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Habla el mercado

La inteligencia artificial en Chile: una industria en crecimiento

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El sector financiero y el de las telecomunicaciones del país llevan años empujando la tecnología, que ahora empieza a penetrar en todas las demás industrias a pesar de la falta de talento cualificado. Sin embargo, las grandes empresas chilenas demuestran una clara apuesta por el potencial de la IA para transformar sus negocios

  • por Habla el mercado | traducido por
  • 17 Agosto, 2020

Para los directivos de las grandes empresas chilenas, el desarrollo de proyectos impulsados por inteligencia artificial (IA) es un trabajo en exploración y crecimiento, particularmente desde hace tres años, cuyos proyectos están principalmente relacionados con el aprendizaje automático y las plataformas de datos.

Experiencia en IA

Algunas empresas chilenas demuestran una clara madurez en su comprensión de las oportunidades que brinda la IA, así como de la importancia de los datos y el uso de los mismos para generar impacto en el negocio.

Así lo demuestra el Chief Data Officer de Telefónica, Eric Ancelovici: "Llevamos haciendo inteligencia de negocio desde hace 15 o 20 años para entender nuestro propio rendimiento a partir de los datos del negocio y para buscar oportunidades de valor adaptándonos a las nuevas necesidades de los clientes. Hace cinco años, decidimos crear un área transversal dedicada exclusivamente a producir valor basado en un portafolio de proyectos de big data e IA. Esto nos permitió asignar un valor más estratégico a los datos y utilizar la ciencia de datos como acelerador de la transformación digital con diferentes aplicaciones de automatización en IA".    

Para el director de Data and Analytics en everis, Enrique Bravo, es el dinamismo de la industria financiera y de las telecomunicaciones el que está empujando al desarrollo de proyectos con IA. El responsable señala: "Dada la cantidad de competencia que hay en el mercado, el de las telecomunicaciones es un sector al que le urge tener la tecnología más disruptiva. Los bancos, por su parte, también están invirtiendo, con una rapidez o presión similar".

Un claro ejemplo es el de Entel, una empresa líder en la región dentro del sector telecomunicaciones. Su gerente divisional CDO, Paula Ortega, detalla: "Hace cuatro años, iniciamos este proceso incorporando inteligencia artificial en equipamiento de ciberseguridad para detectar ataques y bloquearlos. Luego, en 2018, continuamos con una necesidad dentro de la compañía, relacionada con la reducción de los problemas en la mesa de ayuda interna. Este back office lo resolvimos automatizando procesos con robotic process automatization. Para el front office desarrollamos internamente un asistente virtual. Aquí comenzamos a trabajando pequeña escala para resolver una necesidad interna, lo que ante todo nos permitió aprender. La inteligencia artificial tiene grandes desafíos: requiere nuevas formas de trabajar las arquitecturas de solución, nuevos roles que estén capacitados y entender cómo el usuario interactúa en este nuevo ecosistema tecnológico. Cuando tuvimos dominados estos ámbitos, escalamos hacia los clientes. Nuestra visión fue que la tecnología cambiaría rápidamente, por lo que nuestro enfoque se basó en ser capaces de adaptarnos y ser ágiles. En este sentido, la tecnología basada en cloud, microservicios e infraestructura como código nos ha permitido tener una base para desarrollar bloques preparados e ir adaptándonos a nuevas tecnologías y al uso de las mejores herramientas disponibles, como el procesamiento del lenguaje natural. Este camino, donde hemos empleado la máxima de pensar en grande, comenzar pequeño y escalar rápido, nos ha llevado a desarrollar grandes capacidades que forman una espiral continua de aprendizaje que seguimos perfeccionando".

¿Cómo surgen los proyectos de IA?

Las áreas de transformación digital chilenas suelen ser las que encaminan los proyectos utilizando machine learning u otras técnicas relacionadas con IA. El gestor de Proyectos BI/BA de Enel, Marcelo Mercado, cuenta: "El concepto sale de Global Digital Strategy hacia el negocio. Sigue siendo así porque hay una brecha de conocimiento en los tomadores de decisión del negocio respecto a lo que hace y no hace la IA".

La experiencia del Banco Bci de Chile también muestra cómo es posible cerrar esa brecha de conocimiento. Su Chief Data Officer, Claudia Ramos, detalla: "En Bci, los casos de uso surgen, tanto a partir de la búsqueda de mejores respuestas para las preguntas de negocio tradicionales, como para las nuevas preguntas que surgen hoy, y también como soluciones o innovaciones desde nuestro equipo de IA que busquen sorprender a nuestros clientes, entregarles mayor valor con los datos y, por supuesto también, mejorar nuestros productos, procesos y aumentar nuestro conocimiento para tomar mejores decisiones. Así es como han surgido potentes funcionalidades potenciadas con capacidades de la inteligencia artificial, que hoy disponibles en nuestra app Mis Finanzas, con la que ayudamos a los clientes a tomar mayor control de su dinero, en Alcancía Digital, dedicada a quienes quieren partir ahorrando y otras funcionalidades orientadas a aumentar el éxito financiero de nuestros clientes".     

Esta forma de abordar los retos integra, no solamente distintas áreas en la conceptualización de proyectos, sino además una metodología que busca varios enfoques sobre una misma idea hasta que ésta tiene la madurez suficiente como para convertirse en un proyecto concreto.

Así lo comparte el CIO de la red de clínicas, centros médicos y dentales con presencia en todo Chile, RedSalud, Daniel de la Maza: "Tenemos un workshop o reunión de trabajo donde van saliendo las ideas. Nosotros como equipo de innovación tecnológica, vamos a privilegiar la cantidad de ideas ejecutadas y probadas. De hecho, puedes estar más de un año probando y decidir al final cuáles son las mejores en función de su factibilidad e impacto empírico".

Desde la perspectiva de Bravo, el apoyo de las cabezas directivas resulta fundamental para lograr que las iniciativas relacionadas con innovación vean la luz. El CEO, o en su defecto la siguiente línea de mando dentro de la estructura de la empresa, debe estar empujando los proyectos de IA junto con las áreas de tecnología o de transformación digital, para lograr que estos se implementen de manera exitosa.

Oportunidades y retos

El balance entre la innovación tecnológica y la capacidad de las organizaciones para asumir el cambio de paradigma necesario es uno de los desafíos más interesantes y complejos. Así lo afirma el Head of Artificial Intelligence del Banco Santander, Andrés Wagner: "Hoy en día la tecnología va mucho más rápido que las decisiones de las empresas. Por ello la tasa de innovación es mucho más rápida que la tasa de reinvención de las organizaciones. Pero más allá de esta realidad, lo que cada compañía tiene que hacer es perseguir el desafío y las oportunidades potenciales. Esa debe ser la brújula. Tenemos que preguntarnos qué pueden hacer las tecnologías, qué oportunidades traen. Por ejemplo, cómo a través de la ciberseguridad somos capaces de saber si estamos siendo víctimas de un ataque, o cómo la tecnología nos puede ayudar a reclutar los talentos del futuro. Las oportunidades están en cualquier ámbito, por eso las empresas no tenemos que centrarnos en discutir sobre tecnología, sino en definir qué necesitamos obtener de ella. Esto que parece tan sencillo, no resulta siempre tan fácil de implementar y es donde reside el reto que tenemos las empresas".

Otro de los retos identificados reside en contar con bases de datos confiables. El Chief Analytics and Data Officer de LATAM, Diego Jahn, señala: "Desarrollar un modelo de machine learning es relativamente fácil. Lo difícil es todo lo que viene antes y después. Ingestar datos, con la granularidad, velocidad y calidad suficientes de manera consistente para entrenar un modelo de machine learning es complejo. Luego hay que hacer que esa predicción se traduzca en una acción concreta que genere valor".

Partiendo del mismo reto de contar con la infraestructura y calidad de los datos suficiente para ejecutar los proyectos, Bravo reconoce también que uno de los retos culturales a los que se enfrentan es al manejo de las expectativas en el corto plazo. El experto señala: "Es necesario entender que es un proceso iterativo y no frustrarse con los resultados iniciales si éstos no son los esperados. Hay empresas que a veces se desesperan porque no tienen resultados inmediatos en cuanto al retorno de inversión. Es necesario tener visión a medio y largo plazo sobre el valor de las iteraciones y el aprendizaje necesario".

Finalmente, como sucede también en otros países de América Latina, uno de los principales retos para la implementación de IA en las empresas chilenas, es la falta de talento. Sin embargo, esta situación se está combatiendo.  Para Ramos, la cuestión es clara: "Chile tiene varias universidades muy buenas que están generando talentos con muchas capacidades. Muchas empresas también se han puesto las pilas. Hay mucha conciencia del desafío que las empresas tienen para transformarse".

Como respuesta a esas acciones y esos cambios en las universidades, las empresas chilenas, están respondiendo positivamente. Posiblemente, uno de los ejemplos más claros, sea el caso de Telefónica, que se han involucrado de manera directa con las universidades para generar programas, cátedras y capacitaciones conjuntos, para después contratar a los estudiantes.

Actualmente, son las siete grandes compañías de tecnología, quienes se quedan y reclutan al talento que existe. Pero no todos los perfiles son iguales. Jahn detalla: "Necesitas buenos ingenieros que puedan asegurar el flujo de datos de punta a punta, arquitectos de datos que definan estándares de desarrollo, científicos de datos capaces de interpretar el problema y modelarlo con machine learning y, algunas compañías están trabajando con roles traductor para entender de qué se está hablando desde el negocio y haga de puente con los equipos técnicos, para saber cuáles son las posibilidades de explotar esas relaciones de datos para obtener el resultado de negocio deseado".

El futuro inmediato

Aún con los retos que se vislumbran en el horizonte, existe un optimismo importante sobre cómo podrían desenvolverse las cosas en el futuro inmediato en Chile. Sobre aquellas ideas que las empresas quisieran cumplir en unos años, De la Maza señala: "Me gustaría que el equipo de negocio actual fuera capaz de montar un sistema de IA para predecir los puntos críticos de abastecimiento de logística. Nuestro equipo de tecnología empuja el tema con los primeros proyectos, pero son iniciativas que tienen que verse reflejadas directamente en el negocio. Nuestro rol como área de Tecnologías de la Información es iniciar el cambio cultural de la organización, ya que finalmente la IA estará en nuestro día a día y las mejores ideas no van a venir necesariamente de nuestro departamento sino del propio".

Por su parte, Wagner detalla: "Este año y el que viene vamos a estar desarrollando varios proyectos, lo que nos obliga a detectar y analizar las brechas que tenemos. Es necesario que se maduren ciertos conceptos y que nos demos cuenta de las necesidades tecnológicas que tenemos que resolver. Esto no es sencillo, requiere esfuerzo, por eso es una ventaja competitiva. Los procesos de negocios tomarán estos desarrollos como nutrientes para funcionar. En el futuro estoy seguro que, junto a mi equipo, lograremos dar cuenta al interior del banco y en el mercado sobre los desarrollos que hemos logrado y podrán ser ejemplos a implementar por otros".

En esa misma línea, Jahn apunta: "Me encantaría que esto estuviese 100 % masificado, que fuese una herramienta más, que se transformara en algo como las matemáticas, una base del día a día".

Por otro lado, Ortega confía en que los aprendizajes y desarrollos de IA acaben al servicio de la sociedad. La responsable señala: "Estas implementaciones de IA, las elegimos con sentido social, es decir, que, además de la utilidad que tiene para la empresa, permitan hacer algo diferente y solucionar problemas reales de las personas. La tecnología es un habilitador para la transformación de la sociedad y el mejor aliado para aportar si se hace responsablemente".

Conclusiones

Los proyectos de IA de mayor madurez en el contexto chileno provienen de industrias que han trabajado su negocio con datos desde hace más de 10 años. Otras industrias han tenido que enfrentarse con mayor rigor al reto de contar con datos confiables y estructurados, e invertir en una infraestructura que permita darles forma para elaborar predicciones, proyecciones y modelamientos.

Al igual que en otros casos de la región, el talento está formándose de la mano de la industria, estando aún distantes las instituciones universitarias de lo que necesita el mercado en habilidades para desarrollar tecnologías de innovación.

Por último, las regulaciones existentes en el país son entendidas como problemáticas para el desarrollo de la innovación, dado que las grandes empresas se muestran precavidas sobre qué tipo de desarrollos podrían hacer, sin verse perjudicadas por las leyes de protección de privacidad de los datos.

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