Llegamos a ustedes gracias a:



Reportajes y análisis

IBM Innovation Summit 2020: La reinvención digital

[10/03/2020] A mediados de la semana pasada se realizó en el país una edición más del IBM Innovation Summit, un evento que se lleva a cabo anualmente con el objetivo de presentar las más recientes tendencias y los casos de éxito de la conocida corporación.

Este año asistimos a algunas de las conferencias y pudimos conversar con uno de los miembros del equipo de inteligencia artificial de IBM, con quien hablamos sobre la forma en que la IA está ingresando a las organizaciones.

César Campos, gerente general de IBM para Perú, Ecuador y Bolivia. E
Reinventarse

Las primeras palabras del evento fueron las de César Campos, gerente general de IBM para Perú, Ecuador y Bolivia. El ejecutivo, además de ofrecer un resumen de lo que ofrecería el evento, habló sobre lo que significa la reinvención digital.

La reinvención digital es el siguiente paso a la transformación digital e implica reinventarse de adentro hacia afuera, y para hacerlo las organizaciones tienen dos opciones.

La primera es aquella en la que se utilizan las herramientas que ofrece la nube híbrida. Esta permite a las empresas basarse en la moderna tecnología de contenedores; la cual, a su vez permite que las aplicaciones se puedan correr en cualquier lado, ya sea una nube pública o localmente. De hecho, esta funcionalidad es la que animó a IBM a adquirir Red Hat hace poco tiempo.

Otra cosa que permite la nube híbrida es modernizar las aplicaciones para poder llevarlas a contenedores o a la nube, si es que desde un inicio no fueron creadas nativamente para la nube.

Otro elemento de la nube híbrida es la integración segura, la integración -tanto interna como externa- ahora se puede realizar de forma separada, por piezas; ya no es necesario hacerlo de manera monolítica como se tenía que realizar antes.

Y, por supuesto, todo esto se puede gestionar de manera eficiente.

La segunda opción a la que se refirió Campos es la monetización gracias a los datos. Una de las cosas que se debe hacer en el nuevo entorno de la reinvención digital es aprovechar la enorme cantidad de datos para hiperpersonalizar la oferta de productos y servicios, todo en base a la analítica en tiempo real.

También se debe hacer que las operaciones (procesos) sean más inteligentes mediante el uso de la inteligencia artificial y la Internet de las cosas. Por supuesto, en este entorno, la toma de decisiones se debe realizar basada en los datos, lo que implica que se debe de implementar políticas de gobierno de datos para obtener datos correctos y fiables. Además, se debe generar una cultura y unas habilidades acordes con ese gobierno de los datos.

Finalmente, Campos sostuvo que la reinvención implica también generar valor compartiendo los datos y para ello nada mejor que usar la tecnología de Blockchain que, precisamente, permite compartir datos de forma rápida y segura.

Campos indicó luego que las siguientes exposiciones mostrarían lo que ha hecho IBM para aprovechar estas tendencias.

Gabriel Di Lelle, socio de Estrategia Digital de IBM Services Latinoamérica. El
IBM Innovation Summit
El estudio

Otro de los expositores fue Gabriel Di Lelle, socio de Estrategia Digital de IBM Services Latinoamérica. El ejecutivo sostuvo que los datos y la confianza son el ADN de los nuevos negocios, y lo hizo a través de la exposición del estudio llamada "Genera ventaja basada en la confianza realizado por el IBM Institute for Business Value (IBV).

Como señala una nota sobre el evento, en Sudamérica de habla hispana el estudio mostró que solo el 13% del total de los encuestados, denominados los "Abanderados, se destacaron por haber fusionado la estrategia de datos con la estrategia comercial. Al operar en una cultura rica en datos y tener altas expectativas del valor de éstos, el grupo de empresas "Abanderadas tienen ingresos que crecen a un ritmo 113% mayor que el de sus pares, y generan 118% más de rentabilidad, así como mejores resultados en innovación y gestión del cambio.

El estudio reveló que el grupo de los Abanderados hacen grandes esfuerzos para garantizar que los datos dentro de sus propios negocios sean precisos y limpios. Esto permite aprovecharlos para tomar decisiones comerciales mejor informadas, como desarrollar nuevos modelos de negocios, e ingresar a mercados nuevos o emergentes. Casi el 90% de estos líderes creen firmemente que los datos ayudan a crear una ventaja estratégica para fortalecer el nivel de confianza del cliente, y consideran la privacidad de datos como la prioridad número 1 para definir la ventaja competitiva.

Además, siete de cada 10 líderes de Sudamérica hispanohablante enfatizaron que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático serán clave para extraer un nuevo valor de los datos, y están planeando inversiones significativas en estas tecnologías para los próximos dos a tres años.

Pero además de los datos y la confianza el ejecutivo señaló un tercer factor para abordar el nuevo escenario de negocios: los ecosistemas. Los ecosistemas son fundamentales en el crecimiento de las industrias ya que ellos alimentan a las diversas partes que las componen, y sus dinámicas pueden ayudar a generar incluso otros nuevos negocios.

Como ejemplo de ecosistema que crece adicionando negocios mostró a Rappi, una compañía colombiana que comenzó como otras compañías que ofrecen entrega de paquetes, pero que se desarrolló hacia varios otros negocios que incluyen financiamiento e incluso billeteras electrónicas.

La elite de IBM y un caso de éxito

La presentación que realizó Carlo Appugliese, director del programa Data Science Elite Team de IBM Global, se basó en el uso de la inteligencia artificial en los negocios, un campo que IBM está impulsando en la actualidad.

El ejecutivo sostuvo que la consultora Gartner estima que, en el 2021, la mejora en la inteligencia artificial generará 2,9 billones de dólares en valor de negocios, y que recuperará 6,2 mil millones de horas de productividad de los trabajadores. Además, también sostuvo que Forrester, otra reconocida consultora, ha señalado que la IA será aprovechada por prácticamente todas las empresas en cinco años.

Pero ¿cómo transformar todas estas aspiraciones en resultados tangibles? De acuerdo con Appugliese con tres elementos: los datos, el talento y la confianza. Los datos son la sangre vital de la inteligencia artificial, pero la complejidad de su tratamiento ralentiza su progreso. De hecho, se estima que el 60% de las organizaciones tienen como reto la gestión de la calidad de sus datos.

El talento, por su parte, tiene la dificultad de que las habilidades para el manejo de la IA son raras de encontrar y, por ello, hay mucha demanda de ellas. El 62% de las organizaciones tienen el reto de encontrar el talento y las habilidades adecuados.

Finalmente, la confianza tiene la dificultad de vencer el escepticismo que ronda a los sistemas y procesos de inteligencia artificial.

Por todos estos retos, muchas empresas se han quedado en la etapa de experimentación y no avanzan.

La solución: el Data Science and AI Elite Team de IBM. Este equipo aborda el reto de generar valor mediante la IA a través de cuatro componentes: los casos de uso, la metodología ágil, las herramientas y las habilidades.

IBM Innovation Summit
Eric Souza, gerente de Sistemas de la Información de Sicoob.

Luego de su presentación, tuvimos la oportunidad de conversar con Appugliese sobre lo que implica la IA para las empresas.

Pero antes de ello se realizó la presentación de Eric Souza, gerente de Sistemas de la Información de Sicoob, una institución financiera brasileña que mejoró su desempeño gracias a las herramientas de IA de IBM.

Como se señala en una nota emitida luego del evento, Sicoob es el principal sistema financiero cooperativo en Brasil y la quinta institución financiera más grande en redes de servicios. Cuenta con una plataforma llamada SISBR, con tecnología IBM, que admite todos los productos para miembros, en cinco segmentos: canales, negocios, gestión empresarial, riesgos y cumplimiento y análisis.

La plataforma cuenta con 6.300 usuarios que ya han generado 42 mil informes, que ayudan en el análisis de negocios y la toma de decisiones, tanto en el back office como en la generación de nuevas oportunidades. La solución de IBM ayudó a apalancar nuevos negocios, evolucionar su viaje analítico y comenzar un camino cognitivo.

La institución implementó soluciones de big data para analizar datos no estructurados e integrarlos con los datos existentes y la toma de decisiones de soporte, así como un chatbot para ayudar a sus asociados, un algoritmo de inteligencia artificial para verificar cheques y prevenir el fraude en el sistema bancario brasileño.

Carlo Appugliese, director del programa Data Science Elite Team de IBM Global.
IBM Innovation Summit
La conversación

Luego de escuchar algunas de las presentaciones conversamos con Appugliese en mayor profundidad sobre la forma en que la IA está ingresando a los negocios.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo podemos diferenciarla de otros conceptos como el aprendizaje automático y la analítica?

En realidad, no hay una gran diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La definición de aprendizaje automático es cuando las computadoras no están programadas explícitamente así que aprenden y lo fundamental de la inteligencia artificial es que imita el comportamiento humano.

Siempre me gusta decir que si piensa en las diferencias puede usar una analogía de la Guerra de las galaxias. C3PO es inteligencia artificial, pero si piensa en el aprendizaje automático ese es R2D2, él en realidad no habla ni interactúa con humanos, pero sí interactúa con máquinas y fue construido específicamente para un caso de uso que es ser el asistente del piloto de combate. Pero también es inteligencia artificial. Los dos son inteligencia artificial pero la diferencia es que el aprendizaje automático es una aplicación de aprendizaje enfocada en casos de uso específicos, mientras que la inteligencia artificial es más amplia y realizar diferentes tipos de actividades. Y si quieres deep learning, ese es Yoda.

¿Los hombres de negocio están entendiendo la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial en los negocios en ocasiones se enfoca mucho en la tecnología y perdemos de vista cuál es el resultado que buscamos. El objetivo debe ser crear un equipo de expertos y darles la misión de generar resultados de negocios; es decir, 'aquí están estos expertos, ellos entienden la tecnología, resolvamos algunos problemas de negocios'.

Y creo que esa es la combinación adecuada para que las organizaciones salgan ganando, es conveniente poner a un lado la tecnología, entenderla, enfocarse en los resultados de negocios y luego aplicar la tecnología. No es fácil de hacer, varios tipos de organizaciones están en ello, y lo que usualmente pregunto es '¿cómo es tu práctica de ciencia de datos?' o '¿Cómo haces que ese equipo impacte en las líneas de negocio?' Y algunas de las cosas que hacemos es hablar sobre los centros de excelencia al interior de las organizaciones, cuáles son sus enfoques y metodologías. Así que hay mucha inversión que las organizaciones tienen que realizar para lograr la transformación en todos los aspectos.

Pero actualmente no todas las empresas tienen científicos de datos, hay falta de esos profesionales.

Sí, hay una gran falta de habilidades y hay varios enfoques que se pueden utilizar. Yo tengo un equipo con 67 científicos de datos que es una combinación de profesionales muy senior con chicos que han salido recientemente de la universidad. Ellos se han juntado y se les da una misión.

Pero las compañías aún tienen problemas. Un enfoque es no tener miedo a aprovechar a la gente de las universidades, empoderarlos para que puedan resolver problemas. Y el otro aspecto es construir una cultura donde la innovación, las hackatons y la educación sea parte del proceso de negocios. Las mejores personas que he conocido en este campo son las que entienden los problemas del negocio, aprenden las herramientas y con cierta ayuda -de nuestro equipo, por ejemplo- pueden llevar a cabo sus proyectos. Y lo fundamental es no pensar en que voy a encontrar una herramienta que vaya a resolver mi problema, sino cómo me educo para transformarme en una compañía basada en la IA y los datos.

¿Entonces no hay elementos comunes entre las empresas con las cuáles puedan empezar con la IA?

Lo que hemos visto son patrones, en lugares como las formas en que las compañías quieren personalizar el viaje del consumidor o en la gestión de la banca, entonces, hay muchos patrones sobre cómo usar la IA. Mi equipo está construyendo un patrón al que llamamos AI Accelerators. En toda compañía, para abordar la IA, se tienen enfoques diferentes; pero las soluciones enlatadas solo funcionan bien si los datos de la compañía se parecen a los datos de otras compañías. Si sus datos son algo diferentes esto va a dictar un modelo o técnica diferente, un algoritmo diferente, por lo que el pensamiento aquí es construir el patrón a partir de la recolección de datos de la compañía.

¿Es solo para compañías grandes?

Entiendo que eso se refiere a que solo las compañías grandes tienen el dinero para invertir, pero un par de científicos de datos en una pequeña compañía pueden tener un mayor impacto que en una grande, porque hay mucha burocracia en las compañías grandes y hay muchos silos de datos que hay que romper en comparación a las pequeñas, las cuales probablemente se van a poder mover más rápidamente. Y ese es el motivo por el que en mi libro hablo de que el tema no es solo de las habilidades que se tienen, sino también de la cultura. La cultura es importante, he visto muchas empresas pequeñas contratar a uno o dos científicos de datos e innovar muy rápidamente.