La IA está encima de la mesa, está en todos los lados, no hay lugar en el que no se la mencione por eso aproveché a invertir en formarme. Me costó elegir mucho pero cuando vi este curso organizado por SPRI Enpresa Digitala & Mondragon Unibertsitatea y BAIC no lo dude. Había mucha demanda y entrar en el curso ya fue un triunfo para mí. Todo esto que os hablo fue antes de las vacaciones del verano. Este curso lo inicié el 5 de septiembre y lo concluí recientemente el pasado 14 de noviembre. Hacía mucho tiempo que no iba a una formación tan larga, la disciplina que he tenido que tener ha sido grande cada viernes pero ha merecido la pena. He aprendido mucho (de eso irá el post), he conocido a muy buenos profesores y he estado en un grupo muy majo que nos hemos llevado muy bien. El resumen que os comparto son una serie de aprendizajes que he ido tomando nota cada semana.

Módulo 1: IA Predictiva

Este primer módulo lo impartió Carlos Cernuda y fue muy complicado para mí. Fueron 3 sesiones que se me hicieron muy largas y que me hizo pensar si estaba en el lugar adecuado. Soy consciente que es necesario saber sobre IA Predictiva pero me sobro alguna sesión la verdad. Más allá de eso, considero que es la IA que menos prensa tiene ahora y que probablemente sea la que más puede ayudar a las empresas sobre todo en el sector industrial. A groso modo es la IA de toda la vida, la que ayuda a predecir errores en máquinas y mejorar la productividad. Es costosa por supuesto pero su impacto puede que sea mayor que la IA Generativa en muchos casos.

Me quedo con varias reflexiones: “Si mi dato no es de calidad, estoy sesgando el algoritmo (..) Tener más datos, no va a mejorar la predicción, al contrario, a veces menos es más”. Vale y de qué va la IA Predictiva: “Conjunto de herramientas de captura, preproceso y tratamiento de datos conducente a aprender de forma autónoma de los datos a realizar tareas de predicción – Aprendizaje automático”. Por último, el preprocesado de los datos es vital para el éxito de las predicciones, puede ser un 90% del trabajo. Por otro lado, que haya correlación en los datos no implica causalidad. Como recurso para seguir aprendiendo: El Blog “Towardsdatascience”.

Módulo 2: IA Generativa

Este 2º módulo fue impartido por el profesor Iñaki Lakarra en el que me divertí mucho más que en las 3 primeras sesiones. Aquí aprendí muchas cosas que ya he ido aplicando en mi día a día. Que los lenguajes que usan los ChatGPT, Gemini, Mistral y muchos más se basan en tokens. Para entendernos: 100 palabras equivalen a unos 75 tokens. Los tokens son su modelo de negocio, es decir, dependiendo cuántas palabras uses podrás usarlos de forma gratuita o de lo contrario, a pasar por caja.

Uno de los aspectos que cito el profesor es el hecho del problema de la fiabilidad de las fuentes de estos modelos. Para entendernos, ante una misma pregunta hoy hay una respuesta y, mañana, ante la misma pregunta, la respuesta es muy probable que sea distinta. Por otro lado, siempre tenemos en mente en el mundo tecnológico que debemos de trabajar con la última versión del servicio / software, pues con la IA Generativa la respuesta es que no, que depende del caso de aplicación.

Una clave que me ha marcado mucho es aprender a preguntar a cualquier modelo, es decir, darle contexto. Cuanto más le des, mejor respuesta obtendrás. Os comparto la herramienta “Tokenizer” que os va a servir para saber cómo cada modelo usa los tokens y saber qué es lo que pagamos. Otro aspecto que aprendí es a diferenciar entre Chat: Pregunta, Hilo: Preguntas y Respuestas dentro de un contexto y por último, GPT: Asistente. Otros aspectos que se trataron que me gustaron y es: ¿Cómo preguntamos?

1º) Rol: Quién eres — 2º) Tarea: Detalla los pasos — 3º) Formato: Especificar — 4º) Tono — 5º) Estilo — 6º) Contexto (Audiencia)

Comparemos modelos, ¿seguridad de los datos?

Otro recurso muy útil es el comparador de modelos: LMArena – Para mí de lo más recomendable ante la gran oferta de modelos que ahí ahora mismo. Y sí, hablemos de seguridad y privacidad de los datos por qué uno de los retos de la IA es ése: ¿Dónde mis datos? ¿Los usan para seguir entrenando sus modelos? La respuesta es que sí por tanto, ya sabes quién es el producto. Vamos, como las redes sociales, lo que alimentamos con nuestra información es el producto. No obstante, Microsoft, a través de Copilot si que es una opción a valorar en cuanto a la seguridad porque es la única -previo paso por caja-, que asegura que no a va a usar tus datos para entrenar sus modelos de lenguaje. Quiero decir, que me costo mucho entender cómo funciona esa seguridad que ofrecen pero si yo fuera una empresa me decantaría por ellos.

Hubo tiempo para hablar de los asistentes que son una especie de mini ChatGPT personalizado hecho por nosotros mismos para hacer unas tareas concretas. Y por último, imagino que echaréis de menos que no he citado herramientas de IA Generativa, pues no, simplemente que lo he querido dejar para el final, con un directorio de herramientas muy completo: AIFINDY.

Módulo 3: Seguridad, ética y gobierno del dato

El 3º módulo se desarrolló en una sesión y fue impartido por el profesor Iraitz Cordero y por el Responsable de Gobierno del Dato en Eroski, Imanol Torres. Ha sido uno de los módulos que más me han gustado por la gran ignorancia que tenía sobre el tema, en especial sobre las cuestiones de ciberseguridad. Me quedo con muchos consejos que escuché y recursos que os comparto para ponerlos en práctica, para empezar, un comprobador de contraseñas.

Que herramientas como WeTransfer usan nuestros datos de envío para entrenar sus modelos de lenguaje o las herramientas convertidoras de PDF Online también, mucho ojito. Guardemos nuestras contraseñas fuera del universo Google a ser posible con recursos seguros como Proton Pass. Y echemos un ojo a verificar si cumplimos la ley europea de IA en la UE, es decir, los productos de IA aquí están regulados por su uso, no por la tecnología en sí. Asi que exijamos una IA ética y responsable. Y una última cosa en este sentido, una herramienta para comprobar la seguridad de los modelos de IA.

Tras la ciberseguridad, Imanol Torres nos explico en qué consiste el gobierno del dato en una gran entidad como Eroski. No es algo técnico, es una responsabilidad del negocio (..) el gobierno del dato es la combinación de una política, de estándares, no es un proyecto. Porque gobernar datos es un ejercicio altruista, es decir, convencer a alguien para que un 3º se aproveche. Al final, gobernar datos es disponer de datos de calidad de una manera directa y segura, garantizando el cumplimiento normativo y la perspectiva ética.

Módulo 4: Implementación y despliegue de proyectos de IA (Ops)

Este 4º módulo duro también solo una sesión y se me hizo muy duro la verdad (los fantasmas del 1º módulo volvieron a aparecer). Fue muy técnico y ahí me pierdo mucho en este mundo que es tan nuevo para mí. La sesión fue impartida por Eneko Cid que hablo sobre automatizaciones y en una segunda parte, Mikel López Fernández de Ikerlan que nos hablo de la metodología que usan en IKERLAN en los proyectos de IA.

Con Eneko estuvimos viendo una serie de herramientas para realizar automatizaciones (ya habíamos hablado algo en el módulo 2 pero aquí más a fondo) como Make o n8n. La 1ª de ellas, no necesitas unos grandes conocimientos para automatizar las tareas pero en cambio, la 2ª sí que controlar de programación te servirá de mucho para sacarle partido. Una idea que me quedo es que es conveniente trocear los procesos para saber si estas herramientas nos pueden ayudar.

En la parte de Mikel López os admito que me perdí muchísimo y apenas os puedo compartir anotaciones de valor. Al final, Mikel nos ofreció una metodología que para mí se me quedo muy lejos de las expectativas que yo tengo ahora mismo con la IA.

Módulo 5: Diseño de roadmap tecnológico e identificación de casos de uso

Este 5º módulo fue impartido por el profesor Juan Ignacio Igartua en 2 sesiones muy amenas y prácticas que me gustaron muchísimo la verdad. Hubo muchas reflexiones que me quedo, la primera de ellas que los datos son el nuevo petróleo y que la IA es la nueva electricidad. Otra reflexión para guardar es que un sistema funciona cuando mejor funciona la peor de sus partes. También, que a la IA le sienta mal la variabilidad ya que el proceso no está bajo control. Más sobre datos, “En Euskadi hay poca cultura del dato”. La IA requiere de integrarla con otras tecnologías.

Y seguimos que ahí más: Debo de pensar en mis necesidades, qué datos necesito, qué soluciones potenciales y desarrollar pilotos (aprender de los errores). También para el recuerdo, la importancia del benchmarking, es decir, identificar buenas prácticas en lo que yo quiero ser bueno. Ten en cuenta a los competidores, entorno, tecnología y mercado.

La hoja de ruta o roadmap tendrá sus capas que tendrá que responder a cuestiones: ¿Cómo? ¿Qué? ¿Por qué?. Después, llegarán los pilotos y si van bien, integrarlos y escalarlos. ¿Fácil, no? Habrá países que por su manera de hacer las cosas se arriesgarán más que otros y tomarán ventaja en el campo de la IA. Y lo más importante que más aprendí de todo este módulo es que es muy probable que en tu hoja de ruta de la IA debas de necesitar mezclar tanto la IA Predictiva como la IA Generativa. Una puede ser más aburrida que la otra pero quizá su efectividad sea mayor en muchos sectores.

Módulo 6: Ayudas y recursos de SPRI y BAIC

Tras muchas semanas de aprendizaje llegué a la sesión final con una idea muy clara, que cualquier proyecto de IA que quieras implementar en tu entidad no puedes hacerlo solo, debes de rodearte de profesionales que te ayuden a ejecutarlo y, obviamente, de ayudas económicas. En Euskadi hay una serie de ayudas de la SPRI para ayudar a generar el diagnóstico de madurez del dato (que en breve se abrirá convocatoria) donde tocan materias de IA y ciberseguridad. De cara al futuro, enfocado al sector industrial, saldrán nuevas ayudas pero ojo, de concurrencia sucesiva, es decir, importa cuándo presentes la solicitud para recibir los fondos. Por último, Iñaki Suárez, director del BAIC (Centro Vasco de IA) nos explicó en qué consiste esta identidad, quién la conforma, cómo poder unirse a ella o cómo seguir aprendiendo con los eventos que organizan o el congreso de IA Aplicada que organizan cada año y que en 2026 tendrá lugar en Donosti. Pero para los que estamos empezando, la comunidad BAICer puede ser un buen punto de partida.

Y eso fue todo…..

Dar las gracias a Bea Laskurain como coordinadora del curso por todo el trabajo que hay detrás y por ofrecer un curso de mucho valor, que se puede mejorar, por supuesto pero que se aprende mucho y que quizá cambiando el orden de los módulos, reduciendo alguno de ellos y potenciando otros seguro que seguirá siendo muy interesante. Solo puedo tener palabras de agradecimiento por la suerte que he tenido por participar en el mismo. Me queda mucho por delante, bajar todo a la tierra poco a poco para sacarle chispa. He dado un pasito muy grande de algo que me agobiaba mucho tras mi baja, ahora sé lo complejo que es pero con toda la gente que he conocido y el grupo de compis con los que he estado me siento más seguro en esta área. Y mira que podía haber metido la IA con todos los PDFs del curso para hacer este post pero hay sensaciones que la IA no me llega, hacer este esfuerzo me merecía la pena. La IA ya me ayuda mucho pero este post le tenía muchas ganas porque es el final de un camino o quién sabe si el inicio de algo muy bonito.

Etiquetas:Automatizaciones, Ayudas IA SPRI, Ciberseguridad, Gobierno del Dato, IA Generativa, IA Predictiva, Road Map IA

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