Cancún, Quintana Roo.- Habilitar inteligencia artificial con objetivos de negocio nunca es tarea fácil, especialmente cuando gran parte de ese peso recae sobre el CIO. En el marco del IT Masters Forum se realizó una mesa de discusión con tres organizaciones pioneras en la aplicación de AI, con el fin de encontrar las habilidades más importantes que los directores de Sistemas necesitan para desplegar esta tecnología en cualquier tipo de organización.
La sesión, moderada por la directora general de Netmedia, Mónica Mistretta, incluyó también a Darío García Montes de Oca, CIO de ManpowerGroup en América Latina; Víctor Mendivil, CIO de Devlyn Holdings; y Ricardo Lozano, ex director de Transformación de Negocio de La Europea.
De acuerdo con el informe Artificial Intelligence in Business Gets Real, realizado por el MIT y The Boston Consulting Group, los ejecutivos de organizaciones alrededor del mundo están mirando cada vez más a la inteligencia artificial como una forma de sumar valor al negocio. El documento indica, entre otras estadísticas, que en relación con la inteligencia artificial:
- 18% de las organizaciones son Pioneras, entienden la AI y la están adoptando.
- 16% son Experimentadoras, la están adoptando pero no la entienden bien.
- 33% son Investigadoras, la están entendiendo pero tienen poca adopción.
- 34% Pasivas, ni la entienden ni la están adoptando.
“Los pioneros están teniendo buenos resultados: invierten más, hacen esfuerzos por escalar AI y se enfocan en aplicaciones para generar ingresos más que en aquellas destinadas a reducir costos. Si yo no fuera pionera hoy, me estaría poniendo nerviosa”, explicó Mónica Mistretta para iniciar la discusión e introducir la pregunta, ¿qué tanto se entiende el potencial de la AI en sus empresas y qué tanto han avanzado en su adopción? ¿Podrían considerarse pioneros en su uso en México?
“Tecnología es también el negocio”, opinó García de ManpowerGroup. “Si vas delante del negocio no lo vas a lograr facilmente, tienes que ir con el negocio: Es tu obligación hacer que el negocio vea el potencial. En Manpower nos consideramos pioneros, pero somos una empresa de capital humano, entonces hacerlo en digital es un reto. Cuando seleccionamos personas queremos verlos y casi que olerlos, hacer entrevistas por otros medios no es sencillo y podría ponerse a un buen candidato en una situación difícil”.
Lozano indicó que la inteligencia artificial no puede consistir solo en implementar un robot, es necesario integrarlo al negocio. “Si tienes una tecnología que te diga qué producto es conveniente comprar y en qué momento, la compra se realiza desde el negocio, más allá de lo que la tecnología dicte. Nosotros hemos sido pioneros, hemos seguido la ola del AI, pero parte de eso es utilización de algoritmos, que es prácticamente parte del día a día”.
Víctor Mendivil, de Devlyn Holdings, considera que su organización no es pionera, pero sí es experta. “Tenemos muchos datos. Por la naturaleza misma de una óptica, al hacerte unos lentes me das información. Cuando llegué a la organización me di cuenta de que teníamos una mina de oro, pero todos esos datos deben transformarse en información, luego en insights y recién ahí puedes tomar decisiones de negocio. No es fácil. Formamos un área de analítica avanzada donde estamos realizando este proceso, y la mitad del departamento es de datos maestros. Si no tienes datos limpios no puedes explotar la inteligencia artificial”.
Por supuesto, la implementación de este tipo de tecnologías debe estar ligada a resultados concretos, de otra forma la organización no lo ve como un aporte. Lozano relató la experiencia de La Europea con un RPA (Robotic Process Automation) para la venta en línea: no funcionaba bien y ocho de cada 10 transacciones tenían problemas. Analizaron la situación, invirtieron en inteligencia artificial para potenciar el RPA y hoy en día solo una de cada 600 transacciones falla. Eso es un impacto directo, que toda la organización puede apreciar.
Todo en la inteligencia artificial tiene que ver con datos. Es necesario tenerlos a mano, limpios, bien gestionados, pero ¿qué tanto se discuten los datos en la alta dirección? De acuerdo con García, pocas empresas están usando los datos de forma efectiva. “El propio negocio no entiende la mina de oro que los datos significan. Incluso nosotros, que ya administramos los datos, tenemos mucha información que no se aprovecha. La organización se dio cuenta de que al ser dueños de cierto catálogo de datos el negocio se potenciaba. Entendimos muy bien qué significaba el dato de un cliente, el de una importación, el dato financiero y con eso cada quien se puso la camiseta y dijo: si no exploto esto, no tiene valor real”.
En un campo tan grande y complejo como la inteligencia artificial, las barreras son múltiples y las soluciones nunca obvias. Los ejecutivos coincidieron en que la responsabilidad debe alcanzar a la organización completa: la curva de aprendizaje la tienen que pagar todos. Pero los problemas no son necesariamente tecnológicos. “Existe una infinidad de proveedores que pueden solucionar todos mis problemas al nivel IT, pero muchas veces es más importante convencer a la organización”, explicó Mendivil. “Nosotros buscamos el equipo, hicimos un planteamiento y a la hora de invertir me dijeron que querían ahorrar costos. Yo les pregunté ¿quieres ser el Barcelona o un equipo de segunda división? La AI es un escenario de mucha competencia, y si bien no digo que haya que destinar inversiones multimillonarias, sí tienes que invertir de forma inteligente y pensando en el resultado más que en el costo”.
Generar una relación efectiva con proveedores y equipos especializados en inteligencia artificial, sumado además a tener visibilidad de las startups y sus proyectos, es otra de las habilidades que los ejecutivos destacaron. La escasez creciente de expertos en AI ha obligado a las organizaciones a tratarlos de manera especial. Lozano relató que cuando llegó la hora de buscar proveedores para sus proyectos, primero se dirigió a las compañías grandes, con las que exploró cuál podría ser una arquitectura correcta, pero al recibir la cotización era demasiado elevada por lo que se dedicó a encontrar una startup: “Ellos querían tener la experiencia de desarrollar una solución de este tipo en su portafolio, así que se pusieron de acuerdo para no cobrarnos. Ese tipo de relaciones más colaborativas son muy convenientes, son parte de una nueva forma de trabajo. No eres un cliente más”, detalló.
Finalmente, frente a la pregunta de cuál era el rol que la academia cumplía en el desarrollo de AI y si las empresas deberían tener alguna relación con ella, todos los ejecutivos indicaron que el diálogo era casi nulo. “Sabemos que con muchas universidades podríamos tener un convenio, pero no hemos podido terminar de cuadrarlo. Sí sería interesante, porque son los que están preparando a la gente, pero hay que ver cómo coinciden academia y realidad. A veces saben cómo explicar las cosas, pero nunca han arreglado nada”, explicó Mendivil. La aproximación de La Europea fue un poco más efectiva: hicieron un programa de trainees avanzados, abordaron a expertos que acababan de terminar una maestría, para aprovechar el talento y ayudarlo además a crecer y especializarse.
Finalmente, García Montes de Oca indicó que ManpowerGroup sí ha tenido un acercamiento. “La aproximación técnica es más compleja para la gente ligada a la academia, pero en la conceptualización, en el análisis, ahí ya pueden aportar mucho. Porque, además, son centennials, eso les da una visión muy diferente del mundo actual”.
