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Un@ invitad@ espectacular, una pregunta y una conversación llevada hasta el final para matar la pregunta. Recorremos el globo para encontrar las mentes más brillantes en temas como innovación, emprendimiento, liderazgo, growth, ciberseguridad, agilidad, experiencia del cliente y muchoooo más. Con cada invitad@ hacemos una inmersión profunda en una pregunta y luego la editamos a menos de 18 minutos de perfección. Si disfrutas este podcast y te gustaría escuchar más... por favor déjame saber qué invitad@s, qué temas, y qué preguntas te gustaría que matemos dejando un mensaje aquí en Spotify o en cualquiera de mis redes sociales @robbiejfrye
Hello, hello, hello y bienvenidos a
Matamos Preguntas.
Un invitado o invitada increíble.
Una pregunta y una conversación llevada
hasta el final para responder la pregunta.
Sin decir más, aquí tienes tu host, el
gringo loco Robbie J.
Roy.
Hola, hola, hola, ¿cómo estás?
Y bienvenidos a Matamos Preguntas.
Mi invitada es Lorena Sánchez -Garcia, CEO
en CFO at Erudite.
Así como construimos nuestra primera
secuencia para mindset de ciberseguridad
en Quinto, Lorena es parte de nuestra
primera serie para mindset de inteligencia
artificial en Quinto.
Ella tiene una de las mentes que más
admiro en Latam, es una tesa.
Y el próximo año, obviamente estará en The
Fright Show.
Espero que disfruten de este gran episodio
y la pregunta que matamos es...
¿Cuáles son los desafíos comunes al
incorporar IA en las empresas?
Pero antes de arrancar, ayúdame a
multiplicar el impacto de Matamos
Preguntas, regalando una reseña en Spotify
o en tu player favorito.
Y cuenta al mundo que...
¡Amas Matamos Preguntas!
Y lo más importante, quiero celebrar las
empresas que hacen posible este podcast.
Uno de los mayores dolores para las
startups en sus primeras etapas es
encontrar las capacidades tecnológicas de
calidad para construir o escalar su
producto.
Las startups no pueden esperar meses, no,
no, no, no, para construir su tecnología.
No es una opción.
Esperar tanto tiempo a menudo significa la
muerte.
Con Alicorp puedes hacerlo ya.
podrás tener desarrollo web y móvil,
diseño de productos digitales,
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datos de ingeniería y mucho más.
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startups globales y un portafolio más de
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AlicorpSur.
Y con ese dicho, matemos preguntas.
Primero, bienvenido, matamos preguntas.
Bienvenido, muchas gracias por su tiempo.
Siempre ganas más plátano, más tiempo.
Gracias por su tiempo.
Un placer conocerte.
Castignos, ¿quién eres?
Denos un poquito de background de tu
historia para poder aterrizarnos en el
contexto de tu perfil.
Por favor.
Súper.
Pues yo soy Lorena Sánchez -García.
En el pasado, pues he hecho tecnología
desde diferentes sombreros.
Del lado de un Venture Builder, cuando
construimos Lineo, fui parte del equipo
que construyó Lineo.
De ahí, adentro de un unicornio, el
primero de América Latina, en Rappi.
Después en Story, que fue como todo este
proceso de ir creciendo hasta llegar a
unicornio.
Llevando Founder Institute, además, en
México para toda América Latina, que es la
incubadora para semilla más grande del
mundo.
Entonces, ayudando también a emprendedores
a construir.
Y luego, como Venture Capitalist, a través
de un fondo de un vehículo de inversión
que se llama Billion -Eurons, donde justo
invertimos en Erudit, que es donde ahorita
soy COO.
Erudit es una startup de inteligencia
artificial que lo que hacemos es ayudar a
las compañías a poder medir el clima
organizacional y la diversidad de
inclusión en tiempo real, como si fuera un
Google Analytics, pero para persona.
OK, súper.
Entonces, ¿qué haces para mantener a todo
su equipo actualizado en IA?
O sea, yo creo que la inteligencia
artificial ahorita en el siglo XXI es como
en el siglo XX fue cuando descubrieron
el Microsoft Office.
En el siglo XX, nuestros papás tuvieron
que aprender a usar Excel, tuvieron que
aprender a usar PowerPoint y tuvieron que
usar Word y el correo de Outlook para
poder seguir trabajando.
Yo creo que para nosotros, en el siglo
XXI, aprender a usar Inteligencia
Artificial es justo eso que tenemos que
aprender para poder ser más productivos.
Y así como el Microsoft Office nos volvió
más productivos e hizo que esos cálculos
gigantescos de la contabilidad que se
hacían a mano...
se hicieran ahora en algunos minutos o en
algunas horas, en lugar de en días.
La inteligencia artificial está aquí para
ayudarnos de la misma forma, ¿no?
Y ese ayudarnos de la misma forma creo que
tiene mucho que ver con cómo nos ayudó el
software back then.
¿A qué me refiero con...
A que, por ejemplo, el Excel nos ayudó a
hacer cálculos más rápidos.
El PowerPoint nos ayudó a pasar de
filminas donde la gente con un plumón
escribía...
lo que iba a proyectar o imprimía sobre un
acetato, lo que quería comunicar.
Y eso nos volvió más efectivos porque, por
un lado, lo volvió de autoservicio, algo
para lo que normalmente dependía de un
tercero.
Para eso tenía secretarias que
mecanografiaban, por ejemplo, las minutas
que pasaban en las juntas.
Y entonces ahora alguien podía llegar con
una computadora, hacer eso en una junta,
en un documento de Word.
Y yo creo que eso es lo que está pasando
con la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial está llegando
para cambiar nuestras vidas en muchas
tareas que hacemos muy frecuentemente.
Por ejemplo, contenido.
Pues muy frecuentemente ahora creamos
contenido para poder vender.
Pues tener un copywriter ya es algo como
medio obsoleto ahorita.
Ahorita lo que necesito es un prompt
person que sea muy bueno creando esos
prompts para poder crear ese contenido.
O por ejemplo, los visuales.
O sea...
Obviamente, conforme se va sofisticando la
inteligencia artificial a que los assets
gráficos sean cada vez mejores, a lo mejor
vas a tener una fotografía de producto que
tomas una vez, por ejemplo, para hacer e
-commerce, pero todas esas variaciones
donde pones esa fotografía con un usuario
disfrutando de ese producto o donde pones
ese visual que necesitas para que ese blog
post sea más catchy, pues entonces eso es
parte de lo que estás haciendo también con
inteligencia artificial.
Pero, ¿dónde más se puede usar la
inteligencia artificial?
Ah, pues se puede usar, por ejemplo, para
equipos de ventas.
O GONG, por ejemplo, es una herramienta
bastante conocida para equipos de ventas,
donde te va llevando un tracking de cuándo
hablaste tú, cuándo habló el cliente,
cuándo pasa qué, es cuando sí cierras la
venta y cuándo pasa qué, es cuando no
cierras la venta, te lleva la minuta, la
minuta te la ponen el CRM que utilices
para vender.
Entonces, eso es parte de las herramientas
que hoy nos entrenamos y utilizamos.
Pero mucho también del cómo entrenarse en
inteligencia artificial, pues para mí
tiene que ver con el destinar también un
presupuesto para que la gente aprenda de
eso, ¿no?
Y aprenda los dos lados.
Puedes aprender a utilizar herramientas,
pero también puedes aprender a generar
herramientas.
Y entonces, en ese lado de generar
herramientas, pues para mí es como hay, ya
sabes, cinco tipos diferentes de
inteligencia artificial, ¿no?
O sea...
El tipo más común, pues el que estamos
haciendo ahorita con ChatGPT, que es el
producto de consumo de inteligencia
artificial del año, que es como el
pregúntale al robot cómo hacer X.
Entonces, el robot va a agarrar lo que ya
sabe históricamente y ahorita ya está lo
que hay en Google para decirte, esta es la
respuesta.
Y pues esa es la AI generativa.
Pero por otro lado, tienes otros tipos de
modelos que puedes ir entrenando y que
puedes ir haciendo de inteligencia
artificial.
Por ejemplo, cómo vas etiquetando.
Seguramente has visto la broma de los
perritos.
¿Cuál broma de los perritos?
¿Qué definió un perrito?
Tiene ojitos y tiene nariz negrita, ¿no?
Y mojadita y están peluditos.
Cuando le decías eso a la inteligencia
artificial, te ponía gatitos porque
también eran peluditos.
Tenían nariz negrita.
Entonces, hay que entrenarlo a decir, son
así chiquitos, pero también hay perros
grandotes.
Y entonces eso es parte también de cómo
generar esos modelos y cómo irlos
entrenando para que sí tomen
comportamiento humano.
Por ejemplo, en el ESO Sanerudit tenemos
un modelo propietario y nuestro modelo
está entrenado por psicólogos
organizacionales de diferentes partes del
mundo y de diferentes idiomas para poder
ir sabiendo cuando una persona tiene
burnout o para poder saber cuando una
persona no está engaged con una
organización o para saber cuando una
persona está desmotivada.
o para saber cuándo un equipo necesita
ayuda en temas de dirección estratégica o
en temas de seguir al liderazgo y de
diferentes métricas que tenemos justo para
poder saber cómo está la gente.
Y ahí es, por ejemplo, una aplicación a
recursos humanos.
Y montando honesta, Lorena, es que yo uso
chat GPT todos los días, como casi vivo
allá.
La idea es que la gente con su startup
viven en la aplicación.
en cuando ellos empiecen a entender cómo
utilizarlo, qué decirlo, sacan mejor y
mejor información que es más rica, más
rica, y ustedes aprenden de ellos de qué
están buscando para pulir la data que
ingresan, o ellos no tienen que saber nada
de IA ni cómo interactuar, solamente es un
dashboard de información.
Ellos no tienen que saber nada de IA para
poder entrar en el producto original, que
es el producto donde te damos las
métricas.
¿Y qué pasa con ese producto donde te
damos las métricas?
O sea,
¿Cómo funciona normalmente un proceso de
ese tipo en una organización?
Funciona de tres formas.
O pones una encuesta, y desde esa encuesta
toma un montón de tiempo de la persona de
Recursos Humanos en crearla, luego de
alguien de Sistemas en montarla, y luego
todos los líderes de la organización andan
persiguiendo a todo el equipo para que
contesten la encuesta.
Y tenemos una semana para contestar la
encuesta y entonces todos andan
persiguiendo para que se conteste.
Y una vez que se contesta, entonces
después de un mes, terminan de procesar la
información.
Y entonces tienen los datos de algo que
fue como tomarnos una foto hace un mes.
Y entonces de ahí tomas un par de acciones
para hacer mejoras a esas cosas que
salieron que estaban rotas.
Y pues de repente esas acciones pues no
sabes si funcionaron o no funcionaron
porque vas a tener que volver a poner otra
encuesta dentro de seis meses para tratar
de hacer...
algo de información y para poder saber si
se movió o no se movió la aguja.
Pues es un sistema que tiene un feedback
muy retrasado.
Ahora, hay otras empresas que han hecho
como una segunda forma de hacerlo donde
hacen microcuestionarios.
Y entonces esos microcuestionarios te dan
como un sentimiento en tiempo real en el
Slack o en otras herramientas de
comunicación que utilices, pero no sabes
realmente qué hay adentro.
Y nosotros, justo lo que estamos haciendo
es meternos a la conversación.
Y entonces, en esa conversación, el AI
está explorando cuál es el tono en el que
están diciendo las cosas, cuál es la forma
en la que se están diciendo las cosas.
Y con base a eso, empieza a tomar
decisiones y empieza a categorizar, así
como lo que contábamos de los perritos y
los gatitos al entrenar los modelos.
Modelos entrenados a saber si la gente
tiene burnout.
Modelos entrenados a saber si la gente
está comprometida con la empresa.
modeloso a saber si la gente se siente
rewarded and recognized.
Y con eso podemos saber si el burnout
sigue pasando o incluso si está
incrementando en niveles de cuando se
detectó.
Entonces, por ejemplo, ¿qué ocurre?
El AI puede decirte que de repente el
reward and recognition está bajo en una
empresa.
¿Y qué es lo que todo mundo piensa cuando
el reward and recognition está bajo?
Es que no le estás pagando bien a la
gente.
Hay que subir suelos o hay que dar un
bono, ¿no?
Y a ver.
A lo mejor eso puede ser algo rápido y
algo fácil que hacer, pero no
necesariamente puede arreglar del problema
si el problema es reconocimiento.
Entonces, ¿qué hacemos?
Que a través de los prompts de un
autopilot, ayudamos a los líderes a poder
implementar acciones para mejorar el
reconocimiento.
Y esas acciones pueden ser desde acciones
que cuestan 0 dólares, 0 pesos, hasta
acciones que tienen costo de acuerdo al
budget que tiene cada equipo.
Por ejemplo, algo con 0 pesos que puedes
hacer para reconocer más a tu equipo.
Pues poner en el Slack.
Una vez al día.
una persona diferente a la que reconoces
por algo que logró, por su contribución al
equipo.
Y eso obviamente es algo que te va a
ayudar a mover la aguja en el indicador.
¿Cuál es la importancia que tú crees que
empresas grandes que no son service o
otras empresas empiezan a utilizar y
entender sobre inteligencia artificial?
¿Tú crees que si, como hablamos, que, oye,
si tú eres una empresa y no aprendes de
Office, si tú eres una empresa, tienes que
aprender de IA porque no hay otra opción?
¿Tú crees que es la misma cosa?
100%.
Y creo que estamos justo en ese momento en
el que empieza a pasar, ¿sabes?
O sea, si pensamos en las organizaciones
es como, aunque la tecnología estuvo ahí
desde los 70s y 80s, no se volvió
mainstream hasta los 90s y el 2000.
Yo todavía me acuerdo que yo llegué a
trabajar mi primer trabajo y todavía no
teníamos mail de Outlook, todavía teníamos
una cosa que se llamaba Lotus Notes.
Y todavía tenían las secretarias.
que llevar las minutas en las juntas,
aunque las minutas ya eran en computadora
y en Word, pero eran como los jefes, que
ya eran gente de 70 años, no sabían
utilizar la computadora y entonces
mandaban los mails por ellos.
Yo creo que es una combinación de varios
factores, ¿no?
O sea, acá tenían que aprender a usar la
computadora, a usar el software, pues eran
muchas cosas que aprender para poder
lograr ese resultado que ahorraba tiempo y
que ahorraba tiempo de posiciones que eran
relativamente baratas, que eran...
tiempo de los asistentes que hacían ese
trabajo por los jefes.
Acá es algo parecido, pero ya parte de una
base en la que ya la gente ya sabe usar la
computadora.
Entonces ya nada más tiene que aprender a
usar los paquetes para empezar a
implementarlo.
Entonces, obviamente, aprender a usar un
paquete cuando ya has aprendido a usar un
montón de software en el Inter.
Entonces, obviamente esos ciclos para
aprender se vuelven más cortos.
¿Por qué?
Porque la base que tienes para aprender se
vuelve más corta, pero también porque la
propagación de la tecnología...
se vuelve más rápido.
O sea, ¿cuánto te tardabas antes que
tenías que instalar con un disco en tu
computadora Office que no estaban al
alcance de todos?
O sea, esto ya está al alcance del 80 % de
la población mundial.
Y mi última pregunta en favor para vos,
Lorena, es si tú puedes darme un mensaje,
hola, mi recomendación para cualquier
empresa, para sus personas, o su equipo, o
su talento, para empezar a entender y
utilizar.
Y A, esa es mi recomendación.
Si tú puedes dar este tipo de decir esto.
Sí, sí la tengo.
Mi recomendación para las personas que
están en Corporate y que quieren aprender
de inteligencia artificial es, primero,
comprar herramientas.
Entonces, hay que poner un presupuesto
para comprar herramientas.
Y luego, comprar un presupuesto para poder
entrenar a la gente a usar esas
herramientas y también a poder crear
herramientas que les dejen hacer ese
trabajo más rápido.
Creo que para mí es una serie de pasos y
ahí a lo mejor...
va a fallar mi lado godín, porque la mitad
de mi carrera yo trabajé en corporate.
Y cuando digo en corporate, trabajé en
CMX, trabajé para L 'Oreal, trabajé para
Natura.
O sea, es como...
I come from that world.
Y me tocó mucho ver también ese cambio de
cuando empezamos a usar la tecnología.
O sea, para que te des una idea, yo cuando
empecé a trabajar todavía no había Wi -Fi
en los empleos.
Que alguien tuviera una laptop era todavía
algo bien raro.
Esa transición, lo primero que necesitó
fue change management.
El change management tiene que ver con
cambiar la mentalidad a una forma en la
que no le tememos a la tecnología, sino
que la abrazamos y podemos ver cómo
podemos utilizarla para mejorar.
Por ejemplo, si yo fuera un copywriter,
pues obviamente estaría como muy amenazado
con mi profesión, porque pues GPD ya lo
hace en segundos.
Lo que antes te tomaba una semana en
entregar de copy.
Y entonces, ¿qué ocurre?
pues de pronto tu empleo está obsoleto.
Así como el empleo de las secretarias, que
antes el analista tenía una secretaria, se
volvió obsoleto y ahora ya nada más un CEO
tiene secretaria, justo porque todas esas
funciones se fueron volviendo de
autoservicio, pero fue algo que fue un
proceso gradual.
Entonces para mí es esta primera parte de
primero hay que hacer esa sensibilización.
Lo segundo, hay que entender muy bien cómo
funciona el AI y el tipo de producto que
vendes.
Porque he visto varios CFOs que voltean y
dicen, ah, pues sí.
Ya quita todo el call center, que son 4
.000 pelados, pon chat GPT y que conteste
el chat GPT.
Y, por ejemplo, cuando eres una aerolínea
de lujo, no hablar con un humano y tu
maldito vuelo ha atrasado una hora, no
sabes a quién mentirle la madre para
cambiar el siguiente vuelo y que no
pierdas el siguiente vuelo.
Y que tiene que ver con el no entender
todavía muy bien cuáles son las
limitaciones que tiene esa tecnología y
que hay un proceso también de transición
de cómo tienes que entrenar a la máquina.
Y justo tiene que ver con esto que te
decía de, por un lado sensibilizas, por
otro lado tienes que entrenar en qué hace
y en cuáles son las limitaciones.
Y ahora sí, sales a comprar, ¿no?
Sales de shopping y empiezas a comprar
herramientas y empiezas a aprender a
utilizar esas herramientas.
Y luego empiezas a innovar encima de esas
herramientas y encima de tus propios
procesos como compañía.
Y desde ese ahorro de costos, pues luego
te va a costar en clientes en
satisfacción.
Ya te costó el moral de la gente que te
echaste y de todos modos vas a tener que
necesitar gente porque el robot todavía no
es perfecto.
Sí, yo creo que para último pedacito aquí,
yo creo que el gran, como yo digo, con la
creatividad, si la gente empieza a tener
un mindset de idea en qué puede utilizar,
van a de verdad pensar en qué problemas de
verdad tienen, en qué son imaginarios.
Y a ver, para mí es como la calculadora.
Yo siempre por eso pongo el ejemplo de que
la inteligencia artificial es como el
office.
Y la calculadora, que son dos cosas que
sabemos que existen, que sabemos que son
inofensivos.
La calculadora no va a ser más que lo que
tú le pongas a hacer.
El Excel tampoco, el AI tampoco.
El chiste es saber qué tienes que ponerlo
a hacer.
Es brutal.
Genial todo.
Si te gozaste este podcast y te gustaría
escuchar más, ojalá que sí, por favor,
déjame saber qué invitados, qué temas y
qué preguntas te gustaría que matemos.
Déjame un mensaje aquí, ¿sí?, en Spotify o
en cualquiera de mis redes sociales usando
arroba Robi J Fry.
Y también, si quieres la versión extendida
de este podcast,
Debes ser un miembro de Quinto y puedes
encontrar todo en quinto .ai Muchas
gracias por escuchar y siempre puedes
ganar más plata pero no más tiempo.
Chau chau chauuuu!