Si Colombia lidera en América Latina la adopción de herramientas de inteligencia artificial, ¿por qué son pocos los casos de éxito con resultados medibles?
NICOLÁS CRUZ (N.C.): Esto tiene que ver con cómo se implementa. La etapa de implementación de la IA se divide en dos. La primera es experimentar el potencial, y a partir de ahí aplicarla a distintas verticales de negocio y hacerlo con distintos casos de uso dentro de las compañías.
La otra etapa tiene que ver con cómo una compañía de manera un poco más profesional, entiende según su nivel de priorización, impacto en el negocio y longevidad del desarrollo cómo puede pasar de un producto mínimo viable a un caso de uso real, y esto implica darle métricas a ese caso de uso, entender cuál es el indicador que se quiere afectar de forma positiva o negativa y cuál es su criterio factor de éxito. La clave está en cómo pasamos de la primera a la segunda.
Regístrese al foro “Inteligencia artificial: más allá de hype”. El evento es gratuito pero requiere inscripción previa mediante este enlace
Hoy muchas compañías hablan de pilotos, pero pocas logran llevar esas soluciones a producción. ¿Qué está pasando en las empresas colombianas en ese proceso?
N. C.: Lo que pasa en muchas compañías en Colombia es que vemos entusiastas o personas que quieren desarrollar algo con IA, lo hacen y cuando necesitan escalarlo, no fue concertado con un grupo directivo que es quien puede poner recursos sobre la mesa.
Es indispensable que de arriba a abajo, los líderes estén convencidos, y es importante que se adapten metodologías para entender qué se puede productizar, automatizar y qué puede ser longevo en el tiempo. Las compañías que logran priorizar y entender la IA, deciden apostar todo. Pero hay empresas que inician sin ese ejercicio de priorización y terminan automatizando de todo, y luego, no es posible o es insostenible poder mantenerlo en el tiempo.
¿Qué indicadores se deberían exigir para demostrar que una inversión en inteligencia artificial realmente genera valor y no es solo una apuesta tecnológica?
N. C.: Primero, definir cuál va a ser el caso de estudio; esto suele generarse con aspectos como: cuál es el dolor que se quiere afectar y esto cómo está calando a la organización, cuantificar ese dolor, y a partir de ahí, justificar la inversión y de cuánto va a ser ese monto.
Luego, se debe plantear una métrica que no tiene que ver con el dolor, sino más bien con la solución, puede ser una reducción, un incremento, una desviación, y a partir de ahí, plantear cómo en el tiempo se va a empezar a impactar este indicador de negocio y con base en eso, que el CFO, pero también el doliente de esa área de negocio, puedan entrar a evaluar si es una inversión que vale la pena.
¿Qué sectores en Colombia están mejor posicionados para demostrar resultados concretos y cuáles corren el riesgo de quedarse rezagados?
N. C.: Hemos visto avances en cinco sectores de manera particular. El primero, sin duda, la banca, desde la tradicional hasta la fintech, que creo que son las que tienen más ventaja en ese sentido porque crecen con tecnología dentro de ese modelo de negocio.
Le siguen, salud, inmobiliario, manufactura y última milla. Y los que tienen riesgo de quedarse en el rezago para mí son: abogados y consultores. Los servicios en general y la consultoría se están viendo afectados porque uno mismo con IA puede generar sus propios consultores.
En el mediano plazo ¿qué se debe hacer para poder decir que Colombia dejó de ser un adoptante temprano y se convirtió en un referente regional de implementación exitosa?
N. C.: Yo creo que vamos a estar en un rezago todas las economías emergentes en inteligencia artificial, sobre todo, porque estamos en un estado constante de incertidumbre.
Una colaboración activa, un diálogo activo, una inversión en trabajar culturalmente y en conocimientos técnicos de los empleados, sin duda alguna puede representar una ventaja competitiva diferente al resto. Por otro lado, hay que propiciar espacios que ayuden a las empresas al siguiente nivel.