En abril de este año, la multinacional japonesa de consultoría y servicios tecnológicos, NTT Data, abrió un hub de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) enfocado en investigación y aplicación de casos de uso relacionados con esta tecnología para negocios.
El head of digital technology en NTT Data Chile, Claudio Soarzo, señaló que ya han desarrollado unos 20 casos de uso de IAG, en mantenciones predictivas, toma de decisiones automáticas, hiperpersonalización de productos y servicios, y sistemas para evitar fraudes, entre otros.
En este contexto, afirmó que las empresas “no están invirtiendo lo suficiente en IAG para utilizar todas sus características y obtener sus beneficios”, porque se trata de una tecnología “relativamente nueva” que genera un “alto grado de incertidumbre en el retorno de la inversión”.
“Las empresas no están invirtiendo lo suficiente en IAG para poder utilizar todas sus características”
“Australia está muy avanzada en técnicas de IA para generar productos nuevos con litio y nosotros estamos muy atrás”.
Pero por otro lado, dijo que el país cuenta con capital humano avanzado y emprendimientos para impulsar su desarrollo.
- ¿Chile tiene una masa crítica de startups que estén desarrollando soluciones en IA?
- Hay bastantes startups que no solo trabajan con IA pura y redes neuronales, sino también con IAG y aplicaciones sobre esa tecnología. Tienen una ventaja por sobre las empresas grandes, porque no se rigen por tantos procesos, por lo tanto las definiciones de inversión en innovación son más fáciles de conseguir. Al haber pocos casos de éxito, de alguna forma esto limita la gestación de muchas más startups.
Lo que falta es concientizar a las grandes compañías para que empiecen a usar esta tecnología.
- ¿Y cómo se gatilla ese cambio?
-Hay que poner en valor lo que esto puede implicar a nivel de eficiencia y productividad en las compañías. Hay cierta reticencia a invertir en pruebas de concepto que les pueden traer beneficios futuros porque deben velar que su negocio se mantenga hoy.
Todo lo que es innovación cuesta gatillarlo, y cuando se pone en valor lo que eso implica desde la eficiencia operacional, muchas van empresas empezarán a trabajar con esto.
Capital humano avanzado
- ¿El país tiene capital humano avanzado suficiente desarrollar una industria en torno a la IA?
- Tenemos el capital humano y la cancha para poder recorrer en la implementación o la formación de equipos de trabajo con especialidad avanzada en IA. Es algo que se está trabajando hace muchos años en compañías grandes. Hay un porcentaje del presupuesto que es importante en investigación y desarrollo y me atrevería a decir que harto está asociado a la IA.
- ¿Cómo se puede fomentar el desarrollo de la IA?
- La responsabilidad la tenemos los privados y se debería empezar a trabajar en ámbitos en los que somos líderes, como implementación de IA en gestiones remotas, por ejemplo, en mantenciones predictivas en mineras.
Las empresas no invierten no porque no tengan la plata, sino porque no saben si van a tener el retorno de la inversión como ellos esperan. Por eso me refiero siempre al alto nivel de incertidumbre.
No tiene que ver solo con inversión, sino que con atreverse y con que haya más empresas que muestren el valor de las tecnologías.
- ¿Cuáles son los casos de adopción que se están desarrollando?
-Lo que más empuja su uso son temas orientados a la hiperpersonalización, marketing, ventas, crear contenido, hacer más eficientes los procesos de negocio y tareas repetitivas, en entornos de compliance jurídico y protección de datos.
Un gran porcentaje de los casos que hemos desarrollado en el hub de IA generativa tienen que ver con ingeniería, documentación de código y software.
Y las industrias que lideran son el retail en el ámbito del marketing e inversión en hiperpersonalización. A nivel menos visible, está la industria 4.0 desde temas de abastecimiento, hasta minería y mantención.
- ¿Al adoptar IA se pueden mejorar los índices de productividad en el país?
- Sí, y tiene que ver con identificar al tipo de industria en el que se aplica. En general, son los procesos de back office los que podrían ayudar a hacer más eficiente la productividad, pero hay que tener mucho cuidado porque los temas de IA tienen un área gris sobre la ética y su utilización, hay una línea muy delgada.
Me atrevería a decir que los próximos cinco años debería ser la fecha tope para que tengamos una evolución potente hacia el uso de IA generativa.
- Y en esa línea, ¿cuál es el mayor desafío que tiene el país?
- Está asociado a tener casos de uso exitosos. Sobre todo si lo miramos desde el punto de vista del Estado, por ejemplo, con la política del litio. Si como país pudiéramos entregar una propuesta de valor que permita explotar de buena manera nuestro mineral, pero también asociado a la implementación de tecnología y ver qué tan eficientes podemos ser con el uso de herramientas de IA como machine learning, creo que podemos tener muchas opciones de convertirnos en número uno sin tener la reserva más grande del mundo. Vemos que Australia está muy avanzado en técnicas de IA para generar productos nuevos con litio y nosotros estamos muy atrás.
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