Cómo la transformación digital logró imponer la IA en Colombia

 Cómo la transformación digital logró imponer la IA en Colombia

La digitalización de las empresas del país ha ido de la mano de la adopción de la inteligencia artificial en sus productos y servicios. Entre los retos para explotar al máximo la tecnología, las compañías destacan la necesidad de combinar el conocimiento técnico con la visión de negocio y de crear estructuras organizativas que fomenten su adopción

En Colombia, el desarrollo de proyectos basados en inteligencia artificial (IA) está siendo impulsado por los procesos de transformación digital de las empresas. El avance de estas transformaciones está generando muchas oportunidades de reinvención y optimización de procesos dentro de los corporativos colombianos.

Contar con estrategias impulsadas desde la dirección que habiliten los cambios necesarios en todas las áreas, así como el fortalecimiento del talento interno, es un paso fundamental para poder avanzar en la creación de servicios y productos cada vez más personalizados basado en IA, que satisfagan con mayor eficiencia las necesidades de los clientes.

Sobran los motivos

Para los responsables de transformación de las empresas colombianas, el uso de la IA es más una necesidad que una opción en el medio plazo. Si bien existen distintos enfoques sobre cuáles son los usos y aplicaciones más adecuados para cada negocio, no cabe duda de que la tecnología permite ofrecer servicios competitivos a un gran volumen de clientes.

Para muchos de estos responsables, el primer motivo para usar IA reside en mejorar el costo de los servicios. En su opinión, cualquier actividad económica que pretenda llegar a un volumen de clientes relevantes va a necesitar IA.

El reconocimiento de las necesidades del cliente y las exigencias del mercado establece un punto de inflexión para plantear nuevas soluciones tecnológicas. Así lo expresa el gerente de Innovación y Transformación Digital en Porvenir, perteneciente al Grupo Aval, Juan Pablo Yela: «La demanda de servicios y solicitudes que recibimos está creciendo exponencialmente, este fue uno de los grandes motivadores para diseñar y desplegar nuestra estrategia de transformación digital, con la cual estamos escalando nuestras capacidades operativas y de servicio a partir de la automatización de procesos y la adopción de tecnologías exponenciales, algunas en etapas exploratorias como la IA».

Por su parte, el head of Americas Data & Analytics de everis, Evandro Armelin, explica: «Lo que nos gustaría conseguir es que en todos los procesos de negocio contemos con mejoras a partir de los algoritmos y con tomas de decisiones cognitivas que antes no estaban o no eran posibles».

Sin embargo, identificar la oportunidad no es más que el primer paso para comenzar la implementación de este tipo de proyectos. Además, estos proyectos plantean una serie de retos para las grandes organizaciones colombianas ligados a la definición estratégica, selección de las metodologías de implementación, búsqueda y atracción de talento especializado y, por supuesto, acceso a datos de calidad.

El director de Analítica e Inteligencia de Datos en Claro, Carlos Mario Guevara, detalla: «La IA es una herramienta que, en el corto plazo, nos va a ayudar a mejorar los servicios de nuestros clientes. Pero, en el camino para su implementación empezamos a encontrar retos muy interesantes, desde ordenar los datos, validar la integridad/calidad de los mismos, hasta analizar los distintos modelos de machine learning. La sorpresa es que no teníamos nada de eso en altos niveles de madurez. Ahí empezamos a ver las necesidades en infraestructura, sistemas, almacenamiento, curación de datos, etcétera».

Transformación estratégica

Una parte central para comenzar proyectos de IA estriba en contar con un conocimiento y visión de la tecnología mucho más anclada en sus posibilidades reales y estratégicas. En muchas ocasiones, los directivos colombianos comprenden la tecnología, pero no el potencial real de negocio y la complejidad que conlleva la puesta en marcha de proyecto de IA en estos momentos.

Para algunos, la necesidad de adaptar su estructura organizacional a las nuevas necesidades que se presentan resulta incuestionable. El experto en Business Analytics e IA Luis Alejandro Lee sostiene que la implementación de IA se dirige a partir de la transformación de la estructura y la creación del rol de un Chief Data Strategy (director de Estrategia de Datos).

Bajo esta estructura es posible establecer mecanismos que provean calidad y certeza sobre la gobernanza de los datos, y definir rutas que exploren el uso adecuado de los mismos para capitalizarlos de manera congruente con el negocio. Lee añade: «Una vez tienes los apoyos y los recursos, tienes que ver cómo reorganizarte alrededor de los datos para que los sistemas de IA sean de negocio. Eso implica cambios en el personal, formas de las áreas y cambios en las estructuras internas».

En el caso de Promigas,  su gerente de Innovación, Marco Sanjuan, menciona: «Aunque no hay una estrategia específica de implementación de IA, nuestro enfoque de innovación define como tecnología habilitadora la digitalización de procesos y servicios. De esta manera, cuando identificamos proyectos con potencial de aplicación de IA, buscamos la herramienta más adecuada para propiciar el aprovechamiento de los datos disponibles o de los que necesitamos obtener».

Uno de los grandes retos que plantea la implementación de IA es la gestión del cambio, ya que el desarrollo de proyectos de IA supone un cambio en el rol de las personas de la compañía. Por ello, entre las empresas colombianas se recomienda no descuidar esta parte.

Las personas deben asumir nuevos retos y formas de trabajar que, en muchas ocasiones, vienen impulsados por la adopción de metodologías ágiles que permiten reestructurar los equipos de trabajo para explorar, tanto las tecnologías, como las oportunidades de negocio.

Guevara detalla: «La agilidad es una buena práctica que nos puede ayudar a entregar resultados rápidamente por la generación de productos mínimos cada dos semanas; esto suele implicar cambios en los equipos para trabajar en entornos colaborativos multidisciplinares con un objetivo específico. Mediante esta práctica tuvimos resultados positivos tempranos en la generación de información estratégica para toma de decisiones oportuna».

En el caso colombiano, el impulso hacia una nueva cultura que trabaje a partir de metodologías específicas y que comprenda los alcances posibles de dichos proyectos, suele requerir el apoyo de consultoras externas que ofrezcan formación y acompañamiento para la transformación. Sanjuan comenta: «Tenemos tanto talento interno como externo que trabaja en IA. El personal interno cuenta con formación en investigación que le permite diseñar, analizar e implementar. Sin embargo, en la mayoría de proyectos trabajamos con terceros que también construyen conocimiento, por lo tanto, aumentamos nuestra capacidad».

La importancia de contar con equipos multidisciplinares para lograr el surgimiento de proyectos exitosos reside en hacer converger experiencias complementarias sobre cómo hacer el mejor uso de las tecnologías. Así lo afirma Armelin: «Hay que combinar el conocimiento técnico con el de negocio. Los que saben de negocio no conocen todavía qué capacidades tienen ni saben qué significa. Y los que tienen mucha capacidad técnica no tienen visión de negocio ni conocen a los clientes como para unir los dos puentes entre negocio y lo técnico. Las empresas están avanzando en la dirección correcta, pero requieren apoyo para identificar qué pasos dar y dónde realmente puede aplicarse la tecnología para generar valor».

Los desafíos

Lograr una reestructuración de la organización y un entendimiento profundo sobre las implicaciones que tiene fortalecer los datos como parte central de la estrategia para desarrollar proyectos basados en IA exitosos es uno de los grandes desafíos que enfrenta Colombia. Sanjuan detalla: «No es fácil desplegar una estrategia de IA sin tener los datos integrados, con contexto común y sin tener un modelo claro de gobernanza de datos.  Por eso es normal que cuando las empresas no han entrado de lleno en proyectos de aprovechamiento de datos, estos estén segmentados, con un custodio diferente y con plataformas no interconectadas, lo que limita su integración, unificación, contextualización y explotación».

En ese sentido, Armelin señala que la dirección debe asumir la relevancia de estos cambios, y añade:» Los CEO son cada vez más conscientes que los datos son activo estratégico. La siguiente etapa reside en aumentar la tolerancia al fracaso, pues lanzar una iniciativa y que no todo salga como esperabas es natural en estos procesos y aún falta mucho por asumir este tipo de riesgos».

Desde la perspectiva de Yela, asumir dichos riesgos también debe verse reflejado en la inversión para contar con las condiciones idóneas de la implementación de estos proyectos. El responsable detalla: «Si bien es cierto que la adopción de tecnologías como esta debe responder a las necesidades y desafíos del negocio, típicamente es difícil encontrar alternativas que de entrada ofrezcan retornos de inversión claros en el mediano plazo, algunas de nuestras exploraciones en este sentido las hemos abortado porque resultan más costosas que mantener la operación como la tenemos hoy en día, hemos aprendido que es necesario verlo como el primer paso para la adopción de una capacidad que puede apalancar soluciones a diferentes necesidades de la organización».

Asumir los riesgos y comprender las grandes diferencias entre las áreas de Tecnologías de la Información y Transformación Digital también es un desafío. Así lo relata Lee: «La visión completa desde la parte tecnológica hacia el negocio, vinculada con la parte de matemáticas y estadística es importante. Cuando hay líderes que toman buenas decisiones desde arriba, la implementación es más fácil. Por otro lado, es muy relevante contar con un apoyo claro para establecer las diferencias de un área de tecnología y lo que hace un área de transformación o de datos de IA. La integración de estas áreas con el negocio es fundamental para lograr desarrollos exitosos».

Esta visión completa que alinea el aprovechamiento de datos con los objetivos de negocio, cuenta además con el desafío de no volverse más técnica que enfocado al cliente. Guevara matiza: «Digitalizar no es sinónimo de satisfacción. El reto es que nuestro software esté atado a la experiencia del cliente. Eso significa que tus líneas de código estén alineadas al journey del usuario para que puedas realmente mejorar la experiencia».

Conclusiones

En el caso colombiano, el desarrollo de proyectos basados en IA ha surgido como consecuencia del proceso de transformación digital en las empresas. Esta transformación ha implicado reconocer la importancia de contar con la infraestructura, consolidación y fiabilidad de los datos de manera integral, para que la capacidad de explotación por parte de las organizaciones sea un proceso con mayores posibilidades éxito.

Contar con estas condiciones no solamente requiere de una inversión en herramientas disponibles, también en una reestructura organizacional que implica crear instancias que velen por la gobernanza de los datos, y formar a las personas con las habilidades necesarias para generar casos de uso que validen la viabilidad de los proyectos en términos de negocio y resultados eficientes en el mediano y largo plazo para la reinvención de la empresa o incluso del sector.

Las mejores experiencias de desarrollo de proyectos dentro de las grandes compañías colombianas se caracterizan por el apoyo de terceros que cuentan con el know how necesario, así como la visión y liderazgo desde las áreas de transformación digital y CEO para contar con independencia tecnológica y retención de talento y conocimiento al interior de la organización.

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