciones severas que les impiden moverse con normalidad. También en los casos en los que una persona mayor no tenga familia.

En este sentido, los desarrollos tecnológicos apuntan a la creación de asistentes virtuales que ayuden a estas personas a recibir la atención y compañía que necesitan. “La inteligencia artificial permite desarrollar asistentes virtuales que tengan empatía, capaces de mantener conversaciones y conectar con las personas”, avanza Pilar Manchón.

Se trata de dispositivos que pueden tener un papel fundamental a la hora de recordar al usuario que tome una determinada medicación o realizar una actividad. También para conectarles con otras personas y tomar decisiones importantes. “Que, a partir de una conversación, puedan evaluar si el sénior se encuentra en buenas condiciones o si es necesario avisar a alguien”, añade la experta.

Sin embargo, no solo se trata de hablar con un aparato, sino también de contar con un acompañamiento que ayude a multiplicar la calidad de vida de las personas mayores. Un objetivo en el que las mascotas virtuales pueden resultar de gran ayuda. “En el caso de ciertas personas del mundo sénior, no es posible que tengan una mascota que, a su vez, necesita cuidados. Por esa razón, podemos optar por soluciones intermedias y crear mascotas virtuales que ofrezcan esa sensación de compañía y que no tengan las necesidades de una mascota real”, propone.

Para que los distintos avances puedan realmente marcar la diferencia en la comunidad sénior, es necesario que el mayor número de personas posible tengan acceso a ellos. Así lo considera Pilar Manchón, quien también aboga por incorporar a este segmento de la población a las fases de diseño y desarrollo de este tipo de tecnología.

“El impacto de la inteligencia artificial será más profundo si todo el mundo tiene acceso a ella”, defiende la experta. “La democratización de la inteligencia artificial, dando acceso a la misma a personas de toda condición, incluidos los sénior, permite que tengan no solo la posibilidad de utilizar estas herramientas, sino también de contribuir a su desarrollo. Esto es algo importantísimo”, finaliza.

Pocos años hemos vivido tan disruptivos como el 2020. La irrupción de la pandemia de la COVID-19 paralizó vidas y empresas durante semanas. Muchos negocios se han visto al límite en un escenario cambiante que ha puesto en jaque la economía mundial. Sin embargo, no todo ha sido parálisis en estos meses tan difíciles, ya que hay aspectos, como la digitalización, que han experimentado un auténtico acelerón.

Precisamente este aspecto es una de las tablas que permitirá que muchas pymes puedan mantenerse a flote e incluso progresar si saben cómo agarrarse a ellas. Al menos así lo considera Fuencisla Clemares, una de las personas que más saben sobre digitalización y empresas en España. Fuencisla Clemares, directora general de Google España y Portugal, ha participado recientemente en el programa CaixaBank Talks Live a través de una charla en torno a «La revolución digital y tecnológica», recogida en el siguiente vídeo.

«Lo que vamos a ver es una aceleración de la digitalización. Si queremos salir de esta crisis más rápido, lo que debemos hacer —sobre todo el tejido empresarial y, concretamente, las pymes— es abrazar ese cambio lo antes posible y estar listos para poder aprovechar esa tendencia», vaticina la experta.

De hecho, confiesa que su compañía ha visto como aspectos que preveía que sucedieran en dos o tres años, han ocurrido en seis o siete meses: «El consumo de videoconferencias de Google Meets creció un 300% por el teletrabajo. El consumo de YouTube entre marzo y agosto creció un 40% respecto al año anterior y, según Deloitte, el e-commerce en España en estos meses ha crecido un 70%».

En su intervención, Fuencisla Clemares ha ofrecido algunas claves que pueden servir a las pymes para no perder el tren de la digitalización. Una transformación digital que toma cada vez más velocidad y que puede marcar la diferencia en el futuro de cualquier empresa.

Uno de los aspectos que deberán tener en cuenta las empresas que quieran aprovechar la ola digital es la contratación de talento. La época de la titulitis parece haber quedado definitivamente atrás, tal y como explica Fuencisla Clemares.

Capacidad intelectual, preparación para el puesto, liderazgo y adaptación a la filosofía de la compañía son las cuatro claves que se buscan en el talento de la era digital.

«Hoy contratamos a una persona para hacer un trabajo, pero sabemos que dentro de cinco años no seguirá haciendo lo mismo. Así que buscamos que esa persona sea curiosa, que sea capaz de desarrollarse, que sepa crecer, que sepa adaptarse… Sabemos que esa capacidad de hacer frente a retos muy distintos en cada momento es la que le permitirá tener éxito en Google», explica la directora general de Google España y Portugal.

Introducir la nueva cultura de la digitalización en una pyme pasa también por acompañar a los empleados en su proceso de adaptación. Un desarrollo que es posible incluso cuando la edad media del talento es algo más elevada.

«Muchas veces he visto que, cuando confiamos en los empleados y les formamos, nos sorprende su capacidad para reciclarse. También mi experiencia me dice que no es siempre cuestión de edad. Que es más una cuestión de cabeza, comportamiento y actitud de las personas, incluso con gente mayor. Tienes que explicar bien por qué y darles los medios para aprender», destaca la experta.

En este sentido, recomienda identificar a aquellos empleados que facilitarán el proceso de adaptación y a aquellos que tratarán de dificultarlo. «Es muy importante identificar quiénes van a ser los promotores del cambio, ya que son los que te van a ayudar a mover al resto de la organización, y también quiénes son los que ponen palos en las ruedas, para apartarlos de ese camino lo antes posible».

Respecto a las empresas con un enfoque B2B, Fuencisla Clemares les aconseja, en primer lugar, que reflexionen acerca de cómo la digitalización puede ayudar a su modelo comercial. Cómo puedo ayudar a mis clientes a gestionar mejor, cómo puedo conseguir una fuerza de ventas realmente eficiente y cómo puedo liberarla de tareas de poco valor para que se centre en la venta de productos premium son algunas de las cuestiones que ayudarán a una pyme B2B a enfocar su digitalización.

En cuanto al próximo gran cambio que se verá en este segmento, la experta señala a la adopción del big data, el machine learning y la inteligencia artificial por parte de las empresas. «Todas las empresas, incluidas las pymes, tienen muchos datos. Si trabajan bien con tecnología que ya existe y la aplican a sus modelos de negocio podrán optimizar logística, stocks, hacer mejores previsiones de venta y calcular mucho mejor la eficiencia de sus actividades», subraya Clemares.

«Realmente, hoy ya utilizan programas informáticos y algoritmos para hacer esas cosas», añade. «Si incorporan big data e inteligencia artificial, la eficiencia de esos algoritmos se va a disparar».

Entre los aspectos que deberán tener en cuenta las pymes a la hora de incorporar la digitalización no pueden dejar al margen uno de los puntos de contacto con los clientes que cada vez gana más peso: la pantalla de sus teléfonos móviles. En este sentido, la directora general de Google España y Portugal les aconseja que no se limiten a copiar la experiencia de usuario del ordenador y pasarla al smartphone.

«En cuanto a la revolución móvil, hemos avanzado y seguimos progresando. Pero creo que todavía nos queda bastante por hacer. El móvil es ya la primera pantalla: la mayoría de las empresas ya tienen más tráfico de clientes en dispositivos móviles que en dispositivos clásicos», indica la experta.

En este contexto, Fuencisla Clemares recomienda a las pymes que incorporen la innovación tecnológica a la mejora de la experiencia de usuario a través del teléfono móvil. «El móvil es un dispositivo mucho más potente que el ordenador, que es personal, que me puede geolocalizar, que me puede escuchar, que me puede hablar… Es necesario saber cómo utilizar toda esa potencia tecnológica para que la experiencia de usuario sea infinitamente mejor. Creo que en eso es en lo que tenemos que pensar en el móvil como empresa», concluye.

El cambio climático es un problema muy complejo. Tanto es así, que llevamos décadas analizando su existencia, sus causas y sus posibles soluciones. De hecho, el primer informe exhaustivo sobre el cambio climático mundial debido al dióxido de carbono supera ya los 40 años. Desde su publicación, todavía seguimos investigando cómo frenar esta lacra que pone en jaque la propia supervivencia del planeta.

Es un problema que nos trae de cabeza a todos. Padres que se preocupan por el futuro de sus hijos, ciudadanos concienciados que temen por la biodiversidad del planeta, hogares que practican la eficiencia energética… son muchas las personas que ya tratan de involucrarse y poner su granito de arena para frenar la amenaza del cambio climático con el esfuerzo de todos.

Los datos apoyan la idea de que cada acción cuenta: simplemente con cambiar nuestro viejo frigorífico por un modelo moderno de alta calidad podremos reducir las emisiones anuales de CO₂ en 100 kg. Y tender la ropa en lugar de usar la secadora nos ahorrará unos 300 kg de CO₂.

Tan importante es el cambio climático, que la ONU lo ha incluido como uno de sus Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), una serie de prioridades marcadas para asegurar la prosperidad de las generaciones presentes y futuras. Concretamente, el ODS n.º 13 (Acción por el clima) anima a adoptar medidas urgentes para combatir este fenómeno y sus efectos. Una tarea en la que la tecnología punta, como la inteligencia artificial, nos puede echar una mano.

Resulta que, aunque llevamos décadas siendo conscientes de la existencia del cambio climático, todavía no hemos logrado pararlo. Según la ONU, ni siquiera nos ayudará de manera consistente a lograrlo el parón económico que sufrió el mundo este año debido a la pandemia de la COVID-19.

Pese a que se estima que las emisiones de gases de efecto invernadero caerán el 6% en 2020, esa mejora solo será temporal. De hecho, se espera que regresen incluso a niveles mayores cuando la economía vuelva a recuperarse de la pandemia.

Esto significa que el cambio climático no se detendrá y que seguirá con sus devastadoras consecuencias, que también afectan a la economía. No hay más que pensar en el coste que suponen los huracanes, las pérdidas de cosechas a causa de la sequía, los incendios forestales o las grandes migraciones que impiden la fijación de la riqueza en distintas áreas del globo.

Sin embargo, no todo está perdido. El desarrollo tecnológico, especialmente en inteligencia artificial, puede suponer un importante salto adelante en la comprensión de este fenómeno que todavía seguimos estudiando. Incluso puede ayudar a tomar decisiones más acertadas para combatirlo de manera mucho más eficiente.

Normalmente asociamos la aplicación de la inteligencia artificial a cuestiones relacionadas con los negocios. Sin embargo, también es una pieza clave que está revolucionando investigaciones de todo tipo. La clave está en que un solo software tiene la capacidad de ahorrar a los investigadores cientos de horas de trabajo manual.

Este principio ya se aplica a la lucha contra el cambio climático y grandes compañías tecnológicas como Google, IBM o Microsoft impulsan el uso de la inteligencia artificial para combatir el cambio climático.

Un ejemplo de ello es el proyecto SilviaTerra que promueve Microsoft. Este software es capaz de predecir la salud de los bosques a partir de imágenes por satélite y avisar sobre las actuaciones que se deben tomar para revertir cualquier problema. De esta manera, agiliza considerablemente el trabajo sobre el terreno en grandes áreas y ayuda a tomar las mejores decisiones para conservar un recurso, los árboles, clave para absorber gases de efecto invernadero como el dióxido de carbono.

Sin embargo, la tecnología puede tener dos caras en lo que a cambio climático se refiere. Nos ayuda a combatirlo, pero también lo puede empeorar. Pensemos en los recursos energéticos necesarios para enfriar los enormes centros de datos que emplean compañías como Google. En este sentido, el proyecto DeepMind ha sido capaz de crear un algoritmo que se enseña a sí mismo cómo utilizar la mínima cantidad posible de energía en esta tarea. Como resultado, se logró una disminución del 40% y una herramienta que se puede utilizar en muchos otros proyectos.

Por su parte, la iniciativa Green Horizon de IBM, también basada en inteligencia artificial, es capaz de crear predicciones de contaminación y meteorológicas que ayudan a las autoridades a tomar mejores decisiones a la hora de reducir sus emisiones contaminantes.

La inteligencia artificial puede ayudarnos a combatir el cambio climático, pero la acción humana es imprescindible para poder superar este problema. No podemos delegar todo el trabajo en las máquinas: la concienciación y la acción de ciudadanos, Administración y empresas es imprescindible para el éxito.

Un buen ejemplo de ello son las distintas iniciativas que se desarrollaron en el marco de la Semana Social Digital de Voluntarios “la Caixa”, que este año se celebra entre los días 17 y 25 de octubre. Así, la delegación de voluntarios de Almería ha organizado una plantación de especies autóctonas en el monte de Pinar del Rey en Vélez Rubio que se celebrará el próximo 7 de noviembre. Por su parte, la delegación de Andalucía oriental ha organizado un taller de reciclado de ropa usada para convertirla en bolsas para guardar las mascarillas.

También destaca en este sentido la iniciativa de los voluntarios de la Comunidad Valenciana, que animaba a llevar a cabo acciones por el medio ambiente como plantar un árbol o recoger desperdicios en el entorno natural. Por cada una de estas acciones, se realizará una donación a Save The Children. Por su parte, los voluntarios de Burgos y Soria explicaban cómo reducir la basura digital que acumulamos en nuestros dispositivos y que supone un aumento en el consumo de energía de los centros de procesamiento de datos en la nube.

CaixaBank cuenta con su Declaración sobre cambio climático, que promueve el apoyo financiero a iniciativas de energías renovables, así como infraestructuras y agricultura sostenibles, entre otros. También la gestión del riesgo medioambiental en la financiación de proyectos e incluso el establecimiento de objetivos anuales de reducción de huella de carbono de la actividad de la propia entidad. La transparencia en la información sobre sus progresos y las alianzas con otros organismos forman parte asimismo de esta declaración.

El cambio climático no espera y es imprescindible actuar ya para lograr frenarlo. El futuro de la sociedad y del planeta depende de ello.

Es uno de esos términos de moda. Machine Learning es una apuesta segura en la lista de expresiones que saldrán en cualquier conversación sobre los empleos del futuro. También en charlas sobre inteligencia artificial o desarrollo tecnológico. No es para menos: este concepto está detrás del desarrollo de los coches que conducen solos o de esas máquinas que nos sorprenden derrotando a grandes maestros del ajedrez o el póquer, entre otras aplicaciones.

Como su propio nombre indica, el Machine Learning consiste en enseñar a las máquinas a aprender por sí mismas para que su trabajo se optimice. Es una disciplina ligada a la inteligencia artificial que ha evolucionado mucho en los últimos años.

A grandes rasgos, el Machine Learning ayuda a las máquinas a emular el funcionamiento de nuestra inteligencia. En este sentido, hay que tener en cuenta que existen muchas definiciones de este concepto. Para comprender el significado de Machine Learning, tomaremos aquella que dice que la inteligencia es nuestra capacidad para predecir cosas a partir de nuestra experiencia. Es decir, a partir de los datos que tenemos almacenados en nuestro cerebro y que nos ayudan a reconocer patrones para predecir, por ejemplo, si un objeto estará demasiado caliente antes de tocarlo.

El Machine Learning se basa en el mismo principio. Sirve para que una máquina sea capaz de analizar una serie de datos, reconocer patrones, aprender de ellos y predecir un resultado.

Las aplicaciones prácticas para explicar esto son muy variadas. Por ejemplo, existen sistemas capaces de predecir la evolución de la esclerosis múltiple a partir de los datos de 40.000 pacientes. Incluso de determinar con bastante precisión cuándo fallecerán los pacientes en estado crítico de un hospital. También es lo que permite a un coche autónomo tomar una decisión cuando se encuentra con alguna incidencia durante la conducción.

Para conseguir todo esto, se utilizan algoritmos que desarrollan los programadores. Los algoritmos no son otra cosa que el libro de instrucciones que dan los técnicos a la máquina para que pueda entender el mundo real. Esa realidad se trocea en pequeños problemas sucesivos que la máquina debe resolver como si siguiera un manual de instrucciones o una receta. Como resultado, la máquina toma unos datos, realiza los cálculos indicados por el algoritmo y ofrece una solución.

Las técnicas de Machine Learning permiten entrenar a las máquinas utilizando una gran cantidad de datos. Esto da la oportunidad de ir refinando y perfeccionando los algoritmos para que las predicciones de las máquinas sean cada vez más exactas.

En su vertiente más simple, el Machine Learning se basa en indicar a la máquina que siga unas determinadas reglas para resolver un problema, mediante un entrenamiento supervisado. Los programadores se encargan de perfeccionar el algoritmo que lo hace posible, considerando una gran cantidad de variables para optimizarlo. Son ellos quienes llevan de la mano a la máquina por cada fase del proceso para que aprenda a identificar lo que queremos de manera automática.

Lo último en este campo se conoce como Deep Learning, un concepto que está revolucionando el desarrollo de la inteligencia artificial desde hace algunos años. Realiza un entrenamiento no supervisado que hace posible que las máquinas aprendan por sí solas a partir de cada nuevo dato que reciben. Si alguna vez utilizan un dato equivocado, aprenden del error y usan otro para aproximarse al resultado correcto de manera cada vez más rápida y fiable. Además, no volverán a cometer el mismo error.

Para conseguirlo, en lugar de dotar a la máquina con una lista interminable de indicaciones, se le da un modelo que le permita evaluar ejemplos y una pequeña colección de instrucciones para modificar ese modelo cuando tenga lugar algún error. Así, con el tiempo se espera que la propia máquina sea capaz de solucionar un problema de manera extremadamente precisa.

Entre las técnicas más comunes de Machine Learning se encuentran las conocidas como redes neuronales. A grandes rasgos, estos sistemas se dedican a emular el funcionamiento de nuestro cerebro. Utilizan redes de neuronas compuestas por distintas capas, especializadas en detectar determinadas características e interconectadas entre sí. Esas capas de neuronas son capaces de reconocer patrones, clasificarlos y categorizar para ofrecer un resultado.

Un ejemplo de su funcionamiento consiste en tomar una imagen, que será la información de entrada que recibirá la primera capa. Allí se parte en miles de trozos que cada una de las capas siguientes analizarán para asignarles un peso. Cada capa es especialista en una característica, como pueden ser el color, la forma o el tamaño. La última capa recoge toda esa información y ofrece un resultado. Por ejemplo, que lo que hay en la imagen es un gato.

Para llegar a este resultado, es decir, reconocer a un gato en una imagen, Google utilizó 16.000 procesadores en el año 2012. Fue la primera vez que una red neuronal artificial era capaz de distinguir patrones sin necesidad de recibir instrucciones externas. Se dedicó a analizar miles de vídeos en YouTube hasta llegar a reconocer al felino.

Por supuesto, las aplicaciones de las redes neuronales en Deep Learning tienen aplicaciones mucho más serias que detectar mininos en internet. Por ejemplo, sirven para refinar los sistemas de traducción automática, volverlos más precisos y conseguir resultados más similares al lenguaje natural. También los asistentes virtuales emplean esta tecnología para ganar “sentido común” en sus conversaciones.

La revolución del Machine Learning ya está en marcha. Una técnica que revoluciona la inteligencia artificial para hacernos la vida cada vez más fácil.

Vivimos en una sociedad interconectada en la que los avances tecnológicos han cambiado nuestra forma de interactuar, así como el modo en el que trabajamos y aprendemos. Las videoconferencias, las clases telemáticas o las compras on-line se han convertido en recursos necesarios para mantener una normalidad relativa, especialmente durante los días de confinamiento. Además, han puesto de manifiesto las diferencias que ya existían en el acceso y uso de la tecnología en determinados colectivos, como los estudiantes con pocos recursos o los mayores, y que ahora se han visto acentuadas. Son lecciones que hemos tenido que aprender a marchas forzadas durante la pandemia de la COVID-19, pero que resultan muy valiosas para poder corregirlas de cara al futuro.

En los casos de esos dos colectivos, los efectos negativos de la brecha digital se han hecho especialmente evidentes. “Las desigualdades en la preparación digital son un obstáculo para que una gran parte de la población mundial pueda aprovechar las ventajas que ofrecen las tecnologías para hacer frente a la pandemia de coronavirus al quedarnos en casa”, advierte la directora de Tecnología y Logística de la Conferencia de las Naciones Unidas de Comercio y Desarrollo (UNCTAD), Shamika Sirimanne.

La brecha digital no es una cuestión menor. De hecho, está relacionada con al menos tres de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) fijados por la ONU en su Agenda 2030 para promover la prosperidad de todos y preservar el planeta. Se trata de los objetivos número 1 (Fin de la pobreza), 4 (Educación de calidad) y 10 (Reducción de las desigualdades). Acabar con esa brecha es esencial para que todos los ciudadanos puedan prosperar y ejercer sus derechos, sin importar su origen o las circunstancias de su vida.

En el sector de la enseñanza, la adopción de la pretendida innovación educativa a través de las TIC aún se encuentra en etapas tempranas en muchos centros del país. La mayoría se han visto obligados a impartir clases de manera telemática sin contar con herramientas ni con una metodología definida. Una dificultad acrecentada por el hecho de que parte del alumnado carece de lo necesario para poder seguir el ritmo de las clases on-line, como un dispositivo adecuado o conexión a Internet.

Para facilitar el acceso a estos recursos, instituciones públicas y empresas han unido esfuerzos a través de diversos proyectos. Así, 15 días después de decretarse el estado de alarma, el Ministerio de Educación y Formación Profesional (MEFP) puso en marcha una iniciativa dirigida a los alumnos más vulnerables. A través de Telefónica, facilitó 20.000 líneas móviles con conexiones de 40 GB de datos para estudiantes de Bachillerato y FP. Cisco aporta en este proyecto una herramienta de colaboración que incluye funcionalidades para crear un aula virtual, como videoconferencia y compartición de escritorio. IBM, por su parte, aporta soporte para la adopción y uso de la plataforma tecnológica. Cerca de 600 profesionales se han inscrito como voluntarios para asesorar a los docentes para que puedan aprovechar al máximo la interacción con los alumnos.

También la Fundación ”la Caixa”, a través del programa ProFuturo, ha donado miles de tabletas a distintos colectivos. Este fue el caso de familias en situación vulnerable y con hijos en edad escolar de distintos lugares de España, a quienes se entregaron dispositivos con el fin de que pudieran continuar con su educación desde sus domicilios.

Asimismo, los miembros de la Asociación de Voluntarios de ”la Caixa” han realizado un importante esfuerzo de formación y digitalización para poder seguir colaborando con distintos proyectos a distancia. Un ejemplo de ellos es la iniciativa Cartas contra la Soledad, que facilita el envío de correos electrónicos a personas mayores que viven en residencias y sufren aislamiento por la pandemia.

El objetivo de esta acción consiste en evitar que la brecha digital aumente el riesgo de exclusión en el que ya se encuentran los menores. Se trata de que ningún niño se quede sin su derecho a la educación por el hecho de no tener un equipo informático en su domicilio. La donación de tabletas también abarca hospitales y residencias de mayores, donde se han prohibido las visitas, para que los ingresados puedan recibir el apoyo de sus familiares.

Hay que recordar que las personas mayores son otro de los grupos de población que se han visto sacudidos por la brecha digital en esta pandemia. Al igual que algunos estudiantes, la falta de dispositivos y conexión a Internet, o sus inseguridades a la hora de manejarse con las tecnologías, han dificultado que las usen de manera generalizada. También ha provocado que hayan necesitado ayuda durante el confinamiento para realizar sus actividades más básicas, como el acceso a sus servicios financieros.

Para salvar este obstáculo, CaixaBank ha implantado un plan para evitar desplazamientos a sus oficinas a sus 2,7 millones de clientes mayores de 65 años y, por tanto, la exposición al coronavirus de este colectivo vulnerable. Entre las medidas adoptadas se encuentra el cobro adelantado de la pensión. Como consecuencia, cerca del 85 % de los jubilados clientes de CaixaBank no realizaron reintegros en efectivo ni en cajeros ni en oficinas durante los días posteriores al cobro de la pensión en el mes de marzo. El mes anterior, alrededor de la mitad de los pensionistas sí se habían desplazado presencialmente a su oficina para retirar dinero.

Por otro lado, CaixaBank ha utilizado inteligencia artificial para detectar los servicios más demandados por sus clientes senior en sus oficinas y ofrecerles nuevas operativas financieras específicas a través de Internet. Además, la entidad no devuelve los recibos básicos de los clientes mayores de 65 años, como los de la luz, el gas o el agua, aunque la cuenta bancaria se encuentre en descubierto.

La crisis sanitaria que vivimos estas semanas ha dejado al descubierto las carencias de algunos colectivos. Aunque la tecnología está disponible, no siempre se encuentra al alcance de toda la población, ya sea por motivos sociales o económicos. Acabar con esa brecha digital es una más de las lecciones que debemos aprender cuando dejemos atrás este momento excepcional.

Tiene dogmas, profecías, mandamientos, fieles, pecados, algún mártir e incluso herejes. Como tantas otras religiones. Aunque, a diferencia de ellas, el dataísmo es un culto en el que participan muchas personas de manera inconsciente. Lo hacen cada vez que comparten una foto de sus vacaciones en una red social, dejan sus datos para una encuesta, se geolocalizan o envían un correo electrónico. Eso sí, que ignoren la existencia del dataísmo no quiere decir que no estén contribuyendo a su expansión. Al contrario. Lo hacen, y a toda velocidad.

¿Qué es el dataísmo? En realidad, es una alerta de lo que podría llegar a ocurrir en un mundo en el que la inteligencia artificial gana cada vez mayor autoridad, formulada por el historiador y filósofo Yuval Noah Harari en su libro Homo Deus.

El autor asegura que una serie de gurús de la alta tecnología y profetas de Silicon Valley está creando una nueva narrativa universal para legitimar esa autoridad y dar más poder a los algoritmos y el big data. Un nuevo credo denominado dataísmo que, asegura, en su vertiente más distópica podría poner en jaque la propia existencia del Homo sapiens. Eso sí, Harari insiste en que sus libros no tratan de predecir el futuro: «Me limito a plasmar las distintas posibilidades que ofrece», advierte.

Tal y como explica Harari, el dataísmo comenzó como una teoría científica neutral, pero está mutando hacia una nueva religión dispuesta a indicar qué está bien y qué está mal. En su forma más extrema, los dataístas perciben todo el universo como un flujo de datos, contemplan los organismos como poco más que algoritmos bioquímicos y creen que la vocación cósmica de la humanidad consiste en crear un sistema de procesamiento de información todopoderoso para acabar fundiéndose con él.

El dogma supremo de esta religión es el flujo de información, que debe ser alimentado constantemente. También tiene sus profecías –nos fundiremos con la tecnología– e incluso sus mandamientos: un dataísta debe maximizar el flujo de datos conectándose cada vez a más medios, además de producir y consumir cada vez más información. También debe conectarlo todo al sistema. Esto incluye a los herejes que no desean ser conectados, porque nada en el universo debe quedar fuera de la gran red. Por consiguiente, también tiene sus pecados: el mayor de ellos consiste en bloquear el flujo de datos.

Harari también señala al primer mártir de esta nueva religión. En 2013, Aaron Swartz, un hacker de 26 años, se suicidó en su apartamento. Lo hizo después de haber sido detenido y llevado a juicio por descargarse cientos de miles de estudios científicos que después pretendía liberar. Aaron Swartz era un fervoroso creyente de los principios del dataísmo. En 2008 había escrito el Guerrilla Open Access Manifesto, en el que demandaba un libre e ilimitado flujo de información.

¿Y cuál es el dios del dataísmo? Harari lo denomina el «Internet de todas las cosas», un sistema cósmico de procesamiento de datos del que los humanos formamos parte y que ha sido diseñado para que acabemos fundidos con él. Igual que el hinduismo considera que los humanos pueden y deben fundirse con el absoluto (Brahman), o el cristianismo dice que algún día se reunirán con Dios. Una vez completado ese proceso, según el dataísmo, el Homo sapiens desaparecerá.

El dataísmo vendría a ser el sustituto del humanismo que nació en el siglo XVIII y que, a su vez, desplazó al teocentrismo. Esta vez, el humano sale del centro de las cosas y, en su lugar, se colocan los datos.

Según Harari, este nuevo culto considera al Homo sapiens como un algoritmo obsoleto. Cree que la única ventaja que tenemos respecto a otras especies es nuestra capacidad para absorber más información y procesarla de manera más eficiente. Si podemos crear un sistema de procesamiento de datos capaz de hacer todo esto mejor que nosotros, ese sistema nos superaría de la misma manera que nosotros superamos a otras especies.

Mientras el humanismo nos pedía que nos escucháramos a nosotros mismos para tomar decisiones, el dataísmo pide a sus fieles que escuchen a los algoritmos externos, mucho más eficientes que sus propias emociones a la hora de recolectar y procesar información. Y no solo eso. También les pide que los alimenten con todos los datos que puedan: secuenciar su ADN, conectarse a un wearable que transmita toda su información, grabar todas sus conversaciones y compartirlas… Así podrán conseguir un mejor conocimiento sobre sí mismos y, por tanto, alcanzar mejores decisiones.

El dataísmo considera nuestras experiencias como la herramienta más eficiente que tenemos para procesar información. De hecho, considera que las emociones son pequeños algoritmos biológicos que encapsulan la sabiduría de miles de generaciones anteriores. Una herramienta muy útil hasta ahora y que, por supuesto, los dataístas creen que será sustituida próximamente por algún superalgoritmo mucho más eficiente.

La cuestión es que, para los dataístas, las experiencias que viven los humanos no tienen valor en sí mismas si no se comparten. Según ellos, distribuirlas les permite formar parte del flujo de datos y, por tanto, de algo mucho mayor que ellos mismos, igual que las religiones tradicionales consideran que cada una de nuestras acciones forman parte de algún plan cósmico o divino.

Para encontrar el significado profundo de las experiencias, el dataísmo nos dice que solo tenemos que registrarlas, conectarlas y dejar que sean los algoritmos quienes lo descubran y nos digan qué debemos hacer. ¿A que suena familiar? El nuevo credo dataísta es: «Si experimentas algo, grábalo. Si grabas algo, súbelo. Si subes algo, compártelo». Es la manera que tenemos de demostrar al sistema que todavía tenemos valor: convertir nuestras experiencias en un flujo libre de información. Aunque sea a costa de nuestra privacidad y nuestra individualidad.

El dataísmo presupone que los algoritmos podrán tomar mejores decisiones que nosotros porque evitarán nuestros sesgos y serán más eficientes. Pero como los humanos somos quienes creamos los algoritmos, estos también tienen sus sesgos. Incluso cuando los propios algoritmos se dediquen a desarrollar nuevas inteligencias artificiales y escapen a nuestro control, corren el riesgo de transmitir esos sesgos a su descendencia.

Este es uno de los problemas que subyacen en ciertos usos que ya hacemos de algoritmos predictivos. La inteligencia artificial se utiliza para decidir los términos de la libertad condicional para presos en Estados Unidos e incluso para predecir qué adolescentes de Bristol (Reino Unido) tienen más probabilidades de acabar delinquiendo. Por supuesto, todo tipo de movimientos sociales se afanan ya por evitar las posibles consecuencias distópicas de estas prácticas. Incluso la legislación y la ética avanzan cada día más para evitar ese futuro apocalíptico en el que acabaríamos disueltos en un torrente de datos.

Los críticos con el dataísmo, como señala Harari en su libro, consideran que ver la vida únicamente como un continuo procesamiento de datos y toma de decisiones es una manera limitada de contemplarla. También es peligrosa. Si se lleva al extremo, están en juego valores como la presunción de inocencia o incluso el propio funcionamiento de la democracia.

La inteligencia artificial y los datos pueden resultarnos tremendamente útiles si los utilizamos de manera correcta. Nos pueden ayudar a tomar mejores decisiones, sí, pero la palabra clave aquí es «ayudar». Al fin y al cabo, miles de años de evolución nos avalan como seres capaces de hacernos cargo de nuestro propio destino.

El uso de tecnología ha logrado avances sin precedentes en el campo de la medicina durante los últimos años. Desarrollar una capaz de detectar a distancia si hay algo que no funciona bien en nuestro corazón es una muestra más de lo que se puede lograr cuando estas dos disciplinas colaboran. Idoven es una start-up de cardiología a distancia que ha ganado la fase sectorial de la 13.ª edición de los Premios EmprendedorXXI, que promueve CaixaBank, en la categoría Health. El cardiólogo Manuel Marina es su CEO y nos explica cómo puede ayudar una empresa como Idoven a mejorar tanto el sistema de salud como la vida de las personas.

¿Cómo comenzó la historia de Idoven? ¿Cuál es su actividad?

Idoven nació de la unión de un cardiólogo, un ingeniero y un emprendedor que tuvimos la idea de intentar enseñar cardiología a un software. Así que empezamos a escribir código y a investigar. Cuando vimos que el software de inteligencia artificial era capaz de aprender cardiología, decidimos llevar un producto al mercado.

En Idoven analizamos la actividad eléctrica del corazón (también conocida como electrocardiograma) y empleamos inteligencia artificial para elaborar un diagnóstico médico. Ofrecemos este servicio a hospitales, médicos y empresas que quieran analizar los electrocardiogramas de sus pacientes o empleados. Asimismo, cualquier persona que lo desee puede contratarnos a través de nuestra página web y solicitar nuestros servicios. Ofrecemos estudios que graban el corazón durante distintos periodos de tiempo (24 horas, 7 días y hasta 21 días) para poder llevar a cabo una medicina muy precisa y diagnosticar si ese corazón está bien o, si tiene algún problema, buscar una solución.

La crisis de la COVID-19 ha puesto el sistema de salud bajo un fuerte estrés. ¿Cómo ha afectado esta situación a Idoven en concreto?

La crisis del coronavirus ha puesto en evidencia que el sistema sanitario es un sistema que hay que proteger. También que los médicos no pueden estar dedicando su tiempo a tareas repetitivas en las que aportan poco valor y que, además, una máquina puede hacer mejor.

Ese proceso de automatización que hacemos utilizando inteligencia artificial ha cobrado aún más sentido durante esta crisis. Para hacernos una idea, en nuestra página web entraban entre 2.000 y 3.000 personas al mes y, en cuatro días des del inicio de la pandemia, llegaron a acceder hasta 60.000 personas. Esos visitantes buscaban en webs como la nuestra soluciones de telemedicina, asistencia en remoto o cardiología a distancia, que es lo que nosotros hacemos.

Yo creo que estas soluciones han venido para quedarse, que todos los sistemas de salud del mundo se han dado cuenta de que hay que implantarlas. También que tenemos que hacer desaparecer esas barreras que plantean los hospitales para poder llevar la medicina allí donde esté el paciente, viva donde viva.

¿Qué ventajas pueden aportar soluciones como la que vosotros planteáis para el propio sistema sanitario?

Cada día, unas 800.000 horas de personal médico altamente cualificado se dedican a analizar electrocardiogramas. Nosotros estamos automatizando ese proceso: ayudamos a que ese análisis se efectúe de manera automática para dar soporte a esos médicos y ayudarlos a llegar a un diagnóstico más rápidamente.

Los hospitales nos envían, a través de la nube, los registros de los pacientes, y nosotros los analizamos. Así, reducimos los costes del sistema hospitalario y los tiempos de las listas de espera. Esta es la propuesta de valor clara que ofrecemos a los hospitales.

Para los pacientes, nuestra propuesta consiste en trasladar la medicina allá donde vivan gracias a la cardiología a distancia.

Más allá del contexto hospitalario, ¿en qué otras áreas se puede aplicar vuestra tecnología?

Además de aportar valor a hospitales y pacientes, también lo aportamos a los deportistas. En Idoven analizamos los corazones de las personas que practican deporte, tengan el nivel o la edad que tengan. Sin importar dónde estén localizadas, observamos con detalle el funcionamiento de su corazón, bien porque desean correr una maratón o, simplemente, practicar deporte de forma segura. Iker Casillas, que sufrió un infarto mientras entrenaba, ha visto muy clara esa propuesta de valor, y por eso ha decidido invertir en nuestra compañía.

También podemos analizar a empleados de empresas de cualquier sector, a quienes ofrecemos exámenes de salud.

La utilización de inteligencia artificial es una de las partes más novedosas de vuestra solución. ¿En qué consiste la donación de latidos que habéis puesto en marcha?

La donación de latidos es una de las partes más bonitas de nuestra historia. Nuestros algoritmos de inteligencia artificial aprenden de cada latido, con la ayuda de los cardiólogos e ingenieros que formamos parte del equipo. Mediante ese proceso, la máquina aprende cada vez más cardiología y también a desarrollar una medicina cada vez más precisa.

Gracias a la ayuda de todos los que deciden formar parte de esto voluntariamente y donar latidos reales, esta tecnología podrá, a su vez, ayudar cada vez a más médicos y más pacientes. Cualquier persona puede participar y convertirse así en uno de los primeros donantes de latidos del mundo.

¿Cómo creéis que pueden ayudar vuestros servicios a extender una cultura de la prevención entre la población en general? Y ¿qué impacto puede tener la implantación de esta cultura sobre la sociedad en general?

La medicina busca detectar cada vez de forma más temprana los problemas que pueda tener un paciente en un órgano, como es el caso del corazón. Esto es así porque sabemos que, cuanto antes actuemos sobre un problema, mejor será la evolución del paciente. De hecho, los pacientes que se diagnostican tarde tienen peor pronóstico.

Para prevenir problemas como la (mal llamada) muerte súbita o los infartos, es necesario desarrollar campañas en las que observemos el corazón con mucho detalle, con la ayuda de la tecnología y el big data. Esa gran cantidad de información es la que nos permitirá conseguir una medicina mucho más precisa.

De cara al futuro, ¿cómo será Idoven? ¿Cuáles son vuestros planes?

Queremos llevar esta tecnología a distancia a cualquier parte del planeta. Lo haremos poco a poco: hoy ya diagnosticamos en remoto los corazones de pacientes de países como España, Portugal, Holanda, Bélgica, el Reino Unido, México o Alemania, sin importar en qué parte de esos territorios viven.

Más adelante, queremos llegar a todo el mundo creando esas nubes a las que se podrán conectar hospitales de cualquier país para poder llevar esta cardiología de precisión y a distancia a pacientes de cualquier punto del globo.

¿Qué significa para vosotros haber ganado la fase sectorial de los Premios EmprendedorXXI?

Recibir el Premio EmprendedorXXI ha sido una gran alegría para todo el equipo. Estamos muy agradecidos a CaixaBank, Enisa y el resto de los organizadores de estos premios.

Creo que es un reconocimiento de la necesidad de start-ups como la nuestra: pequeñas estructuras con un gran componente de innovación y que desarrollan tecnología para solucionar un problema real. En nuestro caso, para ofrecer una vida mejor y más sana a los pacientes.

Una tecnología capaz de optimizar tiempos, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente en su relación con una compañía aseguradora. Así es la solución de inteligencia visual que propone Bdeo a la industria de los seguros y a cualquier otro sector que requiera verificación documental, como el del alquiler de vehículos o las plataformas de carsharing. La empresa ha ganado la fase sectorial de la 13.ª edición de los Premios EmprendedorXXI, que promueve CaixaBank, en la categoría Mobility. Su CEO Julio Pernía nos explica en qué consiste su solución y qué puede aportar a la industria.

¿Cómo surgió la idea de poner en marcha Bdeo?

Llevamos alrededor de 10 años trabajando para aseguradoras, desarrollando soluciones para compañías, gabinetes de peritaciones y empresas de reparaciones en el hogar. Gracias a esta visión 360° del siniestro, nos dimos cuenta de que era necesario agilizar los procesos relacionados con él. Así surgió la oportunidad de crear Bdeo, que propone automatizarlos mediante tecnología de inteligencia visual.

La crisis de la COVID-19 ha resultado muy disruptiva para la economía en general. ¿Qué impacto ha tenido sobre vuestra empresa?

En nuestro caso, el impacto ha sido bastante controlado porque tenemos la suerte de trabajar con compañías aseguradoras. Se trata de entidades con una importante solidez financiera y un impacto directo sobre la experiencia del cliente final.

La tecnología que ofrece Bdeo garantiza a las compañías aseguradoras una plataforma de colaboración y contacto con los asegurados que hace que el proceso sea menos traumático y que se puedan comunicar con ellos en tiempo real. Así que, en nuestro caso, no hemos notado demasiado impacto a causa de esta crisis.

¿Qué problemas plantea el actual modelo de tratamiento de pruebas documentales en la industria del seguro?

Se trata de una problemática diversa. Nosotros planteamos digitalizar procesos que, hasta ahora, se habían venido realizando a través de distintos canales. Por ejemplo, enviar información a través de WhatsApp o fotografías por correo electrónico. Esto no solo abre la puerta al fraude, sino que provoca que todas esas pruebas documentales lleguen de forma desorganizada a los que tienen que efectuar una inspección manual de los daños, como peritos o tramitadores. Lo que nosotros planteamos es la automatización y la mejora de los procesos gracias al uso de la inteligencia artificial y el blockchain.

¿Cómo pueden ayudar esas dos tecnologías a la automatización de procesos?

Bdeo se integra con los sistemas de las compañías aseguradoras de tal manera que, una vez que ha ocurrido un siniestro o se comprueba algo con un cliente, este recibe un mensaje de texto que le permite hacer una captura de información. La tecnología guía al asegurado para que efectúe esa captura de una manera determinada.

Además, a través del blockchain aportamos evidencia digital de que esa información es fidedigna y no se ha modificado. Por otro lado, gracias a la inteligencia artificial, somos capaces de llevar a cabo un reconocimiento automático de daños para catalogarlos y poder automatizar procesos.

¿Cómo crees que puede influir vuestra solución en la evolución de la industria del seguro?

Vemos claramente que el futuro de la industria del seguro pasa por ofrecer servicios y productos ajustados a lo que demandan los asegurados en el siglo xxi. Gracias a la reducción de costes y la optimización de tiempos, esa industria podrá adaptarse a las nuevas formas de interacción con los clientes y ofrecer productos y pólizas más económicos y ajustados a sus necesidades.

En un sentido más amplio, ¿sobre qué otros sectores puede llegar a influir vuestra solución?

Esta tecnología se puede aplicar a distintos sectores. Cualquier industria que requiera la verificación de un bien o un riesgo es susceptible de integrar este tipo de automatización. Desde la gestión de flotas a aplicaciones de carsharing, alquiler de vehículos o incluso gestión de la propiedad. Cualquier plataforma o servicio que requiera de una inspección puede acceder al canal de confianza que le ofrece Bdeo para automatizar procesos gracias a la inteligencia visual.

Para los clientes finales, ¿qué ventajas puede obtener un consumidor gracias a vuestra herramienta?

Nuestra naturaleza como compañía es la de mejorar la experiencia del cliente final, la satisfacción del cliente. A esto se suma que somos capaces de reducir tiempos y optimizar costes, lo que se traduce en productos y servicios más orientados al cliente digital, con pólizas mucho más económicas a su disposición.

¿Hasta qué punto crees que la tecnología puede llegar a transformar un sector económico?

En nuestra opinión, para transformar una industria no basta con introducir tecnología. Primero es necesario un cambio de procesos y de mentalidad y, finalmente, la tecnología debe acompañar ese cambio.

¿Por qué os presentasteis a los Premios EmprendedorXXI y qué ha supuesto para vosotros haber ganado la fase sectorial?

Como emprendedores, llevábamos varios años observando los premios desde la barrera; para nosotros son todo un referente. Esta es la primera vez que nos presentamos, y estamos muy contentos de haber conseguido ganarlo. De hecho, no nos esperábamos ganar el premio sectorial.

Para nosotros, este premio tiene un impacto muy importante gracias al reconocimiento que hemos recibido, tanto a nivel nacional como internacional, lo que supone un aval tanto para nuestros clientes como para nuestros partners. Además, estamos muy orgullosos del gran equipo que hemos formado, ya que gran parte del mérito es suyo.