Claramente la pandemia obligó a los empresarios en Colombia y en el mundo a hacer transformaciones en la forma de hacer negocios de la noche a la mañana revelando no sólo las debilidades del negocio en materia digital, sino también la capacidad de transformación que pueden tener. Y aunque empezar con una iniciativa como estas puede sonar muy difícil y riesgoso, es importante mencionar que la era de la Inteligencia Artificial se aproxima rápidamente. Vemos casos como el de Elon Musk que advierte de los riesgos de la IA, pero al mismo tiempo invierte en empresas relacionadas. Es por esto que en Heinsohn creemos que cuando hay grandes transformaciones es mejor estar sentado con las manos en el volante y no sólo como pasajero.
Llevamos conviviendo con la IA muchos años
La inteligencia artificial lleva varias décadas en el mundo de la tecnología. En 1997, Deep Blue venció a Kasparov en ajedrez y desde ese entonces se dio fuerza a una revolución de la cual hoy estamos viendo los frutos. En 2021 consideramos normal que un banco nos acepte o rechace un crédito por medio de algoritmos que analizan nuestro perfil crediticio, que un teléfono móvil nos diga la mejor ruta a nuestro destino o que le pidamos una canción a un asistente virtual en nuestro teléfono. Contradictoriamente, aún vemos la IA como algo lejano y que hace parte de las películas y no del mundo corporativo.
Cada vez aparecen más y más aplicaciones de la IA en salud, finanzas, grandes superficies y claramente en la tecnología, basta con mirar el reporte de CBInsights con los 100 emprendimientos con mayor potencial para 2021(https://www.cbinsights.com/research/report/artificial-intelligence-top-startups/) para darse cuenta que la transformación está mucho más cerca de lo que pensamos con más de $11.7B de dólares entre los más de 700 inversionistas.
La inteligencia artificial lleva varias décadas en el mundo de la tecnología.
¿Y una empresa colombiana si puede competir en este mundo?
Claramente estamos viendo una lucha de grandes empresas como Microsoft, Amazon o Google, que al 2016 ya tenían más del 15% de las patentes del mundo en este tema. Con este panorama, las empresas nacionales enfrentan grandes retos para atraer talento experto en tecnología que ya registra niveles de rotación sobre el 68% según el último informe del Ministerio de las TIC en Colombia.
Adicionalmente, las empresas nacionales no cuentan con volúmenes de datos requeridos por los algoritmos de aprendizaje de máquina (ML por sus siglas en inglés) para obtener resultados que generen valor. Sin embargo, esto se debe considerar como las inversiones en software hace 20 años: es claro que es un intangible y que se requiere cierto grado de experimentación para poder llegar a un resultado concreto.
En Heinsohn tenemos claro que puede verse un camino largo y difícil de entender, pero sin duda alguna es el futuro próximo
¿La solución? Aliarse con empresas de tecnología, buscar transformaciones profundas a nivel vertical pero no transversal y tener la mirada en el largo plazo.
Lo interesante de la inteligencia artificial, es que requiere talento que aún no es abundante en nuestro país: los científicos de datos y programadores. Los primeros, son personas con conocimientos en matemáticas y estadística, sumado a un entendimiento de herramientas tecnológicas y a tener una cierta profundidad en la comprensión del negocio específico; estas tres características juntas los hacen sumamente escasos.
Y, por otro lado, los programadores, quienes pueden articular lo construido por el científico de datos e integrarlo con el ecosistema tecnológico de la empresa usando desarrollos nativos en nube. Estos últimos están en gran demanda, no solo en Colombia y en la región sino en todo el mundo.
El agravante es que la virtualidad y la postpandemia les da la posibilidad de trabajar en cualquier empresa del mundo desde sus casas, dificultando la retención de este talento para una empresa promedio colombiana. Para solventar esto, se les debe ofrecer un ambiente en el cual estén constantemente retados, en donde tengan personas experimentadas de quién aprender y donde de forma continua, se les ofrezcan posibilidades de crecimiento a través de nuevos proyectos retadores y diferentes. Todo esto lo provee una empresa de tecnología y por esto, será más fácil para una empresa colombiana hacer una alianza para lograr adelantar la iniciativa de IA.
El otro reto grande que tienen estos proyectos es que requieren de cierta escala para entregar valor. Desafortunadamente, no es tan fácil hacer pequeños pilotos debido a que los algoritmos de aprendizaje de máquina requieren un gran volumen de datos para entregar resultados que puedan ser considerados inteligentes.
Esto implica que la empresa debe buscar transformaciones verticales de toda una tajada de negocio que sea repensada por medio de inteligencia artificial. Es importante anotar que no se debe hacer una transformación horizontal a toda la empresa, o lo que en Heinsohn llamamos una iniciativa transversal, ya que esto requiere una sincronización de muchos interesados y un costo político importante.
Por tanto, la clave es pintar todas las iniciativas en un tablero, clasificándolas en dos dimensiones: 1) impacto para el negocio y 2) esfuerzo requerido. Nuestra recomendación es priorizar aquellas de alto impacto con el menor esfuerzo requerido. Este impacto para el negocio debe ser medido ojalá en resultados financieros, preferiblemente incrementos en ingresos y/o optimizaciones en costos.
Ejemplos de estas pueden ser mejoras del pronóstico de ventas para orientar la producción y tener menos fallas de inventario. Otro ejemplo para empresas de servicios es enfocarse en generar ofertas de valor para sus clientes de forma individualizada, que busquen disminuir la tasa de deserción y de esta forma evitar la pérdida de ingresos sobre clientes ya adquiridos.
La mirada en el largo plazo es clave, ya que, en un principio, mientras la IA logra llegar a los niveles de aprendizaje esperados, debe pasar tiempo y requerirá varios ciclos de optimización y mejora continua. Usualmente creemos que la inteligencia artificial deberá ser más inteligente que el humano. Pero esto aún no es siempre cierto. En algunos casos, puede que logre acertar en el 30%, pero esto ya implica una disminución equivalente en la carga operativa para nuestros funcionarios, quienes se pueden dedicar a labores más sofisticadas. Adicionalmente, es claro que ese porcentaje irá mejorando con el tiempo y entre más datos y "experiencia" tenga, mayor será su aprendizaje.
En Heinsohn tenemos claro que puede verse un camino largo y difícil de entender, pero sin duda alguna es el futuro próximo y, por tanto, qué mejor que iniciar cuanto antes.
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*Dagoberto Borda, director de Ingeniería en Heinsohn Business Technology y profesor catedrático en la Universidad de los Andes.
