Ayudando a las empresas a entender la inteligencia artificial

Abstract

AYUDANDO A LAS EMPRESAS A ENTENDER LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Autor: Cogollos Baranda, Ana. Director de proyecto: Martinez polo, Armando. Entidad colaboradora: Price Waterhouse Coopers España (PwC)

RESUMEN DEL PROYECTO La importancia de contar con una infraestructura digital que responda a la demanda del cliente y a las propias necesidades de los empleados en una corporación es un tema cada día más presente en el debate estratégico de una compañía. La transformación digital cambiará, si no lo está haciendo ya, el modo de gestionar las operaciones y el gran volumen de datos al que se enfrentan las entidades. Cuánto mayor o más rápido sea este crecimiento mayor será la oportunidad para las empresas de usar esta información con utilidad, acelerar los ciclos empresariales, conocer mejor al cliente, identificar debilidades u optimizar operativas existentes. En el año 2013 cerca del 22% de la información disponible estaba preparada pata ser analizada y utilizada, sin embargo, menos del 5% fue realmente utilizada. Se espera que para el año 2020 ese porcentaje de información útil aumente hasta alcanzar el 37%. Este dato y teniendo en cuenta el aumento en la cantidad de información que se tendrá disponible, las oportunidades tecnológicas para las entidades financieras se convierten en un papel fundamental en el desarrollo de las estrategias de éstas. En el año 2017 el 79,2% de los datos aparecen en formato no estructurado. En este aspecto es donde las soluciones de inteligencia artificial adquieren su valor, se requieren sistemas que sean capaces de ordenar, entender y procesar el gran volumen de dato estructurado disponible en la actualidad. La Inteligencia artificial se puede encontrar actualmente en diferentes formas, todas ellas con diferentes aplicaciones, desde redes neuronales, motores cognitivos o lenguajes naturales hasta robótica o agentes inteligentes. Todas ellas se expondrán con detalle en el desarrollo del proyecto analizando su situación actual y áreas de aplicación. Integrando los conceptos de inteligencia artificial y automatización de procesos, se puede encontrar un gran número de empresas referencia que ya han optado por la implementación de dichas tecnologías para la optimización y mejora de sus operaciones. La necesidad de integrar este tipo de soluciones en las operativas de una entidad surge como respuesta, no solo a los grandes avances que está experimentando la tecnología, si no a las limitaciones humanas que se pueden encontrar a la hora de evaluar grandes volúmenes de datos o tomar decisiones en base éstos. Estas soluciones proponen una alternativa que cuenta con una mayor fiabilidad, no exponiendo los análisis al criterio o posible equivocación humana y al mismo tiempo optimizando notablemente los recursos (tiempo, infraestructura, empleados o presupuesto) dedicados a este tipo de tareas. No todos los sectores han acogido de la misma forma estas nuevas tecnologías, los más destacados son los sectores de salud, transporte y financiero. Do forma transversal, cabe destacar el área de atención al cliente como parte de las compañías que mejor está acogiendo este tipo de soluciones. En la siguiente figura pueden observarse las diferentes líneas que la tecnología propone y desarrolla, en función del nivel de madurez de éstas o del tipo de dato que se emplea.

Ilustración 1: Madurez de las diferentes tecnologías

Es interesante también diferenciar las diferentes tecnologías en base al nivel de automatización que pueden llegar a proporcionar o del nivel de dependencia que tienen del ser humano para funcionar en el día a día. Herramientas como Chatbots o Internet of Things necesitan mayor interacción con el cliente o con el trabajador como fuente de información o detonador de los diferentes procesos. Otras, como los motores cognitivos o la robótica no siempre necesitan la interacción humana durante su funcionamiento. Este proyecto pretende proporcionar la visión de cómo están funcionando estas nuevas tendencias y de forma más concreta, proporcionar una clara visión de cómo es el mundo de la inteligencia artificial desde el punto de vista de los motores cognitivos y su papel en los tejidos financieros de las compañías. No solo es importante conocer de cerca las tecnologías y cómo estas pueden suponer grandes mejoras en las compañías, debido a su gran complejidad a la hora de interactuar con el resto de las aplicaciones y datos de los que disponen las entidades es importante poder conocer la forma más adecuada para integrarlas dentro de las operativas. Por ello, se propondrá en este documento una metodología sobre la cual poder trabajar a la hora de afrontar un proyecto de implementación mediante el uso de motores cognitivos como elemento de optimización y mejora de los procesos que se estudien. Partiendo de la tecnología RPA (Robotic Process Automation) hasta la inteligencia artificial más avanzada, un recorrido fundamental para entender la situación digital actual a la que se enfrentan las compañías. A continuación, se analizan los ámbitos tecnológicos más relevantes presentes en la actualidad y con más impacto, ya sea actual o esperado para un futuro próximo 1. Robótica Robotic Process Automation (RPA en Adelante) no es la robótica como se entiende de forma general, es decir, físicamente un robot que realice determinado tipo de tareas y movimientos. El concepto de RPA hace referencia a un software que puede ser fácilmente programado, sin necesidad de altos conocimientos en programación de algún tipo, para realizar diferentes actividades a través de las herramientas disponibles para un trabajador. Los procesos elegidos para ser automatizados mediante la tecnología RPA deben ser procesos repetitivos, que no aporten gran valor al trabajo diario y que permite emplear, al trabajador, el tiempo dedicado a dichas actividades, a otras que realmente requieran tiempo y sean más complejas. Esta diseñado principalmente para trabajar con aplicaciones office o aplicaciones web y java, siendo siempre posible la adaptación a nuevas herramientas. Es importante conocer que la tecnología RPA no sustituye a las aplicaciones disponibles, si no que supone una optimización de diferentes procesos que interactúan con dichas aplicaciones, siendo capaz de trabajar con todas ellas. Es una tecnología diseñada para la automatización de procesos puramente informáticos que estén soportados en uno o varios sistemas sin necesidad alguna de realizar cambios en los sistemas para su implementación.

2. Chatbots Un chatbot es un robot inteligente, diseñado para realizar actividades tales como llevar a cabo una reserva en un hotel o responder a una llamada de solicitud de un cliente. Son actividades más complejas que requieren del uso de inteligencia artificial y un entrenamiento más complejo que la tecnología RPA. El caso de uso más común e ilustrativo es la simulación de una conversación mantenida con una persona, ya sea mediante diálogo a través de texto o hablado. Es, por lo tanto, una tecnología muy presente en funciones de atención al cliente y mensajería, incorporando una interfaz conversacional. De forma similar a la tecnología RPA, los Chatbots son capaces de desempeñar tareas repetitivas, conversaciones basadas en patrones y con unas referencias claras establecidas. Si es cierto que esta tecnología cuenta con una libertad adicional, tomando como fuente de información una gran base de datos en la que apoyarse mediante métodos estadísticos e inteligencia artificial puede llegar a simular conversaciones más abiertas y llegar a tomar decisiones sencillas en determinados momentos. Dichas bases de datos están conformadas por datos históricos de operaciones similares, datos sobre el cliente u operador con el que se está manteniendo la conversación y posibles caminos por los que puede derivarse dicha conversación.

3. Internet of Things Internet of Things (Internet de las cosas) es un término que hace referencia a la conexión entre los diferentes elementos cotidianos con internet. Es un concepto que habla de la relación avanzada, a través de internet, de dispositivos que aportan información de las actividades que realizan, localización o datos que gestionan y, al mismo tiempo, se enriquecen de información proporcionada por otros elementos de la red. Es un concepto prometedor en el ámbito de la inteligencia artificial. Los mercados necesitan datos y la conectividad entre los elementos agiliza tanto las comunicaciones y la optimización de los procesos, como la disponibilidad de la información. Por un lado, la inteligencia artificial permitirá desarrollar el máximo potencial del Internet de las cosas, y por el otro, se enriquecerá de dicha información para su propia mejora y entrenamiento contando con un gran volumen adicional de información. Actualmente el IoT está mucho más presente en la sociedad de lo que muchos usuarios se pueden llegar a pensar. Los nuevos frigoríficos inteligentes, que pueden avisar al consumidor en su teléfono directamente de que se están quedando sin algún producto o de la cantidad de fruta que hay en el frigorífico en un cierto momento. Otro ejemplo puede ser la información que se puede recibir en un teléfono móvil mientras se conduce, a cerca del tráfico en el itinerario que se va a realizar o las zonas en las que hay disponibles plazas para poder aparcar. Todos estos ejemplos, cada vez más comunes en el día a día, son debidos a la evolución de IoT, por ello se puede entender como concepto de Internet of Things, toda aquella red que actualmente se está creando en la que elementos inanimados (electrodomésticos, teléfonos móviles, edificios, etc.) interactúan entre si intercambiando información obtenida a través de sensores presentes en todos ellos.

4. Blockchain La tecnología Blockchain es una nueva forma de compartir y registrar datos que aparece en el año 2009 con la moneda virtual Bitcoin, basado en la existencia de una base de datos global, accesible y fiable, en la cual se registran todas las transacciones, perfiles y operaciones realizadas, en definitiva, es el “libro de acontecimientos digitales”. La metodología se puede expresar con el siguiente ejemplo; al solicitar una transacción por internet, véase una transferencia de dinero a un compañero, son los bancos de ambos lados los que se encargan de hacer intercambio, sin necesidad de emplear dinero físico, simplemente haciendo un balance entre las cuentas del destinatario y el remitente de la transferencia. En esta situación, es el banco el que tiene la información y el poder de la transacción y, además, el que verifica la operación, no las personas entre las cuales se está efectuando el pago, están sujetos a las condiciones y comisiones de las dos entidades bancarias. Con la tecnología Blockchain, se consiguen eliminar los intermediaron en las transacciones, no necesariamente las transacciones bancarias si no en todo tipo de intercambio de información. Con esta nueva tecnología el control de los procesos es de los usuarios. Con Blockchain, al solicitar una transacción por internet, aparece en la cadena de bloques el primer bloque, el cual representa dicha transacción. Dicho bloque es distribuido a cada una de las partes de la cadena y es la propia red la que aprueba la transacción y la valida. Una vez validado, el bloque se añade a la cadena, la cual le proporciona permanencia, seguridad y no repetitividad. La próxima vez que se desee realizar la mima operación no será necesario compartir de nuevo los datos, se tomarán de la cadena de forma fiable y segura.

5. Motores cognitivos Los motores cognitivos son el concepto más cercano a la idea de Inteligencia Artificial. Son herramientas que se basan en el procesamiento de grandes volúmenes de información, con el objetivo de proporcionar conclusiones, interpretar patrones y proponer decisiones. Podría decirse que se crearon con el objetivo de comportarse como un humano ante la resolución de un problema determinado. Los motores cognitivos analizan la información disponible, no únicamente la información obtenida a través de IoT, si no toda aquella información procedente de cualquier fuente o aplicación, y mediante métodos analíticos, estadísticos y predictivos es capaz de obtener conclusiones e incluso predicciones en ocasiones concretas. Los motores cognitivos tienen como objetivo principal el simular la forma de pensar de las personas físicas, a través de un complejo sistema informático basado, fundamentalmente, en elementos estadísticos, a través de los cuales y con el apoyo de sistemas de autoaprendizaje y de reconocimiento de patrones se consigue asemejar la forma en la que la mente humana es capaz de gestionar la información y elaborar conclusiones. Los motores cognitivos procesan información mediante la comparación de ésta con un determinado volumen de datos al que tienen acceso. Cuanto mayor sea dicho volumen de datos al que se tiene acceso más robusto y fiable será el comportamiento de éstos y mejor será el aprendizaje y, en consecuencia, la evolución que se experimentará. Representan, por lo tanto, un complejo árbol de decisiones que permite al sistema llegar a una conclusión y proporcionar una respuesta ante determinados escenarios. La implementación de los motores cognitivos actualmente es escasa en comparación con otras variantes de la inteligencia artificial, debido principalmente a su complejidad, tanto de entendimiento como de configuración. Sin embargo, cada vez son más las empresas que optan por estas facilidades como manera de impulsar el crecimiento digital de las compañías y obtener beneficios representativos. Ayuda en la toma de decisiones, como herramientas de contraste ante determinadas conclusiones a las que se puede llegar o incluso como modelo predictivo de eventos que se consideren importantes, como puede ser el fraude, son otras aplicaciones destacadas. Los motores cognitivos pueden llegar a servir como grandes motores predictivos, gracias a la posibilidad de predecir y simular situaciones futuras, creando futuros escenarios y permitiendo a los usuarios a anticiparse a las nuevas tendencias y acontecimientos. Debido a la gran complejidad que los motores cognitivos presentan frente a otras ramas de la inteligencia artificial, como puede ser, por ejemplo, la robótica, es conveniente establecer una clara metodología a la hora de implementar una herramienta cognitiva o incluso trabajar con ella en una compañía. Con el objetivo de poder implementar de forma correcta el ciclo que recorre la información y las propiedades de los motores cognitivos, se ha elaborado una metodología que permite, además, entender más profundamente algunos aspectos fundamentales. Dicha metodología describe de manera detallada las siguientes fases: 1. Identificación de riesgos 2. Formación de la compañía 3. Obtención de la información e integración con los sistemas actuales 4. Entendimiento de la herramienta 5. Monitorización y escalabilidad

Como conclusión, la inteligencia Artificial está progresando de forma rápida y proporcionando diferentes alternativas enfocadas a satisfacer diferentes necesidades dentro de las compañías y contribuyendo a un mejor alcance de los objetivos de estas. La importancia que esta revolución digital está teniendo en las estrategias de las entidades, en prácticamente todos los sectores es enorme. Una vez entendido este nuevo mercado se puede llegar a ver como las organizaciones cambian sus operativas e implementan metodologías que, hasta la fecha, se consideraban futuristas y lejanas. Gracias al rápido avance de las diferentes soluciones, es muy complicado tener un horizonte a largo plazo, entendiendo por largo plazo no más de cinco o seis años, en el cual poder ver claramente como serán las futuras tendencias derivadas de la Inteligencia Artificial. El proporcionar una visión detallada sobre las nuevas tendencias que aporta la Inteligencia Artificial, sobre todo la considerada más compleja de todas ellas, los motores cognitivos, responde al gran desconcierto que se tiene en este ámbito desde los entornos corporativos. Desde la robótica, considerada la solución inteligente “menos inteligente” hasta los motores cognitivos que pretenden simular el razonamiento humano, todas las posibles ramas presentan aplicaciones diferentes, y no solo eso, sino que son perfectamente compatibles entre sí, completando unas las carencias de las demás. Con la madurez de dichas tecnologías llegará también la madurez con la que son gestionadas por parte de las compañías, desde el punto de vista de la seguridad (aspecto esencial y muy controvertido actualmente) o de la gestión de la fuerza laboral con la que conviven y junto a la que se desarrollan. La productividad de las empresas está creciendo notablemente gracias a estas tecnologías, por ello, y con el objetivo de seguir siendo competente en el mercado, las entidades deben introducir la Inteligencia Artificial, si no lo han hecho ya, como pilar fundamental en el desarrollo de sus estrategias.

HELPING COMPANIES TO UNDERSTANG ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Author: Cogollos Baranda, Ana. Project manager: Martinez polo, Armando. Collaborating entity: Price Waterhouse Coopers España (PwC)

PROJECT SUMMARY The importance of having a digital infrastructure that responds to customer demand and to a corporation's own employees' needs is a topic increasingly present in a company's strategic debate. The digital transformation will change, if it is not already doing so, the way operations are managed and the large volume of data that entities face. The greater or faster this growth, the greater the opportunity for companies to use this information usefully, accelerate business cycles, know their customers better, identify weaknesses or optimize existing operations. In 2013 about 22% of the available information was prepared for analysis and use, however less than 5% was actually used. It is expected that by the year 2020 this percentage of useful information will increase to 37%. This data and taking into account the increase in the amount of information that will be available, technological opportunities for financial institutions become a fundamental role in the development of their strategies. In 2017, 79.2% of the data will appear in an unstructured format. It is in this aspect that artificial intelligence solutions acquire their value, requiring systems that are capable of ordering, understanding and processing the large volume of structured data available today. Artificial intelligence can be found today in different forms, all of them with different applications, from neural networks, cognitive engines or natural languages to robotics or intelligent agents. All of them will be explained in detail during the development of the project, analysing their current situation and application areas. By integrating the concepts of artificial intelligence and process automation, a large number of reference companies can be found that have already opted for the implementation of these technologies for the optimization and improvement of their operations. The need to integrate this type of solutions in the operations of an entity arises as a response, not only to the great advances that technology is experiencing, but also to the human limitations that can be found when evaluating large volumes of data or making decisions based on them. These solutions propose an alternative that has a greater reliability, not exposing the analysis to the criterion or possible human error and at the same time optimizing significantly the resources (time, infrastructure, employees or budget) dedicated to these tasks. Not all sectors have embraced these new technologies in the same way, the most prominent being the health, transport and financial sectors. The customer service area is one of the companies that is best adopting this type of solution The following figure shows the different lines proposed and developed by the technology, depending on their level of maturity or the type of data used.

Figure 1: Maturity of the different technologies

It is also interesting to differentiate the different technologies based on the level of automation they can provide or the level of dependence they have on human beings to function on a daily basis. Tools such as Chatbots or Internet of Things need more interaction with the client or with the worker as a source of information or a trigger for the different processes. Others, such as cognitive engines or robotics do not always need human interaction during their operation. This project aims to provide a vision of how these new trends are working and, more specifically, to provide a clear vision of what the world of artificial intelligence is like from the point of view of cognitive engines and their role in the financial fabric of companies. It is not only important to have a close knowledge of the technologies and how they can bring about great improvements in companies, due to their great complexity when interacting with the rest of the applications and data available to the entities, it is also important to be able to know the most appropriate way to integrate them into the operations. Therefore, this document will propose a methodology to work on when facing an implementation project through the use of cognitive engines as an element of optimization and improvement of the processes being studied. Starting from RPA (Robotic Process Automation) technology to the most advanced artificial intelligence, a fundamental path to understand the current digital situation faced by companies. The most relevant technological areas currently present and with the greatest impact, whether current or expected in the near future, are analysed below.

1. Robotic Process Automation (RPA) Robotic Process Automation (RPA onwards) is not robotics as generally understood, i.e. physically a robot that performs certain types of tasks and movements. The concept of RPA refers to software that can be easily programmed, without the need for high knowledge in programming of any kind, to perform different activities through the tools available to a worker. The processes chosen to be automated by means of RPA technology must be repetitive processes that do not add great value to the daily work and that allow the worker to spend the time dedicated to these activities on others that really require time and are more complex. It is mainly designed to work with office applications or web and java applications, and it is always possible to adapt to new tools. It is important to know that RPA technology does not replace the available applications, but rather optimizes the different processes that interact with these applications, being able to work with all of them. It is a technology designed for the automation of purely computer-based processes that are supported in one or several systems without any need to make changes to the systems for their implementation.

2. Chatbots A chatbot is an intelligent robot, designed to perform activities such as making a hotel reservation or responding to a customer request call. These are more complex activities that require the use of artificial intelligence and more complex training than RPA technology. The most common and illustrative use case is the simulation of a conversation held with a person, either through text or spoken dialogue. It is, therefore, a technology that is very present in customer service and messaging functions, incorporating a conversational interface. Similar to RPA technology, Chatbots are capable of performing repetitive tasks, conversations based on patterns and with clear references established. This technology has an additional freedom, taking as a source of information a large database in which to rely on statistical methods and artificial intelligence can come to simulate more open conversations and come to make simple decisions at certain times. These databases are made up of historical data on similar operations, data on the customer or operator with whom the conversation is being held and possible paths by which the conversation can be derived. 3. Internet of Things Internet of Things is a term that refers to the connection between different everyday elements with the Internet. It is a concept that speaks of the advanced relationship, through the Internet, of devices that provide information about the activities they perform, location or data they manage and, at the same time, they are enriched with information provided by other elements of the network. It is a promising concept in the field of artificial intelligence. Markets need data and the connectivity between the elements speeds up both communications and the optimisation of processes, as well as the availability of information. On the one hand, artificial intelligence will allow the maximum potential of the Internet of things to be developed, and on the other hand, it will be enriched with this information for its own improvement and training by having a large additional volume of information. Currently the IoT is much more present in society than many users may think. The new intelligent refrigerators, which can alert the consumer directly on their phone that they are running out of some product or how much fruit is in the fridge at any given time. Another example could be the information that can be received on a mobile phone while driving, about the traffic on the route to be taken or the areas where parking spaces are available. All these examples, more and more common in everyday life, are due to the evolution of IoT, so it can be understood as a concept of Internet of Things, all that network that is currently being created in which inanimate elements (appliances, mobile phones, buildings, etc.) interact with each other exchanging information obtained through sensors present in all of them.

4. Blockchain The Blockchain technology is a new way of sharing and registering data that appears in 2009 with the Bitcoin virtual currency, based on the existence of a global, accessible and reliable database, in which all the transactions, profiles and operations performed are registered, in short, it is the "book of digital events". The methodology can be expressed with the following example; when requesting a transaction on the Internet, see a money transfer to a colleague, it is the banks on both sides that are responsible for making the exchange, without the need to use physical money, simply by making a balance between the accounts of the recipient and the sender of the transfer. In this situation, it is the bank that has the information and the power of the transaction and, furthermore, the one that verifies the operation, not the persons between whom the payment is being made, are subject to the conditions and commissions of the two banks. With the Blockchain technology, it is possible to eliminate the intermediaries in the transactions, not necessarily the banking transactions but all types of information exchange. With this new technology the control of the processes is of the users. With Blockchain, when requesting a transaction through the Internet, the first block appears in the chain of blocks, which represents the transaction. This block is distributed to each part of the chain and it is the network itself that approves the transaction and validates it. Once validated, the block is added to the chain, which provides permanence, security and non-repetitiveness. The next time you want to perform the same operation, the data will not need to be shared again, it will be taken from the chain in a reliable and secure way.

5. Cognitive engines Cognitive engines are the concept closest to the idea of Artificial Intelligence. They are tools based on the processing of large volumes of information, with the aim of providing conclusions, interpreting patterns and proposing decisions. It could be said that they were created with the aim of behaving like a human when faced with the resolution of a given problem. Cognitive engines analyze the available information, not only the information obtained through IoT, but all the information coming from any source or application, and through analytical, statistical and predictive methods they are able to obtain conclusions and even predictions on specific occasions. The main objective of the cognitive engines is to simulate the way of thinking of natural persons, through a complex computer system based, fundamentally, on statistical elements, through which and with the support of self-learning and pattern recognition systems, it is possible to resemble the way in which the human mind is capable of managing information and drawing conclusions. Cognitive engines process information by comparing it with a certain volume of data to which they have access. The greater the volume of data to which they have access, the more robust and reliable their behaviour will be and the better the learning and, consequently, the evolution experienced. They therefore represent a complex decision tree that allows the system to reach a conclusion and provide a response to certain scenarios. The implementation of cognitive engines is currently scarce in comparison with other variants of artificial intelligence, mainly due to their complexity, both in terms of understanding and configuration. However, more and more companies are opting for these facilities as a way of boosting the digital growth of companies and obtaining representative benefits. Help in decision making, as contrast tools before certain conclusions that can be reached or even as a predictive model of events that are considered important, such as fraud, are other prominent applications. Cognitive engines can serve as great predictive engines, thanks to the possibility of predicting and simulating future situations, creating future scenarios and allowing users to anticipate new trends and events. Due to the great complexity that cognitive engines present compared to other branches of artificial intelligence, such as robotics, it is convenient to establish a clear methodology when implementing a cognitive tool or even working with it in a company. In order to correctly implement the cycle that runs through the information and the properties of the cognitive engines, a methodology has been developed that also allows a deeper understanding of some fundamental aspects. This methodology describes in detail the following phases: 1. Risk identification 2. Company formation 3. Information gathering and integration with existing systems 4. Understanding the tool 5. Monitoring and scalability As a conclusion, Artificial Intelligence is progressing rapidly and providing different alternatives focused on satisfying different needs within companies and contributing to a better achievement of their objectives. The importance that this digital revolution is having in the strategies of the entities, in practically all the sectors is enormous. Once this new market is understood, it is possible to see how organizations change their operations and implement methodologies that, until now, were considered futuristic and distant. Thanks to the rapid progress of the different solutions, it is very complicated to have a long-term horizon, meaning no more than five or six years, in which to be able to clearly see what the future trends derived from Artificial Intelligence will be like. Providing a detailed vision of the new trends provided by Artificial Intelligence, especially the one considered the most complex of them all, the cognitive engines, responds to the great confusion in this field from corporate environments. From robotics, considered the "least intelligent" intelligent solution, to cognitive engines that aim to simulate human reasoning, all possible branches present different applications, and not only that, but they are perfectly compatible with each other, completing some of the shortcomings of the others. With the maturity of these technologies will also come the maturity with which they are managed by companies, from the point of view of security (an essential and very controversial aspect at present) or the management of the workforce with which they coexist and with which they develop. The productivity of companies is growing considerably thanks to these technologies. Therefore, and in order to remain competent in the market, entities must introduce Artificial Intelligence, if they have not already done so, as a fundamental pillar in the development of their strategies.