AI & Big Data Congress de Barcelona explora les possibilitats de l’AIGen
El 27 i 28 de setembre s’ha celebrat el AI & Big Data Congress de Barcelona, organitzat per CIDAI – Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence, al l’Auditori Axa. Del primer dia crec que cal destacar les intervencions de David Pereira, NTT DATA Europe & Latam, quan parlant de l’IA Generativa ha incidit en què “caldran més enginyers, però també els usuaris generals hauran d’entendre tot el que li poden treure”. A més a més, ha afegit que des de l’empresa han engegat una oficina per assegurar que qualsevol proposta serà escrupolosa amb el compliment de la regulació i un possible impacte negatiu a la societat.
Ernesto Rincón, de SAP, s’ha centrat en el futur de l’ERP, el sistema operatiu de les empreses. Així, Rincón ha explicat que volen anticipar-se als riscos amb AI Generativa per ERP, perquè el sistema ha de dir que pot ser perillós per a l’empresa. Com a exemple, aquest directiu de SAP ha comentat que quan es va tancar el canal de Suez per culpa de l’embarrancament d’un vaixell, ells van saber en 30 minuts l’impacte del tancament en els seus clients.
Dela primera jornada també cal destacar la xerrada d’Inma Martinez, pionera tecnològica. Ha iniciat el seu discurs posant en valor “l’esplendor científic” que estem vivint durant el segle XXI. La conferenciant ha posat exemples concrets com ara que la pandèmia de Covid-19 va ser detectada per una start-up de Toronto o el fet que l’IA ajuda a crear vacunes. També ha apuntat reptes de futur on la intel·ligència artificial té un paper imprescindible, com ara la necessitat d’energia i d’aigua a nivell global. I és que a parer seu, el poder de l’IA és “l’optimització”.
Del segon dia, m’agradaria destacar la ponència de Ricardo Moya Garcia, Ph.D, Technological Specialist in Artificial Intelligence & Big Data a Telefónica I+D, on ha posat en valor els mètodes d’explicabilitat local basats en dades amb XAIoGraphs (explainability Artificial Intelligence over Graphs), una eina d’explicabilitat i fairness per problemes de classificació amb dades tabulades. També ha comentat l’ús de LIDE (Liner Interpretable Data Explanations), un mètode d’explicabilitat local basat en dades, capaç d’explicar qualsevol tipus de model i fins i tot capaç d’explicar la realitat.
Igualment ha estat destacable la ponència de Joan Vidal, director de Risk Analytics a CaixaBank, i Javier Matamoros, arquitecte d’IA a CaixaBank Tech, sobre la integració de la intel·ligència artificial a CaixaBank. Així, per exemple, han destacat la voluntat de realitzar aplicacions 100% cognitives, amb models de recomanació per als treballadors, models de personalització de productes i serveis, interaccions per canals naturals de text i veu i generació de llenguatge natural, entre d’altres.
Finalment, cal destacar la ponència de Daniel Cardelús, Data & AI expert de Quantion, on ha comentat el projecte Ulysses (Universal system to unmask danger zones during invasive medical procedures). Es tracta d’una eina digital que identifica l’entorn d’operació i aporta indicacions de valor en temps real per reduir el risc i l’impacte de la intervenció.
