La transformación digital es ya casi un lugar común en la agenda de las empresas, y Latinoamérica no es la excepción. El uso masivo de internet, dispositivos móviles y la computación en la nube, generaron la primera de estas transformaciones en los negocios. Tras décadas oyendo hablar de la inteligencia artificial (IA), desarrollos recientes en técnicas de aprendizaje profundo, disponibilidad de datos y el crecimiento de la capacidad de cómputo, han traído la segunda gran ola de la transformación digital. En ella, la IA promete revolucionar la forma en que las empresas crean y entregan valor a sus clientes.

Es por ello por lo que everis, en alianza con MIT Tech Review en español, ha realizado una investigación en seis países de América Latina para entender la visión, estrategia y adopción de la IA por parte de las grandes organizaciones latinoamericanas. Para ello, se ha entrevistado a más de 40 directivos y encuestado a más de 100 personas responsables de liderar la adopción de IA en sus empresas.

El estado actual

La adopción de IA por parte de la mayoría de las grandes compañías de Latinoamérica es todavía incipiente, igual que el conocimiento sobre sus oportunidades y posibilidades. Si bien en un número discreto de las empresas entrevistadas el uso de IA ha alcanzado gran madurez, son casos excepcionales de organizaciones cuya actividad principal está íntimamente relacionada con la tecnología.

Comparando por sector de actividad, las compañías cuyo modelo de negocio se basa en el tratamiento de la información y los datos están a la cabeza. Este hallazgo no corresponde únicamente a la IA, si no que está alineado con la mayor adopción de tecnologías digitales en estas empresas. Sectores como el financiero o telecomunicaciones presentan un nivel más avanzado en el uso de IA respecto a otros como la fabricación y el retail.

Al igual que en otras regiones del mundo, la brecha entre los sectores más avanzados y los más rezagados amenaza con ser cada vez más grande. Esto puede causar que los sectores más lentos en la implementación de IA tarden más en adquirir datos, talento y competencias clave, ralentizando así el propio desarrollo de la tecnología en la empresa.

Si bien el rango de posibles aplicaciones de la IA permite la creación de nuevos modelos de negocio y nuevas fuentes de valor, la gran mayoría de las empresas entrevistadas concentran el desarrollo de la tecnología en proyectos de eficiencia de operaciones y atención al cliente. En el primer caso, la tecnología se centra en iniciativas de reducción de costes, predicción de ventas y el cálculo avanzado de riesgos, entre otros. Por su parte, los proyectos de atención al cliente mediante IA se concentran en su mayoría en el desarrollo de asistentes virtuales, modelos de hipersegmentación y la mejora de la calidad en el servicio.

Aun así, la mayoría de los entrevistados reconoce el potencial de la tecnología para optimizar y transformar la manera en cómo los diferentes departamentos de la empresa trabajan y se relacionan con sus usuarios y están convencidos de que está llamada a ser una tecnología clave en el futuro de su organización y sector. Estos directivos, de distintos países e industrias, coinciden en que el uso de IA por parte de las empresas es una realidad que no admite réplica.

A nivel regional, Brasil lidera la implementación de la tecnología, tanto en inversión realizada, recursos involucrados o diversidad de aplicaciones. En segundo lugar, está Argentina, un país que, pese a contar con una economía tres veces menor que la mexicana, posee un ecosistema tecnológico desarrollado, factor que sin duda ha contribuido a la mayor adopción de la IA en el país respecto a sus vecinos regionales.

Desafíos

Si bien existen particularidades dentro de cada industria y país, a continuación, se presentan retos comunes que enfrentan los directivos a la hora de impulsar el conocimiento y uso de la IA en su organización.

1. Visión y conocimiento a nivel directivo

Además de la mera eficiencia de procesos y mejora de proyectos puntuales, la IA es una tecnología que reformula el contexto de negocio, lo que permite crear ventajas competitivas y generar nuevas fuentes de valor a aquellas empresas que puedan articular proyectos integrales con IA y utilizarla en distintas áreas de la organización. Sin embargo, en muchas de las empresas contactadas, este gran potencial de la tecnología no está acompañado todavía de una visión estratégica por parte de la alta dirección sobre cómo la tecnología puede transformar industrias completas.

En la mayoría de las empresas entrevistadas existe una desconexión entre los retos de negocio y la resolución de éstos a través de la IA. Si bien cada una de las distintas áreas de la organización tiene un entendimiento profundo de sus desafíos y requerimientos, no existe el conocimiento ni los canales para transformarlos en casos de uso de IA que permitan catalizar el potencial de la tecnología respondiendo a estos retos.

Por ello, es necesario todavía realizar grandes esfuerzos de evangelización y promoción de la IA entre los directivos de las organizaciones, ya que existe una brecha importante de conocimiento en cuanto a las posibilidades reales de la IA por parte de los tomadores de decisiones de negocio.

2. Talento especializado

Los proyectos con IA requieren un tipo de talento especializado, en el que son esenciales las competencias tecnológicas, como el tratamiento de datos; habilidades matemáticas, como el conocimiento estadístico; así como la comprensión profunda de cómo los datos y la IA pueden generar valor al negocio. Todas las empresas entrevistadas coinciden en que la falta de talento es uno de los principales desafíos a la hora de desarrollar proyectos de IA más ambiciosos dentro de la organización. Este desafío implica no solo encontrar los profesionales con las habilidades requeridas si no también retenerlos en la organización.

La demanda de las competencias requeridas para desarrollar y optimizar algoritmos y redes neuronales es mucho mayor que la oferta disponible en el mercado, algo que ocurre en todas las geografías y especialmente en América Latina.

Otra de las competencias clave para desarrollar proyectos de IA es la capacidad para traducir los requerimientos de negocio al lenguaje técnico y viceversa. Los profesionales con estas habilidades son escasos y muy competidos, por ello un tercio de las empresas contactadas recurren a terceros para desarrollar sus proyectos de IA.

Profundizando en el desafío de la retención de personal experto en IA, la mayoría de las empresas coincidieron en que, por escaso, es un tipo de talento muy competido que exige esquemas de compensación y fidelización distintos a la gestión tradicional de recursos humanos que tienen la mayoría de las grandes empresas consultadas.

3. Ética y regulación

Una particularidad de la IA frente a otras tecnologías digitales es que su uso plantea un gran número de retos y cuestionamientos éticos. Esto abre una nueva perspectiva para las empresas que, acostumbradas a entender y resolver retos de negocio, ahora se encuentran con la tarea de comprender y actuar de manera responsable en temas como la privacidad, justicia, inclusión, responsabilidad, transparencia, los sesgos de los algoritmos y la propiedad de los datos.

Si bien pocas empresas están poniendo en marcha políticas y sistemas que les permitan garantizar el respeto a los elementos arriba mencionados, la mayoría de los directivos entrevistados reconoce que el tratamiento ético de los datos y la incorporación de consideraciones morales en el uso de la IA son cuestiones fundamentales, y por tanto tienen que ser definidas y adoptadas al más alto nivel de la organización.

El entorno regulatorio de algunos países se está adaptando a esta nueva realidad, con la Ley General de Protección de Datos (LGPD) de Brasil y la adopción del Reglamento General de Protección de Datos europeo (RGPD) por parte de muchas de las empresas contactadas. Esto indica que la adopción de regulaciones por parte de las empresas permitirá establecer un marco común de principios compartidos que garanticen un uso seguro de la IA.

Estas medidas están destinadas a garantizar la privacidad del usuario y el uso adecuado de los datos. Por parte de los directivos existe un reconocimiento al valor de dichas medidas, pese a que éstas introducen cierto nivel de complejidad e incertidumbre en la gestión de los proyectos de IA en la organización.

4. Disponibilidad de los datos

La importancia de los datos en el desarrollo de la IA es crucial: son el insumo necesario para que la tecnología funcione. Cuanto mayor sea la cantidad y calidad de los datos usados para entrenar los algoritmos más precisos serán los resultados. En esta línea, unos de los principales desafíos que enfrentan las empresas es la disponibilidad y limpieza de los datos.

Contar con conjuntos de datos lo suficientemente completos para poder entrenar algoritmos de IA es complejo, ya que es necesario que la información exista y sea capturada de forma que sea procesable, veraz y de calidad. Es primordial que las organizaciones tengan estructuras de captura y gobierno de datos robustas que además garanticen la seguridad y privacidad de los datos, de manera que estos sean colectados, agregados y combinados de una manera ética y alineada con los intereses del negocio y la organización.

5. Cultura y gobierno

Como en cualquier proceso de transformación, con la implementación de la IA entran en juego nuevas herramientas, pero también una nueva forma de trabajar y colaborar. Es por ello que contar con una cultura proclive a la innovación es una condición sine qua non para la adopción exitosa de IA por parte de la empresa.

Según la mayoría de los directivos entrevistados, un obstáculo en el desarrollo de proyectos de IA es la resistencia a la adopción de nuevas tecnologías por parte de los empleados. A esto se une una percepción similar por parte de los clientes de las organizaciones, identificándose grupos clientes "detractores" que tienen reticencia a las soluciones y maneras de relacionarse puramente tecnológicas.

En ambos casos, el cambio cultural resulta imperativo. Puesto que la transformación digital impulsada por la IA está planteando nuevas formas de trabajar, relacionarse con los clientes y generar valor, es crucial que tanto clientes como empleados estén involucrados en el diseño de este nuevo paradigma. En esta tarea es fundamental la labor de la alta dirección ya que, sin un involucramiento activo por su parte, será difícil que esta transformación se lleve a cabo. En este sentido, la mayoría de las empresas entrevistadas aseguran que la toma de decisiones relativas a la IA depende directamente de CEO o algún miembro del Comité Ejecutivo.

6. Liderazgo e inversión

Otro de los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones en el despliegue de la IA es la falta de una visión y estrategia clara del propósito de la implementación de la tecnología. Esta implementación exige una nueva manera de organizar la empresa, trabajar y relacionarse con los usuarios, lo cual necesita un compromiso por parte de los líderes para hacerlo realidad.

Dado que la aplicación de la IA generalmente implica recursos transversales, con procesos complejos que involucran a diversas áreas, eliminar los silos funcionales de la empresa es una de las iniciativas clave a llevar a cabo y a la vez un gran desafío en este proceso de transformación, según la mayoría de los entrevistados.

Al igual que cualquier proyecto estratégico, tener un apoyo adecuado desde los niveles directivos de la compañía es necesario para asegurar una implementación efectiva. Pese a que la mayoría de las empresas contactadas afirman contar con él, numerosas barreras organizacionales persisten. Muchas de las organizaciones contactadas no tienen definida una visión clara de cómo encaja la IA en la estrategia de la organización, lo cual impide tener una hoja de ruta de la implementación y presupuesto específico para llevarla a cabo.

En este sentido, nueve de cada diez entrevistados consideran insuficiente la inversión de su organización en proyectos de IA. Muchos de los directivos piensan que la actual situación macroeconómica en la región está limitando el presupuesto disponible para nuevas tecnologías o proyectos que utilicen IA. Este fenómeno demuestra que la mayoría de estas aún empresas perciben a la IA como un gasto sin conexión con casos de negocio ni retorno financiero claro.

Otra de las principales barreras que mencionan la mayoría de los directivos es la falta de un área específica de la empresa dedicada a IA, ya que en la mayoría de las organizaciones los proyectos de este tipo dependen de áreas como transformación, estrategia digital, tecnologías de la información o innovación, lo que diluye el peso específico de la IA en las iniciativas y presupuestos.

La escasez de estructuras organizativas donde la IA tiene identidad propia también ocasiona que el presupuesto destinado a este tipo de proyectos rivalice con el de tecnología, innovación o negocio. Al igual que en otros proyectos con un retorno de la inversión a medio plazo, la visión a corto plazo y exigencia de resultados inmediatos en la mayoría de las organizaciones coarta la financiación de estas iniciativas.

En este sentido, solo un número reducido de los entrevistados manifestó disponer de la estructura necesaria para canalizar y desarrollar proyectos de IA, tales como un área propia con reporte directo al director general o centros de excelencia dedicados a la investigación y mejora continua.

Y dado que tener la capacidad de recoger y procesar datos es esencial para poder desarrollar soluciones con IA, la mayoría de los entrevistados coincide en la importancia de invertir en la capacidad de disponer y tratar información.

Buenas prácticas

La visión general alcanzada a través de las entrevistas permite identificar una serie buenas prácticas que están adoptando las empresas más avanzadas en IA de la región.

La primera de ellas reside en el apoyo por parte de la dirección general. Para lograr el cambio cultural que detone una adopción de la tecnología, resulta imprescindible contar con embajadores que evangelicen a los empleados de la organización y con el apoyo de los líderes son palancas a activar.

La gestión del cambio y transformación de las diferentes áreas de la compañía deben verse como un viaje continuo y no un evento puntual. Pese a que la mayoría de los entrevistados afirman tener claro el potencial transformador de la IA, en la mayor parte de las empresas investigadas el desarrollo de los proyectos con IA está supeditado a los resultados de negocio de cada caso de uso implementado. Esto hace que el desarrollar casos de negocio con indicadores de éxito sea un paso esencial al inicio de todo programa de IA.

A pesar de la diversidad de estructuras organizacionales y modelos de gobernanza de las empresas de la región, en todas las compañías se consideran los inicios en la IA como proyectos de innovación, donde existe un alto grado de incertidumbre respecto a los resultados y su implementación. Por esta razón, es muy común el uso de metodologías ágiles, tanto en la fase de descubrimiento del caso de negocio y necesidad a resolver, como durante la ejecución del proyecto. 

El hecho de que los algoritmos de IA precisen de la retroalimentación continua hace que la forma de trabajar de las metodologías ágiles, en cadencias iterativas de generación de valor, esté alineado con los requerimientos de los proyectos de IA. Asimismo, los proyectos de IA requieren de equipos multidisciplinarios, con involucramiento del cliente y perfiles que comprendan los requerimientos de negocio y los sepan traducir al lenguaje tecnológico. En las empresas de la región más desarrolladas en la adopción de IA, esto se traduce en la creación de células ágiles con científicos de datos, analistas de negocio y especialistas de industrias trabajando en procesos iterativos de implementación de la tecnología.

Sobre la escasez de profesionales en IA, la creación de un ecosistema de talento alrededor de la organización permite articular una red de conocimiento y aprendizajes que impulse a la organización en su adopción de la tecnología. En estos ecosistemas la organización trabaja de manera habitual con socios, proveedores tecnológicos, centros de investigación, universidades o startups para desarrollar proyectos de manera conjunta e impulsar el conocimiento y desarrollo de la IA más allá de las fronteras de la organización, de manera que se genere un efecto de red en el que tanto la organización como los actores del ecosistema se benefician.

Tendencias a futuro

Otra de las ventajas de este análisis reside en su capacidad para identificar las tendencias con mayor potencial de impactar a las organizaciones que están apostando por la IA en la región:

1. Velocidad de mejora

Algo que distingue a la IA de otras tecnologías digitales es su ritmo acelerado de mejora, pues el uso continuado de algoritmos permite incrementar la efectividad. Esto crea un círculo virtuoso de soluciones que mejoran a un ritmo cada vez más rápido.

Como muchos entrevistados manifiestan, una vez que el usuario utiliza una solución impulsada por IA, la disposición a seguir usándola es muy grande, y de la mano de ello el ritmo de mejora de ésta se acelera.

2. Dependencia de las superpotencias tecnológicas

El desarrollo de la IA a nivel mundial está impulsado por dos grandes actores: China y Estados Unidos. Estos dos países concentran la mayor parte de la inversión e investigación en IA, y las tecnologías desarrolladas por ambos son el patrón base usado como referencia en el resto de países. En el caso de América Latina, la mayoría de las grandes organizaciones basan sus soluciones en productos y marcos de trabajo de gigantes americanos como Microsoft, Google y Amazon. Este hecho perpetúa la omnipresencia de productos tecnológicos estadounidenses en las organizaciones latinoamericanas, como ha sucedido en otras áreas como las bases de datos, los sistemas de gestión de clientes y los sistemas operativos.

3. Democratización de la tecnología

La disponibilidad de bibliotecas de código abierto y productos en la nube comercializados en modelos de pago por uso ha democratizado el desarrollo de soluciones basadas en IA.

Las barreras de entrada asociadas a los costes de la tecnología prácticamente han casi desaparecido. Tanto grandes organizaciones como start-ups de reciente creación tienen acceso a la misma infraestructura tecnológica. Los recursos económicos, que en el pasado fueron la gran limitante que impedía a muchas organizaciones adoptar las últimas tecnologías del mercado, ya no son un problema. El reto sigue estando en el talento.

4. Ecosistema de talento

La captación de talento especializado representa uno de los grandes desafíos para seguir impulsando e integrando la IA en la cadena de valor de las organizaciones. Por lo específico y profundo de los conocimientos y habilidades requeridas, en la última década existió una desconexión entre la formación ofrecida por las universidades y las competencias requeridas por las organizaciones de la región.

Hoy en día la situación es diferente: la mayoría de las grandes organizaciones latinoamericanas entrevistadas colaboran con la academia de la región para resolver estos desafíos, generando así un ecosistema de talento que se retroalimenta entre el sector privado y las instituciones educativas

Adopción generalizada

Si bien se ha identificado que la mayoría de las grandes organizaciones latinoamericanas está dando sus primeros pasos con IA, aún no se percibe una adopción de la tecnología de forma transversal.

Durante los próximos años, el reto estará en pasar de las pruebas de concepto, casos de uso limitados y estructura en silos a una difusión de la tecnología a lo largo de toda la organización. Esta adopción generalizada es el siguiente paso a dar para aquellas organizaciones que quieran catalizar el valor de la IA como una tecnología que puede redefinir procesos, maneras de relacionarse con usuarios, e incluso modelos de negocio.

La IA al servicio de la sociedad

A medida que aumente la capacidad de las grandes empresas latinoamericanas en el uso de IA, también lo hará su impacto en la sociedad. Las posibilidades que la IA ofrece para escalar y personalizar soluciones representan una gran oportunidad para llevar servicios y productos a más personas de forma más económica. Retos sociales como la inclusión financiera y la mejora de la atención sanitaria para la mayoría de la población, pueden ser acometidos de nuevas maneras haciendo un uso intensivo de la IA. Gracias a ello, queda claro que la tecnología tiene un enorme potencial para impactar positivamente en la vida de millones de personas en la región.