La democratización del acceso y uso de la inteligencia artificial está planteando desafíos al sector público y privado, tanto para entender los nuevos procesos de creación de soluciones salvando las diferencias culturales, como para adaptar los procesos de conocimiento en el camino de la formación de profesionales competentes en su campo de especialidad de la mano con esta poderosa herramienta tecnológica. De esos temas hablamos con Alfredo Deak, Chief Solution Officer Latam en Xertica.IA, empresa especializada en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y transformación digital durante su reciente visita al Perú en el marco del reciente “Peru Disruptive Technology & Corporate Information Summit”, organizado por el Dorado investments.
¿Cuál es el nivel de avance que ve del proceso de transformación digital y en qué condiciones percibe al mercado peruano?
Pienso que con este nuevo momento de la inteligencia artificial generativa todo el mundo está al mismo nivel, todos tienen la misma capacidad y competencia de empezar esta nueva realidad en tecnología. Perú tiene proyectos, que hemos desarrollado, que están al mismo nivel que otros en distintas regiones de América Latina. La IA ha hecho que la tecnología sea más democrática, no es más solo un tema científico o universitario. Todas las capas de transformación digital que pasaban por el análisis de datos, los sistemas transaccionales, todo eso pasa por servicios específicos para resolver problemas puntuales. Ha cambiado totalmente el concepto de analítica, gestión de datos, hoy es el momento de los usuarios con conocimientos específicos del negocio que usan la tecnología para crear asistentes que ejecutan tareas del día a día. Es más poder a los usuarios con conocimiento de negocio que para los científicos. Esto es un cambio importante y Perú tiene la misma oportunidad que todo el mundo de empezar una nueva realidad tecnológica.
¿Cómo se traduce esto a través de la economía del país y en los mercados verticales?
Hoy las personas se desarrollan con sus competencias profesionales, sean ingenieros, médicos, científicos de datos, desarrolladores de software. El desarrollo de software y gestión de datos hoy con IA hace que sea más importante tener técnicos en diversos campos, pero con competencias para usar la tecnología de la IA. Esto es un cambio universal para el que las escuelas no está preparadas, las industrias no están preparadas. Nuestra industria está preparada para el modelo antiguo de entrenamiento gradual de la universidad, no para el diseño técnico de conocimiento específico. Las personas tienen el sueño de ir a la universidad para tener una mejor línea de empleo, pero si desarrollan competencias en cuatro o cinco meses para el desarrollo de prompts de IA ganarán más que un médico, eso es importante para la industria.
Pienso que la industrias y empresas están lejos todavía de este concepto. Hoy lo que veo en el área de educación técnica de la industria es un enfoque en tareas y conocimiento generalista, no hay uso de la IA y la preparación de la industria para sus empleados. Hay preparación para tareas específicas, pero no sobre cómo usa IA en esa tarea, es un cambio que falta aplicar.
¿Cómo se encuentra Xertica involucrada en esta tarea?
Xertica pone un concepto nuevo en el mercado que es el desarrollo de aceleradores. Un acelerador es la transformación de la IA para su aplicación directa al negocio. En la agricultura, por ejemplo, puedo usar una fotografía de satélite para entender las condiciones del suelo, los niveles de recuperación, la calidad del agua. Esto lo puede hacer la IA con imágenes, que es lo que hacían en el terreno los ingenieros ambientales para verlo con sus propios ojos. Ahora con una fotografía satelital entiendo lo mismo. Igual sucede con la minería, ahí la IA ayuda a entender la calidad del suelo, la dinámica de lo que sucede en la planta de producción. Todo eso no son soluciones de ERP, sino análisis de imágenes, alto volumen de datos. Xertica se pone ahí con aceleradores que resuelven temas específicos para la industria, usando de un lado el conocimiento de negocio del cliente, y del otro la IA.
¿Cómo observa Xertica la participación del aspecto cultural en estos cambios disruptivos?
Más que solo lo cultural es el impacto en la sociedad. Cuando se pone el concepto de aceleradores de IA para mejorar la productividad, el acceso a la información es más democrático, también a los servicios públicos, y eso es tener un impacto directo. Cuando tenemos la capacidad de cubrir más servicios públicos con la misma inversión, también. Ese es el impacto que Xertica puede entregar en la cultura de la gente. El cambio cultural está en ver cómo cambia la sociedad con el uso de conocimiento, cómo mejora su productividad.
¿Y en cuanto a la resistencia al cambio y la multiplicidad cultural de los países?
Antes se hablaba de ‘shadow IT’, cuando los usuarios de negocios con competencia técnica pasan a competir con el área de TI. A los técnicos de TI no les gusta cuando el usuario toma protagonismo del desarrollo tecnológico. Ahí empieza la diferencia cultural, porque la IA pone ese control a disposición, y el usuario tiene la necesidad de avanzar más rápido con su negocio y en el proceso de automatización de procesos. La IA en este punto ayuda al área de TI a tener gobernanza con aplicaciones de ciberanalítica. Se pone más competencia a entender toda la metodología de la infraestructura de Ti. De otro lado, se da más espacio para que el área de negocio con soluciones pueda avanzar en temas que antes solo TI consideraba. Los equipos de TI y de negocios tienen sus roles específicos, pero se entrega capacidad al área de negocios de desarrollar y solucionar sus propios problemas y esto ayuda a disminuir la diferencia cultural. Antes era más complejo porque para desarrollar soluciones tenía que haber un experto en datos, un experto en experiencia de usuario, en desarrollo de software.
En ese contexto de brindar una solución efectiva con gran facilidad, ¿cuál es la experiencia de Xertica en el retorno de inversión?
El primer punto en el costo es ver cuál es el impacto de este servicio para el usuario, cuánta más gente puede ser atendida. Otro tema es el costo financiero. Por ejemplo, con la Suprema Corte Constitucional de Brasil se hizo un prototipo para entender la admisibilidad constitucional de las demandas jurídicas. En una primera versión esto costaba 36 dólares por proceso judicial, pero cuando se entendió la necesidad real del cliente se mejoró la versión de IA y hoy el mismo proceso cuesta 26 centavos de dólar. Cuando el usuario final que entiende el negocio hace críticas y señala qué necesita de la IA generativa, del machine learning o de extraer determinada información del negocio, es cuando entiende cómo usar la tecnología y en consecuencia el costo baja radicalmente y no hay desperdicio.
