Las empresas están adoptando la IA generativa, pero aún enfrentan desafíos en costos, infraestructura y comprensión de la tecnología. Technologies ha desarrollado XWareAI©, una plataforma para administrar asistentes conversacionales y agentes de IA para optimizar procesos en variados sectores. Su CEO, Carlos Álvarez, destaca que la clave del éxito está en la innovación abierta y en el uso eficiente de los datos.
¿Cómo están adoptando las empresas la IA generativa?
Con el auge de los LLM, se reinstaló el tema de la inteligencia artificial en las empresas. Sin embargo, aún hay mucha confusión sobre lo que implica esta tecnología. De hecho, lo que pasa en las “trincheras” de la IA generativa es absolutamente distinto a lo que se conversa en los niveles gerenciales.
¿En qué sentido?
En múltiples ocasiones, los altos directivos (conocidos como “C-Level”) no llegan a comprender por completo esta tecnología, tienen expectativas muy altas y de pronto se encuentran con la barrera del costo. Por ejemplo, para “no compartir información”, quieren que el modelo se ejecute localmente; sin embargo, ¿qué implica esto en términos económicos? Para que un LLM opere localmente, se requieren máquinas grandes y costosas e ingenieros que hagan el “fine tuning”. Entonces, cuando conocen los costos que implica, no están dispuestos a pagarlos y optan por otras alternativas, que por cierto se las presentamos.
¿Qué los motivó a especializarse en soluciones de IA generativa y de ML?
En Technologies, llevamos 25 años desarrollando soluciones ERP para Retail y para Carga Aérea. Hace 4 o 5 años, observamos que los sistemas de Business Intelligence se estaban “democratizando”: el precio de las licencias había caído drásticamente y cada vez más empresas estaban accediendo a esas plataformas.
Sin embargo, seguía habiendo problemas con los datos: inconsistencias entre la información que está en el ERP y la que se extrae en un momento puntual.
Además, los usuarios y gerentes solo tienen acceso a los dashboards específicos creados a “su medida” en un determinado escenario y deben recurrir a Informática para que les implemente nuevos reportes que cumplan con otras necesidades de información. A eso hay que sumar los tiempos que implica y costos asociados.
¿Cómo lo resolvieron?
Dentro de Technologies, nos planteamos el desafío “¿cómo hacemos para generar dashboards en forma automática con la data real, usando IA generativa?”.
Iniciamos un proyecto interno de I+D para resolver esa necesidad. Así, tras dos años de trabajo, hemos desarrollado nuestra plataforma para implementar asistentes conversacionales y agentes de inteligencia artificial, XWareAI©, que usa herramientas que permiten resolver distintas problemáticas.
Actualmente, estamos trabajando en la incorporación de agentes de IA a flujos de RPA, de tal forma que ciertos nodos sean agentes de IA. Además, hemos incorporado la capacidad de comunicarse por WhatsApp y utilizamos estrategias multimodales, combinando texto, audio e imágenes.
¿Ofrecen actualmente soluciones basadas en estos desarrollos?
Tras haber hecho algunas pruebas de concepto, ya estamos comercializando con la plataforma XWareAI© algunos agentes conversacionales para hacer consultas en lenguaje natural a base de datos, ideales para directivos y ejecutivos que necesitan realizar consultas en cualquier momento y lugar.
Por ejemplo, para el rubro automotriz, contamos en Technologies con dos agentes: un agente de IA que permite obtener información relevante de las ventas e importaciones de concesionarios, a través de consultas de texto o de audio; y otro agente para evaluación y simulación de créditos, lo que permite concretar la venta en tiempos mínimos y cautivar a nuevos clientes finales.
¿Cuáles son los principales beneficios de incorporar IA en la empresa?
En los diversos proyectos y agentes que hemos implantado, los mayores beneficios que hemos visto son la optimización de los procesos, el ahorro de costos y la mejora en la toma de decisiones. Por supuesto que eso se traduce en servicios más rápidos, con los que las empresas marcan la diferencia, aumentando su capacidad para cerrar más negocios y fortaleciendo la satisfacción de sus clientes.
En algunos casos, hemos logrado que los agentes de IA disminuyan considerablemente los tiempos de respuesta, lo que permite atender a más clientes, generar más ventas y optimizar las tareas.
¿Y en términos de desafíos?
En nuestra experiencia, uno de los principales desafíos al incorporar IA generativa en las estrategias de negocios, está en repensar profundamente las necesidades del cliente y traducirlas en soluciones basadas en datos. Aplicar metodologías de ciencia de datos no es solo una cuestión técnica, sino una condición clave para asegurar que los modelos generativos aporten valor real.
Este desafío requiere una mirada estratégica que integre marketing, tecnología y analítica desde el inicio del proyecto.
Solo así es posible diseñar experiencias personalizadas, escalables y realmente diferenciadoras para el cliente.
Otro tema importante es el talento; encontrar gente con los conocimientos necesarios es difícil en la actualidad. No basta con saber Python; para embarcarse en un proyecto de IA, es necesario contar con ingenieros que no solo sepan de informática y estadísticas, sino también del negocio donde están incursionando. Tema aparte es la capacidad de liderazgo y gestión de proyectos.
En los próximos años, ¿cómo ve el nivel de adopción de la IA en Chile?
En este tema soy optimista y creo que a partir de 2025-2026 la IA se expandirá en las empresas, porque se van a dar cuenta de que, si no se suman a esto, perderán ventajas competitivas. Muchos entrarán porque su competencia ya lo está haciendo y otros porque visualizarán más opciones de negocios. Creo que estamos en un punto de inflexión tecnológico muy importante.
Las empresas que adopten la IA de manera estratégica en los próximos dos años no solo optimizarán sus procesos, sino que podrán redefinir completamente sus industrias.
¿Alguna reflexión que quieras compartir?
Como empresa de Tecnología, creo que estamos en el camino correcto. Vimos los diversos campos de acción, que son miles, tomamos el guante y nos atrevimos. En Technologies, simplemente dejamos de hablar de IA y empezamos a aplicarla.
Mi consejo es: no esperen a que la competencia los obligue a actuar; marquen ahora el ritmo de la innovación en su sector. Para aquellas empresas que se atrevan, no es necesario transformar toda la organización en un solo paso. Comiencen con un proyecto piloto acotado, que resuelva un problema específico y genere valor rápidamente. Busquen un caso de uso donde la IA pueda demostrar resultados tangibles en 3-6 meses, y usen ese éxito como catalizador para proyectos más ambiciosos. En eso podemos ayudarlos.
