Experto en IA explica el valor y utilización de la data en la salmonicultura

«Acuicultura Inteligente: Innovación a través de la Inteligencia Artificial y la IA”, fue el encuentro online organizado por AquaSur y su partner tecnológico Option que se desarrolló hace unos días y tuvo como objetivo explicar cómo las tecnologías avanzadas pueden mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la rentabilidad de las operaciones acuícolas. La iniciativa contó con la participación destacada de Karim Touma, experto en IA generativa y Director Digital y de Datos en DeAcero que tiene más de 15 años de experiencia en análisis de datos, Touma ha liderado proyectos innovadores que han generado más de  US$100 millones en valor agregado. Su perspectiva única sobre la aplicación de la IA en la acuicultura ofreció ideas valiosas sobre cómo estas tecnologías pueden impulsar el crecimiento y la sostenibilidad en la industria. En la instancia, se mencionó algunos casos de usos de la IA en la industria como, por ejemplo, el monitoreo y control en tiempo real; optimización de la alimentación; producción y automatización de tareas. En este sentido, la IA podría contribuir a la predicción de brotes de enfermedades, dosificación precisa de alimentos, dietas personalizadas, predicción de la cosecha, limpieza de redes, clasificación automática, entre otras aplicaciones.  Importancia de los datos  Karim Touma, inició puntualizando que, «desde la consultoría hasta la grandes empresas, la data es lo que todas las empresas tiene en común porque en todas las operaciones del negocio se están procesando datos». Enfatizó que en las áreas de administración, estrategia, recursos humanos de la compañía, su trabajo es capturar y analizar los datos y tomar decisiones en base a ellos, por lo que es fundamental su correcto uso.  El experto enfatizó en la importancia de la digitalización de los datos. «En general, no todos los procesos de una empresa están registrados digitalmente, y muchos se ejecutan de forma manual. Esto genera una pérdida de objetividad en el proceso, lo que impide su mejora. Existen técnicas de mejora de procesos que no requieren de un sistema, pero su implementación es costosa y difícil de escalar, es decir, requieren un esfuerzo y tiempo constante de gestión para mantenerlas vigentes», puntualizó. Recalcó que «la forma más simple de hacer que un proceso de una compañía sea persistente en el tiempo es digitalizarlo. Es decir, la digitalización es una respuesta para ganar escala, no un fin en sí mismo». Casos de usos de la IA en acuicultura. Un poco de historia  Touma analizó y viajó por la historia del análisis de datos, destacando algunos hitos fundamentales. Por ejemplo, entre los años 80 y 90 surgió el Business Intelligence (BI), que tomó la información de los sistemas de operación de las empresas para luego exponerla y hacerla comprensible. «Existen preguntas que el sistema en sí mismo no puede responder y que requieren de capacidades como la reportería, la agregación de datos y la acumulación de información a lo largo del tiempo. En este contexto, han surgido diversas áreas de especialización, como por ejemplo, el área de análisis financiero, que se basan en este tipo de sistemas de Business Intelligence (BI)», indicó. En este contexto, explicó que «las áreas financieras de las empresas deben tomar todas las transacciones, consolidarlas con otros sistemas y presentarlas de una forma más simple para analizarlas y responder preguntas más complejas. Por ejemplo, ¿cuál es mi mejor cliente?, a través de la medición de las ventas de los últimos meses para poder comprenderlo.  El nacimiento de la capacidad analítica de una empresa parte en el Business Intelligence (BI), que nos indica lo que está ocurriendo en el negocio», aclaró. Luego, en el período del 2000 al 2010, detalló que «empezaron a surgir empresas en las que los sistemas transaccionales ya no eran tan triviales. De ahí surge la información no tradicional, que puede ser no estructurada o estructurada pero muy masiva. También se incluye información de sensores que entrega datos de métricas altamente densas y complejas de analizar. Por lo que surgió el concepto de Big Data, que toma la información muy compleja y la hace fácil de analizar e integrarla con la información tradicional. En esta integración surge el conocimiento diferenciador», acotó Karim. ¿Cómo comenzar? El profesional aconsejó que no es necesario evolucionar todos los sistemas para automatizar la digitalización. «Lo fundamental es asegurarme de que la calidad de los datos sea buena desde su origen, y esto puede implicar mejoras en el desarrollo, la cultura organizacional o los procesos. Es decir, si se ingresan datos de mala calidad, se obtendrán malos resultados. El concepto aquí es Garbage in-Garbage out”.  Señaló que el segundo de los habilitadores es la automatización de las operaciones. «Esto no significa eliminar puestos de trabajo, sino liberar al personal de ciertas operaciones para enfocarse en donde es bueno, como, por ejemplo, entendiendo a los clientes, comprendiendo los procesos, pensando en como mejorarlos. Finalmente automatizar significa liberar tiempo».  Y lo tercero que enumeró es que los sistemas sean robustos, ya que son los que logran que el valor encontrado perdure en el tiempo. «Sucede mucho que, aunque se realice una prueba de concepto exitosa que capture un valor determinado, como por ejemplo una reducción del 10% en la mortalidad de las larvas, si el sistema quedó robusto sistémicamente, los procesos y las muestras pueden comenzar a fallar, lo que lleva a la pérdida del valor obtenido a largo plazo». Recalcó que, el consejo es que cuando se construyan habilitadores, «estos tienen que construirse priorizados por lo que tiene valor y ese valor tiene que automatizarse y digitalizarse ojalá en el 100%».  Caso de uso que analizó supervivencia larval. Casos de uso Touma indicó que los casos de uso deben estar más guiados por el negocio que por el equipo de tecnología. «Hay que explorar las iniciativas donde el negocio tiene mayor sensibilidad, tanto a nivel operacional como de valor (captura y creación de valor)», explicó en la instancia donde también analizó un caso de uso de cómo maximizar la supervivencia larval. Destacó que, a veces, en los proyectos de inteligencia artificial hay mucha incertidumbre debido a que se valida una hipótesis de negocio. «La idea es que esto se estructure en entregas ágiles, lo que significa no tener miedo a realizar pilotos y asumir su posible fracaso. Es preferible que fracase un piloto a que lo haga un proyecto de dos años», comparó. Cuando se habla de casos de uso con IA, aconsejó priorizar aquellos de baja complejidad o riesgo. «Esto se debe a que el costo significativo se realiza al robustecer el caso de uso y mantenerlo en el tiempo, no en su prueba. Por lo general, los de baja complejidad son los que tienen relación con la productividad empresarial»,  señaló, En términos culturales, el experto manifestó que es necesario que las personas crean en los datos y suelten el control. «Debe existir una cultura dentro de los dueños de los procesos del negocio que adopten estas nuevas tecnologías y las vean como una extensión de su trabajo, no como algo que pretende reemplazarlos. Esto es esencial y obligatorio para que cualquier caso de uso funcione». Karim culminó recalcando que «los procesos digitalizados y la toma de decisiones digitalizadas son lo ideal, pero por lo general esta parte es la más costosa. En la cadena de suministro hay algo muy interesante: la primera y la última milla son las más costosas. La primera milla consiste en extraer los datos, entenderlos, limpiarlos y procesarlos. Es la más cara porque requiere que los sistemas estén ordenados. La última milla, que consiste en tomar lo que sale del modelo y ponerlo de vuelta en la organización, también es muy cara porque nuestros procesos no están digitalizados». Postulación piloto Como parte de esta iniciativa, Option invitó a las empresas de la industria acuícola a participar en un piloto gratuito de soluciones de Generative AI.  Esta oportunidad única permitirá a las empresas experimentar de primera mano los beneficios que estas tecnologías de vanguardia pueden ofrecer para mejorar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones en sus operaciones. Para postular al piloto gratuito ingrese aquí