“Esto es un boom que en los últimos dos años escaló muchísimo”: un especialista argentino habla sobre la próxima evolución de la IA
Detalla niveles de adopción y habla de las próximas fronteras en la evolución de la IA
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LA NACIONMaría Josefina Lanzi
Son muchas las frases de personalidades destacadas que circulan en relación al potencial de la IA. Una de las más resonantes proviene de Elon Musk, el CEO de Tesla y SpaceX, que ha llegado a asegurar que “la inteligencia artificial es potencialmente más peligrosa que las armas nucleares”. Pero, ¿cómo la están usando hoy las organizaciones y qué resultados reales está generando?
En un evento que reunió a más de 300 profesionales, clientes, partners y líderes tecnológicos de la región para intercambiar experiencias sobre inteligencia artificial, virtualización y entornos cloud-native, LA NACION conversó con Jorge Payró, responsable de Argentina para Red Hat y director ejecutivo para la región del Cono Sur. El especialista, que encabeza una compañía líder en tecnología de nube híbrida abierta, que, entre otras cosas, brinda aplicaciones de inteligencia artificial a organizaciones, compartió su diagnóstico del estado de la IA: desde niveles de adopción a barreras que impiden que termine de instalarse. Por su parte, desde Red Hat brindan tecnología a nivel mundial y en industrias muy diversas, que abarcan el mercado financiero, la energía, el mundo de la salud, el sector público, las telecomunicaciones, entre otros.
- ¿Cómo ves la adopción de la IA en América Latina?
- Nosotros tomamos un dato duro del MIT, que concuerda con lo que vemos en la práctica, al interactuar con nuestros clientes. Del total de casos que se empiezan a explorar y que se hace alguna prueba de concepto, el 5% es lo que realmente se está adoptando y pasando a producción; solo ese porcentaje ve un impacto tangible en alguna variable, ya sea mejorar la experiencia del cliente, del propio usuario, de la compañía, de las redes de proveedores, el bajar el costo operativo, aumentar la facturación o acelerar un proceso de entrega. Del otro lado, el 95% de los proyectos quedan en fase de exploración y no se terminan llevando adelante.
Considero que la demanda y el interés del cliente por esta tecnología es grande, tanto por lo que vemos nosotros, como por lo que hablo con distintos colegas. Pero todavía hay mucha exploración y pocos casos que realmente tienen un entregable exitoso que cambie drásticamente el negocio.
- ¿Qué ventajas tiene usar una plataforma como OpenShift, que brinda software a las organizaciones para correr aplicaciones y automatizar tareas?
- El desarrollo de modelos por una propia organización es sumamente costoso y puede llevar muchísimo tiempo, pero integrar un modelo existente, entrenarlo con tus datos y ponerlo en producción en una plataforma puede ser una cuestión de horas o de días. Tenerlo integrado, además, en un único espacio, facilita la adopción de la IA en las organizaciones y el lograr resultados reales.
Pero por encima de todo, la ventaja está en la seguridad de las respuestas. Alucinaciones en estos modelos siempre habrá, pero en definitiva, si vos podés entrenar un modelo con tus datos, te asegurás un tema de soberanía y de protección de la información. Por otro lado, garantizás que las respuestas que vayas a tener realmente estén más cercanas a la realidad de tu organización.
- Muchos especialistas señalan a los agentes de IA como el próximo salto de esta tecnología. ¿Cómo ven la adopción de estos instrumentos?
- Considero que está evolucionando. Esto es un boom que en los últimos dos años escaló muchísimo: la inteligencia artificial, la inteligencia artificial agéntica y la generativa. Y en esa transición, se ha dado una situación no planificada en las organizaciones, quizás un tanto anárquica, en donde las distintas áreas de diferentes industrias -desde un banco hasta una minera- tienen la necesidad de experimentar y de poder entregar algún nivel de automatización, de mejora en los procesos con la adopción de IA. Esto ha llevado a que las distintas unidades de las empresas tomen agentes, los entrenen, pero sin una estrategia planificada, sin estandarización, sin controlar la seguridad, la estabilidad o robustez de la plataforma.
El motivo detrás de este frenesí es el temor a quedarse por detrás de su competencia, que también avanza en la automatización. Entonces, empiezan a incorporar, experimentar y, en algún momento, se produce un cierto caos. Hay que pensar hacia dónde quiero ir, cuál sería el propósito de integrar inteligencia artificial en mis procesos, en mi organización, qué resultado busco y establecer una plataforma que constituya un buen cimiento para integrar todo eso.
Esto evita tener silos o compartimentos estancos en una organización. Tampoco es incorporar tecnología porque es cool, porque está de moda, sino porque hay un propósito y un impacto positivo que se debe medir y hacer evolucionar al negocio.
- ¿Existe algún avance que considerás que este año liderará el desarrollo, particularmente en el ámbito de la inteligencia artificial?
- Este año empieza esa transformación más cross en la búsqueda de la automatización y, en particular, de la infraestructura y de la plataforma. Muchas cosas que antes se hacían manuales, que son recurrentes, que toman tiempo y que, además, tienen una tasa de error alta si se resuelven de forma manual, empiezan a automatizarse. Por lo que, si antes la IA se aplicaba en áreas puntuales, ahora empieza a extenderse a múltiples ámbitos al mismo tiempo.
Y después la robótica, sin duda, está teniendo una evolución muy alta. Si uno analiza qué movimientos y acciones hacía un robot humanoide hace un año atrás y qué puede hacer hoy, te das cuenta que la evolución es exponencial. Algunos hablan de que ha mejorado en el orden de miles de veces.
Este avance no se reduce a los robots humanoides, sino que se extiende también a toda la robótica que se aplica en el ámbito industrial, como las plantas automotrices o la industria energética, la exploración geológica asociada a la extracción de petróleo y el sector de oil and gas, son todos ámbitos donde han habido muchos avances, combinados con inteligencia artificial.
- Ustedes trabajan con múltiples industrias a lo largo del mundo, ¿cuáles son las necesidades de cada una en relación a la IA?
- Hay que entenderlo sector por sector, porque el modelo de negocio es muy diferente entre industria e industria. La salud tiene determinadas problemáticas, oil and gas tiene otras, minería y servicios financieros también.
En el mundo de los seguros, por ejemplo, han automatizado los procesos para facilitar la experiencia del cliente. En concreto, adoptaron IA para que, en casos de siniestros, simplemente se complete un formulario con muy poca información, online y desde el celular (como una foto y la coordenada de ubicación). Eso facilita al inspector de seguros el hacer un pre-análisis para determinar si el implicado es culpable, neutro o inocente, algo que acelera muchísimo el proceso.
En Uruguay, la Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento (AGESIC) también incorporó la tecnología de Red Hat para ampliar, escalar y estandarizar el uso de la IA en todas las agencias del gobierno uruguayo. Gracias a la tecnología, los usuarios de AGESIC pudieron acelerar desde mails que demoraban mucho en ser respondidos o que no eran respondidos a acortar el proceso manual de tickets de soporte, con la creación de una nueva plataforma automatizada capaz de resolver estos tickets en menos del uno por ciento del tiempo que insume el proceso manual.
- Al analizar el nivel de adopción de IA en las organizaciones, ¿cuáles considerás que son los principales obstáculos para su incorporación?
- En general, hay dos componentes importantes, que tienen que ver con los procesos dentro de la organización y con los talentos. El primero, está vinculado con la existencia de compartimientos estancos dentro de las instituciones (cada área trabaja por su cuenta), en donde se vuelve muy difícil estandarizar una forma de acceso a la inteligencia artificial o una forma de aplicación. Además, si el nivel del directorio en la organización no insiste en la importancia de aplicar ciertas herramientas -como la inteligencia artificial- o de automatizar áreas de la compañía, se generan barreras.
El segundo elemento, tiene que ver con la capacitación de las personas; la falta de conocimiento puede llevar a no tomar las mejores decisiones o a demorar resoluciones pensando que la arquitectura de tu modelo de negocio está bien; sin embargo, tu competencia puede estar haciendo algo distinto y, de esta forma, sacándote ventaja. Por supuesto, el tema económico puede ser una barrera, pero insisto en la importancia de definir bien los cimientos de esa plataforma.
- ¿Creés que estamos viviendo una burbuja de la IA?
- No, no creo que estemos en una burbuja y hay ejemplos que lo demuestran. Si miramos el Cono Sur, Chile, por ejemplo, hoy cuenta con unos 30 data centers instalándose, para los cuales consideran que su principal demanda estará vinculada a la IA.
Por otro lado, te encontrás con que los proveedores o vendedores de hardware han tenido una suba en la demanda, la mayoría destinada a los grandes data centers, que están pensando en el consumo, que produce y que va a producir la inteligencia artificial, que es muy consumidora de recursos.
Pienso que lo importante que sí es necesario ordenar es lo que mencionaba antes: estandarizar metodologías, contar con una plataforma alineada, tener una estrategia y no hacer la adopción de manera anárquica. Sino, ocurre lo que mencioné: las compañías invierten un montón, pero se encuentran con que tienen que reinvertir, porque no solucionaron el problema de raíz. Muchas veces, porque empiezan al revés, arrancan con la decoración de las habitaciones, sin pensar que lo primero es hacer los cimientos de la casa.
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