Cuando la tecnología piensa
La inteligencia artificial es una de las tendencias que revolucionará los negocios. Las primeras propuestas concretas alrededor de este concepto y cómo se implementan en la Argentina.
En 1942, Isaac Asimov acuñó las “tres leyes de la robótica”, diseñadas para proteger a los seres humanos cuando las máquinas comenzaran a ganar inteligencia y tener el control. Si el escritor resucitara hoy tendría material de sobra para revisarlas: la inteligencia artificial (IA) está posicionándose como una tecnología madura, gana más terreno y las máquinas inteligentes están a punto de dominar… el mundo corporativo.
Según datos de IDC, el 30 por ciento de las iniciativas de transformación digital estará apoyada en IA para 2019 y, en 2020, este concepto estará en la mitad de las aplicaciones empresariales. El mercado proyectado para 2020, de acuerdo con PWC en su informe Bot.me: A revolutionary partnership, alcanza los US$ 70.000 millones. Accenture ofrece datos puntuales de la Argentina: 64 por ciento de los ejecutivos locales espera que IA revo- lucione la interacción con los clientes en los próximos tres años y el 69 por ciento cree que transformará la cara visible de la organización.
Pero nada es tan rápido, fácil ni barato. Las empresas deben encarar un proceso de reconversión si quieren obtener beneficios de esta innovación. “Las organizaciones que están dispuestas a un proceso de transformación digital profundo logran apalancarse en la IA, pero los intentos de consumirla pret-a-porter están destinados al fracaso”, señala Juan José López Murphy, responsable de la práctica de Ciencia de Datos de Globant.
“En la agenda de los ejecutivos se nota la tensión entre ‘no tengo una visión suficientemente clara para decidir’ y ‘estoy llegando tarde’”, sostiene Carlos Farfán, director de Practia Argentina. “Es posible que sean las empresas de tecnología de la información, Internet y teleco- municaciones las primeras en implementar soluciones de IA, seguidas por marketing y retail, mientras que las áreas de recursos humanos serán las primeras en adoptar herramientas de realidad aumentada y virtual”, agrega.
Más allá del chatbot
Por lo pronto, la forma más visible de IA en las empresas son los chatbots, asistentes virtuales capaces de aprender de sus interacciones con sus clientes y mejorar comunicación a comunicación.
“Algunos segmentos fueron early adopters, como las telcos, bancos y hasta el Gobierno de CABA. Las empresas con servicios de atención al cliente de gran volumen fueron las principales en adoptarla y ahora es el turno de las medianas o más chicas”, cuenta Martín Frascaroli, CEO y fundador de AIVO, especializada en soluciones de atención al cliente con IA. “Muchas firmas ven el lado sexy de decir que van a sumar IA, pero les cuesta incorporarlo como base de una estrategia dentro de la estructura corporativa”, indica. La compañía piensa invertir más de US$ 2 millones en machine learning, analítica e interacción por voz. Esto es apenas el primer escalón. “Las estructuras corporativas ya están preparadas para dar los primeros pasos en este sentido, aunque en el sector industrial algunas también están listas para invertir en soluciones mas complejas con el objetivo de optimizar y automatizar la producción”, detalla Gastón Addati, coordinador del Departamento de Informática de la Universidad del CEMA (Ucema).
Las posibilidades son infinitas. “El 80 por ciento de los datos que se generan en el mundo se presentan de forma no estructurada e invisibles para los sistemas tradicionales. La IA les puede dar sentido”, cuenta Carolina Golia, arquitecta de Soluciones Cognitivas e Inteligencia Artificial de IBM Argentina. IBM es la creadora de Watson y provee recursos de IA que incluyen las áreas de conversación, descubrimiento, visión, habla, lenguaje y empa-
tía. La empresa desarrolló Novartis Sum- marizer con el laboratorio Novartis: una solución que procesa, entiende y resume documentos médicos; es decir, procesa artículos médicos y crea un resumen en pocos segundos con los principales datos y sus relaciones, con una extensión de 20 por ciento del archivo original.
Algunos casos argentinos
¿Qué está pasando más allá de los chatbots? Muchas cosas. Un ejemplo es FLEX-BIT, una startup local que ofrece servicios cognitivos para optimizar la recolección de residuos, ahorrar costos y cuidar el medioambiente. ECO-BITS es un dispositivo que se coloca en los contenedores de basura para monitorear en tiempo real su nivel de ocupación, se comunica con los recolectores para dar alerta de retiro, evita desbordes y viajes innecesarios.
Camwheat, desarrollado por el salte- ño César Riat, es un servicio web para automatizar las tareas de peritaje de semillas de trigo y acelerar la evaluación de calidad y precio mediante el análisis de imágenes de granos. Así, se reduce el tiempo manual de verificación, se optimiza la valuación de calidad y precio, se ahorran costos y se estandariza el análisis. “En el proceso de granos hoy un productor de trigo tiene que llevar una muestra a la Cámara de Cereales y en función de parámetros visuales evalúan la calidad del trigo, que lo hace un perito en cereales de manera artesanal”, explica Riat. Al mes, cada perito puede procesar 1000 muestras. Con Camwheat se puede analizar la misma cantidad más rápido y por menos de la décima parte del costo.
El desarrollador de ERP argentino Neuralsoft trabaja en una versión completamente nueva de su solución basada en IA. “El propósito es pasar de un modelo de ERP predictivo a uno cognitivo, en el que el sistema ‘conozca’ el negocio y la estrategia de cada organización y pueda sistematizar el gerenciamiento de una empresa, no solo los procesos”, señala Gustavo Viceconti, fundador y CEO de la compañía, que prevé que las primeras pruebas se harán durante los próximos meses.
Practia dispone de espacios llamados Makerspace en los que coconstruye soluciones con sus clientes en áreas de innovación. Resultado de esto fue Sense Display: una forma de “espejo mágico” que identifica y lee las emociones de las personas frente a una pantalla y brinda mensajes con sentido en ese contexto específico. También lanzó Practia Retail Data Engine, una herramienta destinada a esa industria que utiliza técnicas de IA y ciencia de datos para generar insights que permitan gestionar la experiencia del cliente, la actividad de los empleados y la eficiencia de la cadena de suministros.
¿Adiós al CIO?
Una de las dudas es cuál será el rol de las áreas corporativas de IT en el futuro. ¿Seguirá siendo un organismo necesario o quedará “fagocitado” por la propia inteligencia de los sistemas que ayudó a implementar? “En las organizaciones en donde el departamento de IT es entendido como parte necesaria del negocio, sin duda tendrá un rol relevante en la gestión y la estrategia en la definición del uso y aplicación de la tecnología de IA”, sostiene Carlos Abril, CEO de Atos Argentina, Colombia, Uruguay y Perú. De todas formas, advierte que “Sistemas necesita invertir en capacitación de nuevos perfiles, como científicos de datos o especialistas de redes neuronales”.
“El usuario es siempre el foco de estas herramientas”, dice López Murphy, de Globant. El rol ideal de las áreas de Sistemas sería “de facilitador de acceso a las herramientas, disponibilización de infraestructura y colaboración como parte de los equipos de negocio”.
“La inserción de estas tecnologías requerirá de transformaciones profundas en la estructura corporativa y hoy son pocas las organizaciones preparadas”, señala Farfán. El experto identifica diferentes estrategias. La bimodal, en la que la organización trabaja en diferentes áreas con distintas palancas de valor: una, la que desarrolla hace años y asegura la producción de valor a partir de lo que hoy se sabe. La otra “abraza con fuerza la transforma-
ción digital y promete la generación futura de valor a partir de ella”, según Farfán. Otra estrategia es “avanzar a la apertura al ecosistema, de donde las soluciones de IA llegan de la mano de nuevas empresas que ingresan al juego”, aporta.
Mucho ruido, pocas nueces
El interés masivo por la IA choca todavía con los planes concretos. El 57 por ciento de las empresas a nivel global está en las etapas de inversión y desarrollo de IA, según Accenture. Sin embargo, aún no desarrollan planes de adopción a largo plazo. “Entre la tecnología que permite desarrollar la IA y el caso de negocio hay una distancia que pocos jugadores saben atravesar”, explica López Murphy.
“Esta tendencia en la Argentina está en sus primeras etapas: la IA se está incorporando a pequeños procesos o partes de la producción o el desarrollo de servicios o productos”, explica Fabián Nahmod, director Ejecutivo de Accenture. “Aunque los empresarios crean que este tipo de tecnologías puede modificar su industria o sector, aún no está generalizada su implementación: hace falta tiempo para comprender los cambios y volver a capacitar a los empleados”, añade.
Algunas barreras son tecnológicas. “No existe ninguna supercomputadora o HPC (high processing computer) en la Argentina, con lo cual no hay capacidad de procesamiento de sistemas complejos de cálculo numérico, base para sistemas complejos de IA”, explica Abril. Pero hay otro tipo de barreras. “La IA genera ciertos temores porque permite que otras tecnologías y máquinas ganen autonomía, y despierta interrogantes relacionados con la violación de la privacidad de las personas o la eliminación de puestos de trabajo”, señala Viceconti.
En estas últimas se suscribían los viejos temores de Asimov. Y los jefes del futuro tienen por delante más de un desafío.
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