En los últimos dos años, la adopción de la IA en Latinoamérica se aceleró en un 67% en los últimos dos años, una cifra que supera el promedio global de 59%. En tanto, en el caso de la IA Generativa, las empresas están abiertas a utilizarla, con un 37% en la fase de implementación activa y un 45% diciendo que están explorando activamente esta tecnología en la región.
Estos números vienen a dar a cuenta del impacto que representa para el ecosistema empresarial alrededor del mundo. Para conocer más, conversamos con Joaquim Campos, VP y Líder Tecnológico para Latinoamérica en IBM, durante el reciente “IBM AI Forum”.
¿Cómo se está adoptando la IA en las grandes empresas?
Hoy en día, hay tres pilares fundamentales para la adopción de la Inteligencia Artificial a nivel corporativo. Un pilar es el puramente tecnológico, con las tecnologías que nos permiten crear los modelos, y a mi juicio, no hay actualmente ninguna barrera en este frente para la adopción.
La tecnología está madura, no es tan difícil de utilizar y ya hay diversas versiones, de modo que las compañías no tienen dependencia de ningún vendor. De hecho, Hugging Face, el principal portal de modelos de IA, alcanzó la semana pasada la marca de un millón de modelos. Entonces, no sólo están disponibles los grandes LLM que se dieron a conocer al público general hace un año y medio, sino también modelos específicos, más orientados a segmentos específicos (como los Negocios), y que nacieron a partir de Open Source, como lo son Llama, Falcon y Mistral. En IBM, tenemos Granite, un modelo entrenado en contenido relevante para la empresa, que cumple con rigurosos criterios normativos, de riesgo y de gobierno de datos.
¿Cuáles son los otros pilares de la adopción corporativa de IA?
El segundo pilar se refiere a cómo una organización puede utilizar sus datos propios para aportar más valor a los modelos IA. Veo que el futuro de las compañías está en la IA, porque esta tecnología vino, como lo hizo previamente Internet, a transformar radicalmente no sólo modelos y procesos de negocios, sino también las formas en que las compañías se relacionan con sus clientes.
Un estudio de McKinsey sostiene que la IA trae como beneficios para los clientes que la están utilizando en la actualidad un incremento de facturación de 5%, así como también un aumento en productividad de 45%. Entonces, si este es un cambio tan importante, una compañía no puede utilizar la IA exactamente como su competidor, pues si es igual para todos, eso significa que todas las compañías van a trabajar de manera muy similar y eso no le interesa a las empresas.
¿Por qué?
Porque cada compañía que quiere emplear IA, quiere aportar su propio valor a esta tecnología, usar una capa de IA específica para su forma de hacer negocios. Para eso, se requiere que la organización tenga esta capacidad de aportar su valor en estos modelos de IA que están disponibles en el mercado.
Por esta razón, ofrecemos WatsonX.data, que integra todos los datos que tiene una compañía y a partir de ellos, mejorar los modelos de IA disponibles para llevarlos a otro nivel y diferenciar a la compañía de sus competidores.
¿Cuál es el tercer pilar de la adopción corporativa de IA?
El gobierno de los datos. Básicamente, cómo se asegura la confiabilidad para que el modelo pueda ser utilizado sin exponer la marca ni a mis clientes. Entonces, para que una organización pueda utilizar el conocimiento que tiene de sus clientes, es fundamental que pueda confiar en el modelo de datos que la IA está utilizando, y eso requiere que la IA implementada no sólo proteja la privacidad de datos y la propiedad intelectual, sino también que tenga la robustez necesaria para soportar ciberataques y que gestione el ciclo de vida de los datos y el drift del modelo IA.
¿Qué es el “drift”?
El drift es el cambio de comportamiento que un modelo IA puede tener durante el tiempo. Al interactuar con diversos usuarios y datos, puede empezar a cambiar su comportamiento. Entonces, se requiere tener la capacidad de detectarlo y corregirlo a tiempo.
Entonces, cuando una empresa elije un modelo de IA, debe buscar que este ofrezca la gestión del drift, así como otras capacidades que son fundamentales para asegurar su confiabilidad.
A su juicio, ¿es la IA un cambio de paradigma para las empresas?
Creo que el último gran cambio de paradigma que ha pasado en el mundo de una envergadura similar, fue la aparición de Internet al final de los ‘90. Sin embargo, la expectativa es que la llegada de la IA tenga un mayor impacto. De hecho, se espera que en esta década la IA genere 16 mil millones de dólares más en la economía global.
La adopción de IA en Latinoamérica está avanzando bien, no sólo porque ya hay compañías que están implementando proyectos, sino porque también estamos viendo en múltiples universidades de la Región la creación de modelos locales que pueden ser utilizados por las empresas y gobiernos de sus países para mejorar y no tener una dependencia total de los grandes centros de desarrollo.
¿Cómo ha visto la adopción de IA en Latinoamérica?
Bueno, las estadísticas dicen que a nivel global, el 59% de las compañías han acelerado la adopción de IA durante el último año, mientras en Latinoamérica, sube a un 69%. Además, el 31% de las corporaciones ya están utilizando esta tecnología y el 45% de ellas ya están con tests avanzados.
A la luz de estas cifras, creo que gran parte de las corporaciones latinoamericanas sí ha tomado conciencia de que su futuro depende de cambios que se viabilizarán a través del uso de la Inteligencia Artificial.
¿Cómo se puede lograr que el actual despliegue de proyectos de IA sea más profundo?
A través de la misma encuesta que mencioné, identificamos que en Latinoamérica un 31% de las organizaciones ya están trabajando con la IA de una manera central para su negocio. Es cierto que hay otro segmento que también la están incorporando, pero en estadios más iniciales, porque hay un fuerte empuje del mercado para que todos estén desplegando u ofreciendo algún servicio relacionado con esta tecnología.
Sin embargo, lo que vemos en este 31% de las compañías que ya están incorporando IA en sus negocios es que están realmente evaluando el impacto de la IA en sus modelos de negocio, en sus procesos internos, de forma de mejorar la relación con sus clientes y, al mismo tiempo, optimizar la forma en que operan para ser más rápidos y eficientes, y reducir costos internamente.
