“Hoy en día, los robots y los algoritmos han traspasado las fronteras de las fábricas y están operando en la parte delantera de la casa, en la parte trasera de la oficina y en la sede de la empresa”. Son las palabras con las que Alain Dehaze, consejero delegado de Adecco Group, pone en evidencia que la inteligencia artificial ya ha salido de los laboratorios y de los centros de investigación, y se difunde por todos los ámbitos de la sociedad y de la economía. De concebirla como un elemento más o menos pintoresco retratado profusamente en la ciencia ficción, hemos pasado a asumirla como algo cotidiano en nuestros entornos de trabajo y en nuestros hogares. La usamos a diario, aunque no seamos conscientes de que está allí, por ejemplo, cuando utilizamos la función de texto predictivo al escribir en el teléfono móvil, que nos anticipa las palabras más probables que vamos a utilizar, o, también, cuando nuestra plataforma de audiovisual nos recomienda películas o series que se ajustan a nuestros gustos o intereses cinematográficos.
Una encuesta realizada por Capgemini a casi 1 000 ejecutivos de empresas de once países, puso en evidencia la dificultad que encuentran las organizaciones para llevar los proyectos basados en inteligencia artificial más allá de la fase piloto. No obstante, el porcentaje de compañías que lo consigue crece progresivamente: del 36% de 2017 al 53% de 2020. Con todo, tan solo el 13% de la muestra afirma haber puesto en marcha casos en producción con éxito y continuar escalando experiencias piloto, mientras que el 40% reconoce tener unos pocos casos de uso a escala limitada. El principal obstáculo que encuentran los encuestados para incorporar estas tecnologías en la operativa de la empresa es la carencia de talento relacionado con la inteligencia artificial, es decir, la falta de personal formado al respecto.
A pesar de que en general existe una escasez generalizada de perfiles con habilidades técnicas, la divergencia entre la oferta existente y las necesidades que requieren las empresas se hace especialmente relevante en el campo del aprendizaje automático, en el de las plataformas de machine learning y deep learning (como Tensorflow o SickItLearn), la visualización de datos (Tableau, Spotfire, PowerBI o Qlikview) y los lenguajes de programación, como pueden ser Python, SQL o R, entre otros. En cuanto al perfil profesional más necesario y menos cubierto en este sector, la encuesta de Capgemini señala que es el de analista de negocio para inteligencia artificial.
Otra encuesta, esta vez realizada por la Comisión Europea (European enterprise survey on the use of technologies based on artificial intelligence), nos permite identificar las particularidades de nuestro país en lo relativo a la demanda de perfiles profesionales. Los datos ponen en evidencia que España encuentra una carencia mucho más significativa que los otros países en expertos en robótica, el 50% de las empresas señala su escasez como una barrera para adoptar esas tecnologías frente al 31% de la media europea. Otro tanto ocurre con la falta de profesionales en aprendizaje automático y modelización, destacado por casi la mitad de la muestra española y solo por el 39% en el conjunto. Finalmente, los empresarios de nuestro país, aunque en menor medida que los perfiles anteriores, también manifiestan una necesidad de trabajadores con conocimientos de programación. Por otro lado, estamos más o menos en línea con Europa en la necesidad de expertos en temas como la gestión de big data y el cloud computing. Sin duda, existe una carencia significativa de los perfiles necesarios en este terreno que puede poner en peligro la expansión de la inteligencia artificial.
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