Entrevista
Rodrigo Durán: “La industria tiene una trayectoria de captura de datos que es crítico para la IA”
El director ejecutivo del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) conversó con Agenda Marítima sobre las implicancias, desarrollo y la importancia de la IA en la industria marítima y portuaria nacional.
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La industria portuaria en Chile es estratégica. Cerca del 93% de nuestro comercio exterior pasa por los puertos y su presencia en el contexto global es relevante, sobre todo con los grandes mercados del Asia Pacífico. Y como toda industria no está ajena a los cambios y avances tecnológicos, y el uso de la Inteligencia Artificial es uno de ellos, por eso es relevante que se discutan y analicen sus implicancias en este contexto para lograr una madurez en la estrategia de transformación digital.
“La industria marítima es una industria que ha evolucionado con la historia porque el poner carga dentro de un barco para que éste cruce el mar y llegue a otro puerto, es algo que se da desde el tiempo de los fenicios, no es una industria nueva y además tiene una forma de hacer las cosas que no es precisamente digital y eso implica un desafío adicional”, señaló Rodrigo Durán, director ejecutivo del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA).
En entrevista con Agenda Marítima analizó las implicancias de la tecnología en las operaciones marítimas y portuarias, cuáles son sus principales usos, la importancia de los datos en su desarrollo y su opinión sobre los esfuerzos que está realizando la industria en la implementación de la Inteligencia Artificial a las funciones propias de un sector tan trascendente para el comercio exterior nacional.
La industria marítima y portuaria tienen una larga tradición en la captura y análisis de datos, ¿es provechoso para la integración de la Inteligencia Artificial?
La industria tiene una trayectoria de registro, básicamente de captura de datos, que es crítico para la inteligencia artificial. Ahí existe una tremenda oportunidad justamente para el desarrollo de soluciones basadas en IA que van desde la optimización de operaciones hasta modelos predictivos de riesgo o identificación de cargas peligrosas. Entonces, esa trayectoria ofrece una oportunidad por los datos que históricamente están acostumbrados a capturar, que en otras organizaciones o en otras industrias es algo nuevo y que no están habituados a tener con este nivel de detalle en la trazabilidad de los procesos.
En ese sentido, ¿cómo puede la inteligencia artificial ayudar en ese tipo de situaciones como la optimización de operaciones?
Son varios los casos en los que uno ve que la IA tiene un impacto en la operación de la industria, diría que por lo menos cuatro. Lo primero es en la parte más de seguridad ocupacional, tanto en el puerto como dentro de los buques, en la implementación de análisis de causa raíz. En el fondo, utilizar tecnología basada en IA para identificar patrones, causas de incidentes y accidentes para así evitarlos, mejorar la precisión para prevenir eventos futuros porque el tema de seguridad en un puerto es crítico ya que, si ocurre un accidente de alto potencial, un accidente que tenga un impacto significativo, puede transformarse en una paralización de faenas de 48 horas.
Además, se puede usar la IA para temas dentro de la cadena de producción, dependiendo de lo integrado esté el servicio de producción logística, si es desde el puerto en tierra o es solamente el embarcadero, pero tú puedes optimizar desde qué tipo de camiones entran, las rutas de los camiones, de los barcos en el mar. Se pueden mejorar y bajar los tiempos de carga, identificar rutas dentro de los puertos, dentro de los embarques, para optimizar la llenada de camiones y asignar turnos. Identificas ciertos patrones de comportamiento de algunas cuadrillas de eventuales y de trabajadores portuarios, para que se dediquen exclusivamente a aquellas cargas en las que son mejores.
En este tipo de situaciones y de utilización de la IA, ¿el manejo de los datos es clave para tomar las decisiones más informadas, más precisas, entregar la mejor solución?
Por supuesto. Aquí son tres factores los importantes. Los datos son el petróleo de este motor, pero tú, para que un auto ande bien, necesitas no solamente bencina, necesitas también un buen mecánico, un buen motor, y en ese sentido, contar con talento humano al interior de la organización, ya sea para desarrollar estas soluciones o bien para ser contraparte de otras organizaciones, es muy relevante. Lo otro que también tiene sentido es tener claro que esto requiere de cierta capacidad de cómputo para poder procesar los datos y hacer los modelos que necesito para mejorar mi productividad. Es una decisión de cada empresa, pero en general esos son los tres elementos que hay que tener en consideración: datos, talento y cómputo.
¿Qué le parecen los esfuerzos de la industria portuaria sobre todo en estos temas de digitalización y búsqueda de la automatización?
Creo que es más bien incipiente, al menos acá en Chile. La automatización de puertos, en el mundo, es una realidad patente sobre todo en Estados Unidos, Europa y en China, donde está muchísimo más avanzado. Pero esa automatización no significa que hay menos trabajadores eventuales operando grúas, acá aparecen nuevos empleos que antes no existían que tienen que ver con la mantención de software, que son más sofisticados y sobre todo menos riesgosos. Hay ciertos elementos que van a chocar a una generación que está acostumbrada a hacer las cosas de cierta forma, como ha sido siempre, y creo que esa transformación, esa digitalización y esa aceleración de los procesos tiene que ser respetando los derechos de los trabajadores. Pero, por otro lado, si quieres mantener competitividad en los puertos, si quieres seguir posicionando a Chile como una puerta de entrada y salida en la región, es fundamental que apuntes a aumentar la competitividad de tus operaciones.
Mira lo que pasa ahora con el puerto de Chancay. Tiene el potencial de absorber gran parte de la operación portuaria de la gran minería del cobre en diez años, entonces, la inteligencia artificial puede ayudar en algunas cosas. Por ejemplo, la IA te puede ayudar a saber cuándo habrá manejadas y, eventualmente, cómo prevenir en algunos contextos, cuándo abrir y cerrar el puerto, pero ahí hay que hacer inversiones de infraestructura, más que inversiones de tecnología. Son una serie de elementos donde la industria portuaria está empezando a ver el potencial que tiene la incorporación de herramientas de IA.
¿Qué le parece lo que pasó en Estados Unidos respecto al tema de la automatización donde los estibadores se opusieron fuertemente al tema? ¿Cree que puede marcar un precedente para lo que pueda pasar más adelante en otras partes, como en Chile, por ejemplo?
Los sindicatos portuarios en Chile son uno de los gremios más politizados del país, y lo han sido históricamente. Tienen una trayectoria de movilización, y por lo tanto, creo que es probable que veas una reacción así y ahí el desafío está en cómo, nosotros que entendemos la tecnología, somos capaces de transmitir que, efectivamente puede haber un impacto en los trabajos que hoy día existen, pero no es un impacto que vaya a sacar a las personas del mercado del trabajo, solamente las vas a mover a lugares que son más seguros para que operen remotamente o para que hagan mantenciones en contextos controlados. Es lo mismo que uno ha visto históricamente con todas las transformaciones y revoluciones tecnológicas, y desde mi punto de vista creo que esos cambios probablemente vayan a ser más acelerados. Creo que sería probable que uno viera reacciones parecidas a las de Estados Unidos, pero es clave que los gremios, los sindicatos y la industria se sienten y señalen que existen dos alternativas: aumentamos la competitividad de los puertos o nos vamos a quedar sin carga porque van a existir otros puertos que van a hacer esas inversiones.
¿Cuáles son los desafíos tecnológicos que deben superarse para una implementación más amplia de la inteligencia artificial en la industria marítima y portuaria?
Lo básico es tener una estrategia de transformación digital que tenga incorporado elementos de gobernanza de datos y de acceso a capacidad de cómputo porque cualquier modelo de inteligencia artificial que quieras usar en una operación requiere de ambas cosas. Si no tienes una gobernanza de datos, si no consideras que los datos son elementos relevantes en tu cadena de valor, los cuales tienes que cuidar, tienes que almacenar, tienes que etiquetar, tienes que resguardar, tienes que buscar cómo generarlos, no vas a poder desarrollar soluciones de inteligencia artificial. Quizás vas a poder tener algunas cosas, pero algo que impacte tu cadena de valor requiere de ese paso previo y para que la solución de IA pueda vivir en alguna parte, tienes que tener cierta capacidad de cómputo.
Esas cosas tienen que estar incorporadas en la estrategia de transformación digital, porque si una terminal, un buque, una línea o una ruta empiezan a usar IA en la operación, probablemente va a tener mejoras en los resultados de esa unidad de negocio pero el impacto que esto tiene, si tú lo tomas a nivel de la industria o de la empresa, a nivel de toda la cadena de valor, tiene un crecimiento exponencial, por lo tanto, lo más relevante, más que un desafío tecnológico es una convicción desde el más alto nivel para avanzar en construir esos factores habilitantes que son datos, cómputo y talento. Una vez que tengamos construido eso, empezar a rentabilizarlo.
