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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,
Julio Correal:hello, hello, y bienvenidos a Matamos Preguntas. ¿Un invitado o el Gringo Local, Robbie J. Rudd. Hola, hola, hola, ¿cómo estás? Y bienvenidos a Y la pregunta que matamos es, ¿cuáles son los aspectos clave para implementar la inteligencia artificial dentro de las empresas.
Rob J Frye:Pero antes de arrancar, ayúdame a multiplicar el impacto, te matamos preguntas regalando una reseña en Spotify o en tu player favorito, y cuenta al mundo que a más matamos preguntas. Y lo más importante, quiero celebrar las empresas que hacen posible este podcast. Listo, César, un placer, como siempre, siempre puedes ganar más plátano, más tiempo. Gracias por su tiempo. Y cuéntanos, ¿quién eres?
Cesar Lopez:Bueno, yo soy César Andrés López, soy colombiano de nacimiento. Actualmente opero en el Medio Oriente desde hace aproximadamente siete años, donde fundé una empresa de analítica de datos, y luego pasó a una subdivisión de inteligencia artificial en el área de división computacional. Y esa empresa, hoy por hoy, es, tal vez, una de las empresas más dominantes en el sector de inteligencia artificial en el mercado de Emiratos Areserbidos, Arabia Saudita, Wait, Qatar, en menor medida, y Omán. Y también, gradualmente, hemos ampliado poco nuestras operaciones, y tenemos foodprint en Singapur, tenemos foodprint en los Estados Unidos, específicamente Louisiana, y en Ámsterdam, con un proyecto también de analítica de datos vía covision computacional para el puerto de Ámsterdam. Y actualmente, soy uno de los cofundadores de la empresa y, por el momento, soy CEO o que va a haber una transición en la que voy a tomar otro error dentro de la organización al descubierto en el mes.
Rob J Frye:César, no estoy seguro si esta pregunta es algo que podemos matar o no. Sin embargo, aún así me gustaría que tú y yo intentamos de matar la pregunta, ¿cuáles son los aspectos clave para implementar la inteligencia artificial dentro de las empresas? Por favor, ¿dónde arrancamos?
Cesar Lopez:Bueno, el tema, uno de los retos más interesantes que las organizaciones medianas y grandes van a tener en los próximos años, tiene que ver con la adopción de inteligencia artificial dentro de su negocio. Esencialmente, porque va a perjudicar y va a influenciar todos los aspectos de la operación natural del negocio. La irrupción es brutal y es muchísimo más alta de la irrupción que vimos originalmente con la aparición de informática. Lo único que es de magnitud comparable entre medios disruptivos para nuestros modelos de negocio es la aparición de la electricidad, y eso es, a pesar de todo, es hype. Esto no es hype, es una tendencia verdadera en la que cada una de las industrias que hay en inteligencia artificial, que la inteligencia artificial está tocando, está siendo severamente impactada.
Cesar Lopez:Y eso parte de una intuición básica que se tiene que desarrollar respecto a cómo opera un sistema de inteligencia artificial y cómo la información que genera una empresa cuando está encaminada de una manera estructurada ayuda a que nosotros, como personas que estamos a cargo de negocios, tengamos presente las posibilidades de inteligencia artificial que se pueda dar a futuro. Entonces, la clave ahí es que hay una parte de la empresa, que es su cultura, su know how, su manera de hacer las cosas, sus procesos, que son parte inherente del valor que esa organización está creando para sus clientes finales. Si ese valor se incorpora dentro de inteligencia artificial, quiere decir que tu versión de tu red neuronal que vas a tener en tu organización va a ser diferente a la de tu competidor. No son necesariamente la misma, y lo que influencia ese comportamiento en el momento que entrenas ese sistema de inteligencia artificial, es tu pasado, los datos de tu pasado, tus manuales, tus procesos, tu formación, tus aspectos culturales y, por encima, el aspecto humano de quienes van a guiar a esos sistemas de inteligencia artificial a poder optimizar ciertos procesos que están mejor llevados por un sistema automático que por el Mills.
Cesar Lopez:Ese valor no va a desaparecer. Eso respecto a lo que dirían los managers y demás. Respecto al trabajador, sí, efectivamente va a ser disruptivo, sin duda. Yo tiendo a ser optimista con lo que va a ser la cadena de generación de valor y que, a la larga, a mediano plazo, va a generar más empleo que perder empleo, porque aún hay múltiples aspectos que no pueden ser reemplazados por inteligencia artificial. Hay ciertos aspectos humanos dentro de una organización que no pueden ser reemplazados por medio de inteligencia yo quiero ser optimista a mediano plazo, pero a corto plazo, la prioridad es empezar por los gangliosfruit, áreas donde los que no son tan llenadoras laboralmente, que son repetitivas y que estarían lo mejor delegando de un sistema de inteligencia artificial.
Cesar Lopez:El ejemplo, por ejemplo, del strike, hay lineamientos éticos de actores y de escritores, y fue personalmente un strike en el que estoy de acuerdo. Creo que me parecería muy triste un mundo donde todas los episodios de mis series favoritas fueron escritas por ChatGPT, porque el ChatGPT es impresionante y todo, pero se va volviendo acortonado, se va volviendo mono con un estilo demasiado cuadriculado y y se nota, se nota. Entonces, quienes son muy buenos en lo que los muy buenos escritores no van a ser reemplazados. Pero, a lo mejor, el escritor mecánico que simplemente está destacando cosas no tan valiosas día a día, sí van a tener que subir la calidad de su juego. Pues, bueno, finalmente, lo que queremos es mejor productos para todos, y en la medida que podamos alinear a nuestros equipos, adaptarse a esa nueva realidad, vamos a estar en un mundo donde todos podemos generar mayor productividad por hora, lo que debería representarse en una mejor calidad de vida para todos.
Cesar Lopez:Obviamente, con un período de transición que puede ser muy disruptivo.
Rob J Frye:Digamos que tienes una cultura decente, una cultura muy buena, y también estás generando valor, de verdad, como para sus clientes, The Colders Toddles. ¿La IA es una carrera de fórmula uno o es una carrera como libre contra la tortuga? ¿Cuál es? ¿Es como de velocidad o es más de hacer las cosas buenas, pero en tiempo? ¿Sí me entendés?
Rob J Frye:Lo más importante de ahí es tener una visión gradual
Cesar Lopez:respecto a los procesos de implementación de guía. En mi experiencia, figura de los procesos radicales inmediatos, de inteligencia artificial tiene a no funcionar, tiene una tasa de fracaso muy alta. Gartner publicó hace poco respecto a eso, hace seis meses, hablaba de que el setenta y siete por ciento de los proyectos nacientes de inteligencia artificial dentro de la organización estaban fracasando. Lo atribuye, según encuestas, y no tengo un dato específico en mí, pero en la mayoría de los casos es el deseo de implementar inteligencia artificial, porque sí, si tenemos el caso de uso claro, número uno, y segundo, trata de crear sin tener experiencia en cómo se implementan procesos de inteligencia artificial, y estoy hablando de empresa empresarial, no experiencia de los expertos, sino estoy hablando de la experiencia de la organización para poder incorporar la inteligencia artificial dentro de sus cadenas de valor, y son muy agresivos, tratan de cubrir demasiado y se vuelve una historia de éxito no cumplida, lo que produce apatía respecto al tema una vez pasa después. En la mayoría de las casas, son los microéxitos pasos, seguros pequeños y constantes son los que tienen mayor impacto a mediano o largo plazo dentro de la organización.
Cesar Lopez:Estamos hablando de organizaciones constituidas donde su negocio no es inteligencia artificial, pero puede ser impactado por inteligencia artificial. Lo que es diferente, digamos, a una startup que su modelo de negocio es la decisión inmediata a todo su negocio. Inclusive, el proceso de aprendizaje de un sistema de inteligencia artificial también es interactivo. Inteligencia artificial no es algo que puedes comprar y dejar que funcione, no es como office que puedes comprar una licencia, póngale funcionar, paras, se acabó el tema. No.
Cesar Lopez:El proceso adecuado de inteligencia artificial involucra una interacción, un feedback y ese feedback vuelve a entrar al sistema de inteligencia artificial para que haya un aprendizaje. Ni estamos hablando de inteligencia artificial, estamos hablando de un sistema que aprende con ti, aprende de ti y nosotros aprendemos de eso. Y, por ende, es un proceso interactivo. Y siendo un proceso interactivo, es muy parecido al proceso de desarrollo de la cultura en las organizaciones grandes, en el proceso de crear un conocimiento de cómo hacer el negocio, no fallo y demás. Y, de la misma forma, inteligencia artificial es un proceso iterativo.
Cesar Lopez:Y cuando la expectativa de las organizaciones es, yo invertí tanto en ese sistema de inteligencia artificial, y el programa es, a, o muy ambicioso, trata de cubrir demasiado muy poco tiempo, y b, lo interactivo, todo el proceso está condenado a ser un fracaso. Es un proceso interactivo constante que pasa todo el tiempo y que nunca para, y que el impacto se ve a través del tiempo. Oye, obviamente, voy a
Rob J Frye:destrozar, como siempre hago qué quiero decir, pero es, creo que fue Sam Altman, dijo en la esencia algo que cuando se lanzó el iPhone, después llegó el App Store. Solo había unas pocas aplicaciones, como el de Coipond, calculadores, unos juegos, cosas, cosas muy chéveres, pero no tantos, no tantas aplicaciones. Ahora, no puedo recordar la última vez que fui al App Store. De verdad es que todas las aplicaciones para mí son basura. Aquí es donde creo que van y ya, es que van a ser en todas partes, nosotros tendremos que filtrar entre el rubí o la basura para las cosas que son de verdad muy importantes para nosotros.
Cesar Lopez:Hay aplicaciones en el App Store que ahora a lo mejor tomamos por hechas, pero que nos cambiaron la vida a todos. ¿Sí? Mensajería estilo WhatsApp, pero son básicos ahora, pero hace diez años era revolucionario. Son básicos ahora porque los estamos tomando por cercadas. ¿De acuerdo?
Cesar Lopez:El noventa y cinco por ciento de las aplicaciones que tengan la etiqueta AI o IEA pueden perfectamente ser basura, pero ese cinco o seis por ciento que se implementa de la manera correcta, dentro de diez años lo vamos a tomar por sentadas, pero nos habrán hecho un impacto determinante en nuestras vidas y en las operaciones de negocios. Mira, te doy un montón de ejemplos. Big Figuro es el puerto más grande del planeta, términos de la cantidad de contenedores que mueven. Ellos pudieron, gracias a la implementación de inteligencia artificial que nosotros las ayudamos a hacer, donde todos los contenedores que entraban y salían son escaneados por medio de videocámaras para detectar daños dentro del contenedor, ellos pudieron bajar la cantidad de sus insurance claims en noventa y nueve por ciento en el lapso de catorce meses. Eso es un ahorro de más de sesenta millones de dólares por año y no reemplazaron a un solo empleado, simplemente lo regañaron para otros aspectos de la cadena de generación de valor.
Cesar Lopez:Por ejemplo, al día de hoy, la ciudad de Royal ha podido manejar por semana más de quince mil elementos de la evolución visual, grafiti, basura en las calles, basura de construcción y demás, porque implementaron un sistema de inteligencia artificial basado también en videocámaras, donde tienen la formación y la coordenada exacta de dónde están los eventos de grafiti semana a semana, y lo pudieron hacer a un veinte por ciento del costo que le estaban invirtiendo hace dos años. Para dar un ejemplo más más cercano a otros aspectos de la cadena de ahorro, Latinoamérica, Uno de los bancos más grandes de Brasil pudo reducir sus los incidentes de fraude en tarjeta de crédito por medio de la implementación de un sistema predictivo, no por reglas, sino por un sistema de inteligencia artificial en casi ochenta por ciento, específicamente el Banco Itaú en el veinte veintidós, por implementación de un sistema de interés. Los impactos pueden ser enormes y, de acuerdo, algunas de esas historias no cuajan porque la implementación no, no un feed de la tecnología con and views case. Y la clave aquí es, yo le tengo miedo a los managers que dicen, yo quiero inteligencia artificial a mi organización para fin de año, ni que ellos tienen, vaya, invértense.
Cesar Lopez:Esa no es la manera de hacerlo. No puede uno partir de la tecnología o lo sexy de la etiqueta. Parte uno del use case, de cuál es el problema más grande que tengo en este momento dentro de la organización o más tedioso, llamémoslo así, donde hay trabajo repetitivo, donde tengo mucha información histórica, donde las respuestas pueden ser de estilo binaria, fraude de banco, por ejemplo, sí o no. Tengo un montón de información en el pasado y es repetitivo por naturaleza. Un humano lo puede hacer muy bien, pero luego de cinco o seis horas ya está pensando en en el almuerzo o lo que sea que vaya a hacer.
Cesar Lopez:¿Cuáles son esas tareas? Empezar desde el use case y ahí sí ver si empata con inteligencia artificial. No implementar inteligencia artificial que está de moda o porque es un indicador que tenemos que llenar. Y eso es un, eso para mí es un predictor muy claro de si una implementación o una iniciativa en inteligencia artificial va a funcionar. Arrancamos la implementación basado en la necesidad o la arrancamos basada en la tecnología.
Cesar Lopez:Cuando se arranca desde la tecnología, eso tiende a fracasar. Cuando se arranca desde la necesidad y luego conecta con la tecnología, ese tipo de implementaciones tienden a ser exitosas.
Rob J Frye:Sí, y ya es tan volátil, tenemos cambios en evolución rápido, tienes que meter en el mundo para entender el poder, empezar a entender cómo utilizarlo, cómo mantenemos un aprendizaje continuo en IEA para ser competentes o entender cómo utilizarlo para aprovechar de la tecnología?
Cesar Lopez:Y empezando, no importa si el sistema de inteligencia artificial que yo estoy implementando es el estado del arte, lo que importa es empezar, empezar y empezar. ¿Qué es empezar? Primero, las organizaciones deben estar en el hábito de almacenar toda la información que generen. La información que una organización genera es el insumo principal y básico para cualquier sistema de inteligencia artificial. Almacenar y guardar todo y tener tu analítica y diagnostica en buen estado, que es lo que precede la inteligencia artificial.
Cesar Lopez:Una de las cosas peligrosísimas es tratar de hacer analítica de tipo prescriptiva o de tipo prognoscitiva, sin tener ni siquiera información tuya que puedas generar. La primera acción que nosotros siempre recomendamos para cualquier organización que está considerando implementar inteligencia artificial en el futuro es almacena todo, almacena todo, porque en esos datos, en esos bits in bytes, en esos emails, en esos manuales, en esos manuales de usuario, en todo eso, está el básico de tu insumo que te va a servir para ayudar a construir sistemas de inteligencia artificial. Ese es el primer hábito. Si eres una empresa de taxis, almacena todo. Si eres una empresa de servicio al cliente, almacena todas las PQRs, todas, no las pierdas nunca, porque ahí hay patrones escondidos que algún día te van a servir.
Cesar Lopez:Si eres una empresa de de logística, almacena todo. Almacena, almacena, almacena, guárdalo, guárdalo, guárdalo, que ese es el insumo básico para el cliente. Ya ese es el paso, lo que llamamos paso cero, es lo primero que hay que hacer. Cuando esa información está almacenada, lo segundo es volver esa información asequible para la gente que lo tiene que seguir. Una de las cosas más nefastas que le puede pasar a una organización respecto a su información es ese proceso de tener que rogar por datos.
Cesar Lopez:Quiero ver cuántas personas entraron a la tienda de la de la Kilda con veintiséis, Medellín, por dar cualquier ejemplo. Ah, sí, jefe, tengo que ir a buscar esa información, y el proceso de encontrar esa información que a lo mejor está ahí, se demora semanas. No, eso no va a funcionar, porque entonces ese conocimiento no puede ser parte de tu construcción de inteligencia artificial. Entonces, es, primero, tener la información y, segundo, tenerla disponible. Eso, de por sí, ya es un project durante un par de años, pero debería ser la primera prioridad que la gente, los radianes y la gente de IT y la gente de analítica debe tener, en orden de estar preparados para la revolución que se viene entre Mailmotilly artificial.
Cesar Lopez:Tener toda la información que sea posible, acumularla como viejita loca que le gusta coleccionar gatos, y segunda, hacerla accesible, encontrar una manera que esa promoción está accesible para que la pierda. Eso es como el hito cero y el entorno. A partir de ahí, ya podemos hablar de una manera más estructurada y coherente de cómo vamos a construir un inteligencia artificial dentro de mi cadena de procesos.
Rob J Frye:Brutal. Si te gozaste de este podcast y te gustaría escuchar más, ojalá que sí, por favor, déjame saber qué invitaos, 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 Robbie JFry. Muchas gracias por escuchar.
Rob J Frye:Y siempre puedes ganar más plata, pero no más tiempo.