Redexis anticipa el futuro con el desarrollo de redes neuronales artificiales

Pionera en la aplicación de inteligencia artificial a las infraestructuras, Redexis está dando un paso más con las redes neuronales artificiales, que mejoran la eficiencia y la seguridad de toda su operativa.

La inteligencia artificial (IA) es un concepto que aún suscita, de un lado, imágenes fantasiosas provenientes, en gran medida, del cine, y, de otro, temores asociados a una visión fatalista del futuro del trabajo. Pero esta tecnología ya es real y se aplica cotidianamente en la provisión de un número cada vez mayor de bienes y servicios. Redexis ofrece la prueba de que, a la ganancia en eficiencia general que brinda la utilización de la IA, se suman nuevas oportunidades de trabajo para, en fin, los humanos. ¿Cómo funciona?

Redexis, cuyo ámbito de actividad principal consiste en el despliegue de redes de gas natural, es pionera en la utilización de IA. Desde que comenzó a operar con su denominación actual en 2013 (la historia de la compañía abarca más de siglo medio), la IA ha formado parte del su ADN, con resultados tangibles: ha logrado multiplicar por cuatro el ritmo de incorporación de nuevos usuarios de un sector maduro que venía creciendo al 1% anual.

A través del desarrollo de algoritmos avanzados de IA, Redexis se enfocó en primer lugar en elevar la eficiencia comercial de sus agentes de ventas: la tecnología le permitía identificar a los clientes potenciales con mayor propensión a cambiar a gas natural, basándose en datos de comportamiento de compra tanto de usuarios ya conectados como de usuarios potenciales que decidieron conectarse. Probada su eficacia real en un piloto, la compañía incorporó la IA a sus procesos y multiplicó por 2,5 la el rendimiento de su equipo comercial.

En una segunda fase, Redexis aplicó IA en el despliegue de sus redes para conectar nuevos usuarios, con vistas a maximizar la eficiencia. Con información georreferenciada de las concentraciones de usuarios con mayor propensión de conexión, y datos físicos sobre las calles por las que se habrían de desplegar las redes, una máquina toma una decisión compleja en unas horas. La combinación de este algoritmo con el anterior consigue reducir en un 20% la inversión necesaria para alcanzar al mismo número de usuarios.

Así, en España hay varios municipios cuyas redes de gas han sido diseñadas enteramente con inteligencia artificial, como Villanueva del Arzobispo (Jaén), Casas-Ibáñez (Albacete), Conil de la Frontera (Cádiz), Tarifa (Cádiz), Archena (Murcia) o Cercedilla (Madrid).

¿Quién desarrolla los algoritmos?

Buena parte del atractivo de la inteligencia artificial reside en el hecho de que, a través de innovaciones como el aprendizaje automático o machine learning el programa mejora continuamente y de forma autónoma. La IA permite a una máquina aprender, a la manera de un niño, a base de información, de la que extrae patrones, conclusiones y aun decisiones. Ahora bien, el punto de partida es siempre un conjunto de instrucciones -un algoritmo- que diseñan programadores humanos.

Desde hace tres años, Redexis “cuenta con una unidad especializada y dedicada a la inteligencia artificial, que trabaja de manera muy cercana con las unidades de negocio”, como señalan desde la compañía. De manera que este enfoque no solo redunda en un alza de la productividad y la competitividad de la compañía, sino que genera nuevos empleos con perfiles de ingeniero de datos y científico de datos.

Esta unidad está trabajando en dar un paso más, desarrollando redes neuronales artificiales. Tras meses de análisis y entrenamiento, este no es un paso cualquiera; la sofisticación de estas redes -basada en una variante del aprendizaje automático llamada aprendizaje profundo, deep learning– hace posible modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas compuestas de transformaciones no lineales múltiples, todo ello minimizando a la vez los recursos necesarios para su computación e implementación.

Este avance permitirá a Redexis ganar eficiencia en áreas como la detección de fraude en consumo y de pérdidas no técnicas en su red, y anticiparse al futuro con el mantenimiento predictivo de los activos y las redes, la prevención de riesgos y la reducción de desconexiones. Además, la compañía está trabajando en áreas como internet de las cosas, edge computing, realidad aumentada, procesamiento del lenguaje natural, asistente virtual, automatización cognitiva, drones y robots. El futuro solo acaba de empezar…

Fuente: eleconomista.es