¿Cuáles son las más recientes tendencias en Tecnologías de Información?
Evidentemente todo lo relacionado a tecnologías emergentes como Inteligencia Artificial, Blockchain e Internet de las Cosas. Creo que el siglo XXI será el siglo de la convergencia, pues ningún problema de negocios se resolverá con una única tecnología, sino que con una combinación de estas que ayudará no solo a resolver problemas, también a plantearnos nuevas oportunidades.
¿Cuál de ellas ha tenido una mayor adopción?
La Inteligencia Artificial, principalmente por sus tres grandes aplicaciones empresariales: mejora de productividad, generación de ingresos y gestión de riesgo. Esto ocurre por la convergencia entre las tecnologías de automatización y las tecnologías de inteligencia, por lo que hay una gran aplicabilidad en la productividad y en reestructurar y redefinir el back-office. En cuanto a la generación de ingresos, en el mundo digital hay dos elementos fundamentales: la mejora de la experiencia del cliente y la personalización, y evidentemente el aprendizaje de las máquinas sobre nuestro comportamiento ayuda a esa experiencia y personalización. Otra área es el riesgo. La gestión empresarial proviene de motores de Inteligencia Artificial y ya no hay una mano humana detrás, por lo tanto, todo el concepto de riesgo se debe reinventar. Por otra parte, una reciente encuesta de EY muestra que 39% de los más de 500 ejecutivos entrevistados a nivel mundial reconoce que 2018 es probablemente el año en que las tecnologías de Machine Learning, que no son más que Inteligencia Artificial, van a tener una adopción mucho más masiva y mucho más implicada en los procesos organizativos que hasta ahora. Es decir, estamos en pleno proceso de cambio.
¿Hay industrias que encabecen esta adopción?
Hace algún tiempo la banca viene incorporando este tipo de tecnología, primero con prototipos embebidos dentro de sus propios procesos de negocios. De estas tres áreas, diría que la prioridad vino más por el lado de ingresos, de relacionamiento con el cliente, mejora de experiencia y ofertas, es decir, darle inteligencia a modelos que ya venían funcionando, mejorados a través de nuevas variables y un poder de procesamiento mucho mayor.
En el área financiera puede que haya habido un mayor acelerador, sin embargo, en otras industrias se ha generado un impacto en lo logístico, en operaciones. En los últimos dos años ha habido una adopción masiva de los procesos de automatización y robótica, o RPA (Robot Process Automation), y donde más se ha notado ha sido en la transformación de procesos “end-to-end”. Procesos que requieren una intervención humana sistemática son candidatos para aplicar todas las tecnologías de RPA. Evidentemente, esa es una primera fase, que es una réplica de lo que hace el humano, y realizarlo con un robot es un primer paso; luego, se contará con una capacidad de procesamiento mucho mayor, y ahí es donde en 2018 se verá un salto cualitativo y cuantitativo muy importante.
¿Qué inquietudes hay al abordar la Inteligencia Artificial?
La pregunta es “por dónde empiezo a digerir este ‘elefante’ tan grande”. En el mercado hay dos velocidades, hay clientes que dicen sí, pero que van a empezar con una pequeña prueba de concepto o iniciativas muy aisladas, y hay otros que lo ven más claro y deciden comenzar a cambiar procesos; ya no son iniciativas tan aisladas, sino que empiezan con una reconfiguración del modelo operativo y organizativo. Entonces, cuentan con un motor de inteligencia que gestiona casi todo el proceso “end-to-end” de reclamaciones, por ejemplo, de una manera distinta y ya no deciden por un piloto, sino que apuestan por cambiar el proceso entero. En general, las primeras reuniones suelen ser para pedir asesoría exacta, por dónde empezar, qué procesos suelen tener más impacto y cómo medir este.
¿Y cuáles son los principales inhibidores?
El talento y la gestión del cambio. Hace tres años se hablaba muy poco de Machine Learning, y hoy es la profesión de más demanda. Sin embargo, en las universidades, y en el mercado en general, hay poca experiencia, pocos ejecutivos con conocimiento tecnológico y de cómo aplicarlo a la empresa. Por eso se solicita mucha asesoría, pues los ejecutivos que no han estado cercanos al mundo de la Inteligencia Artificial necesitan saber por dónde empezar y qué riesgos hay que controlar. La segunda es la resistencia al cambio, que es evidente ante una transformación tan profunda.
No se ha nacido con esta tecnología, por eso siempre hay una inseguridad a lo desconocido. En algunas organizaciones muchos prefieren que ciertas decisiones sean tomadas por humanos y no por máquinas, pese a que la máquina lo podría hacer mejor; y eso pasa simplemente porque el día que surja algún problema hay una persona con la cual puedo hablar, un responsable. Mientras que si la máquina se equivoca, a pesar de que las posibilidades de error son menores, no sabría cómo reaccionar, no hay un conducto humano que dé confianza.
¿Cuál es el nivel de adopción de Inteligencia Artificial en Chile?
Hay curiosidad, aplicabilidad, y no diría que está más atrás. Quizás en otros países se ha invertido más en infraestructura, lo que es básico para poder pasar de ese modelo de prototipo, de iniciativa aislada a proyectos realmente transformacionales, pero vemos que los planes van en línea con la tendencia mundial.
¿Qué pasa con los niveles de adopción de otras tecnologías emergentes?
Blockchain es una tecnología que al principio arrancó con mucha fuerza, pero que ha tenido menor adopción en una primera fase, principalmente por el factor humano. Para una implementación de Blockchain hay que poner de acuerdo a distintos sectores intervinientes: empresas, gobiernos, reguladores en muchos casos, y todos ellos representan la resistencia al cambio. Pero es una tecnología que está ahí y que en un futuro tendrá un gran impacto. Por otra parte, la Internet de las Cosas no es más que dígitos, entonces ya vemos muchos sensores transmitiendo unos y ceros. Creo que el mercado dejará de hablar de IoT como una tecnología y de Inteligencia Artificial como otra, y de lo que se hablará será de una convergencia de tecnologías emergentes.
