AI Top Business Leaders México | Entrevista editorial
La IA generativa ha acelerado el ritmo de adopción tecnológica en Liverpool. Con una visión estratégica, en 2024 la organización consolidó una oficina de inteligencia artificial (IA) dentro de su área de datos, apostando por un modelo dual: ampliar el acceso a herramientas de vanguardia para impulsar la innovación interna y una estricta gobernanza orientada a generar impacto en la experiencia del cliente.
Antonino Guichard, director ejecutivo digital de Liverpool, describe cómo la compañía ha incorporado la IA en diferentes frentes, desde la atención al cliente y el desarrollo de software, hasta la catalogación, gestión de riesgo y prevención de fraude. Frente al rápido crecimiento de esta tecnología, Guichard plantea una postura exigente: que cada inversión tecnológica entregue valor medible tanto para el negocio como para sus clientes.
"La inteligencia artificial no viene a sustituir el talento humano, sino a potenciar su alcance y redefinir nuestro rol. El verdadero liderazgo reside en dominar estas herramientas estratégicas para seguir sirviendo al cliente con excelencia en un entorno en constante cambio".
¿Qué ha cambiado en los últimos dos años para que la IA se volviera una prioridad estratégica en Liverpool y en qué etapa se encuentra hoy?
La inteligencia artificial ha estado presente en nuestras operaciones desde hace años, pero la IA generativa marcó un punto de inflexión. Entendimos que debíamos descifrar su verdadero potencial para integrarlo de forma estratégica a nuestra operación.
En Liverpool, cualquier decisión parte de nuestra misión, servir al cliente todos los días, toda la vida, en todo lugar, buscando constantemente mayores niveles de agilidad y eficiencia.
Hemos evaluado los principales modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) e identificado las fortalezas de cada uno para utilizar el modelo más adecuado según la tarea. Los utilizamos, por ejemplo, para acelerar el desarrollo de código y automatizar la corrección de pequeños errores.
Sin embargo, no es tan sencillo como parece. No existe el plug and play; la implementación requiere un proceso de "tropicalización" y adaptación, primero a México y después a Liverpool. No se trata solo de adoptar una tecnología, sino de entenderla, dominarla y adaptarla a las necesidades y particularidades de nuestro negocio, y sobre todo, de nuestros clientes.
En una organización de cerca de 85.000 empleados, ¿cómo estructuraron la adopción y la gobernanza de esta tecnología?
En Liverpool, lo hemos abordado a través de dos estrategias complementarias. Una es bottom-up, enfocada en ampliar el acceso y capacidades dentro de la organización. Más de la mitad de nuestra plantilla ya tiene acceso a estas herramientas y prácticamente toda la organización ha recibido capacitación para probarlas, crear agentes e identificar oportunidades. Cuando surge una solución que genera valor, la oficina de IA evalúa cómo refinarla y escalarla.
La otra estrategia es top-down. Tenemos seis o siete proyectos prioritarios enfocados en áreas con oportunidades claras de impacto. La oficina de IA da seguimiento a estos proyectos y a las iniciativas exitosas que surgen de los equipos.
La oficina, creada hace dos años, está dentro del área de datos porque la calidad y consistencia de la información son fundamentales para desarrollar aplicaciones de IA confiables. Necesitamos una misma fuente de información. Si tu dato y mi dato son diferentes, nunca nos vamos a poner de acuerdo. Todos los proyectos comparten un mismo criterio: mejorar de forma tangible la experiencia del cliente.
También hay reglas claras sobre qué se puede utilizar y dónde. Trabajamos a través de los modelos oficiales que tenemos contratados para proteger la privacidad y asegurar el uso responsable de la información.
¿Qué retos están resolviendo hoy mediante IA y cuáles son los resultados más destacados?
Uno es el chat conversacional en WhatsApp. Nuestra prioridad es responder al cliente en el primer contacto y para eso necesitamos conectar distintos sistemas y capacidades. Hemos integrado uno de los mejores LLM con la plataforma de comunicación más usada en México. Una solución que nos ha tomado alrededor de año y medio desarrollar y que ya estamos terminando de implementar.
Otro es la catalogación. Hoy gran parte de nuestro proceso de catalogación usa modelos virtuales. Nos ayudan a mejorar la productividad, evitar procesos lentos y reducir nuestros tiempos en más de un 50%.
También analizamos con IA todas las quejas y sugerencias mediante un sistema que llamamos voz del cliente, que nos permite convertir la retroalimentación de nuestros clientes en información práctica en tiempo real para la toma de decisiones. Los gerentes y directores de tienda pueden consultar qué ocurrió e identificar áreas de oportunidad.
Además, algunos proyectos financieros surgidos de los equipos han reducido análisis que requerían 40 horas a media hora, liberando tiempo para tareas de mayor valor.
Un frente adicional es el comercio agéntico. Las visitas procedentes de LLM crecieron cerca del 1.000% en un año, aunque todavía representan una proporción baja. Estamos desarrollando un proyecto para entender cómo estas tecnologías pueden transformar la manera en que los clientes buscan, descubren y compran productos, y anticiparnos a sus nuevas necesidades y formas de relacionarse con nosotros.
"Para mí, la combinación de personas y tecnología concentra el principal reto".
¿Qué aspectos de la implementación han resultado más complejos de lo previsto?
Uno de ellos es el factor económico y la eficiencia de costos, el costo por token está creciendo y eso nos obliga a evaluar con rigor para qué utilizamos la IA y dónde realmente genera suficiente valor. Si una tarea puede resolverse de manera eficiente con los sistemas existentes, no necesariamente requiere nueva tecnología. Encontrar el equilibrio entre valor, eficiencia e innovación, sin frenar la adopción, es uno de los aprendizajes más importantes.
También está la elección de los modelos. Utilizamos Gemini como modelo general y reservamos opciones más especializadas y de mayor costo para los equipos y casos que realmente las necesitan.
Finalmente, el desafío más grande es cultural. La IA se ha democratizado, pero el verdadero valor está en desarrollar las capacidades para aprovecharla: saber qué preguntar, qué agentes crear y cómo integrarlos a nuestros procesos para transformar nuestra forma de trabajar.
¿Cómo ve la posición de México frente a otras economías?
México tiene empresas y talento increíbles, además de una enorme capacidad para aprender, adoptar y adaptarse rápidamente. Si bien economías como EE UU y China llevan la delantera, en México tenemos la capacidad de incorporar estas tecnologías y cerrar brechas a gran velocidad. El talento en México aprende, desarrolla, implementa y se capacita constantemente, y eso es una fortaleza que debemos valorar muchísimo.
El reto también es económico, porque todavía no sabemos cómo evolucionará el costo de estas tecnologías. La IA llegó para quedarse; ahora el desafío es seguir desarrollando las capacidades para implementarla y utilizarla donde realmente genere valor para el negocio y nuestros clientes.
Después de estos dos años, ¿qué lección se lleva?
El principal aprendizaje ha sido mantener una mentalidad de experimentación, disciplina y agilidad: implementar, medir el impacto, aprender y, si algo no funciona, ajustar rápidamente. Hemos tenido proyectos en los que vimos que el costo no justificaba su beneficio. Decidimos no continuarlos y enfocarnos en otras oportunidades.
Sin embargo, también vemos casos en los que algo que antes tomaba cinco horas se hace en 20 minutos. Ahí está nuestra labor, entender qué funcionó, aprender y encontrar la manera de escalarlo al resto de la empresa. Al final, no se trata de utilizar la IA para todo, sino de saber dónde puede generar transformación real para nuestros clientes, nuestros equipos y el negocio.
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