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Líderes IT comparten sus experiencias en la rápida evolución a la GenAI



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La primera sesión de IT Masters Club en 2024 contó con la participación de 10 líderes IT de grandes empresas en México que conversaron en una mesa redonda apoyada por Elastic.

Publicado el 26 mar 2024

Francisco Iglesias

Director editorial de Netmedia



A la pregunta sobre cuáles son los ingredientes clave para utilizar la GenAI y obtener valor, impacto y éxito, la respuesta más popular entre los líderes IT asistentes fue: datos de calidad.
A la pregunta sobre cuáles son los ingredientes clave para utilizar la GenAI y obtener valor, impacto y éxito, la respuesta más popular entre los líderes IT asistentes fue: datos de calidad. Crédito: Moises Triana


La primera sesión de IT Masters Club en 2024 abordó el tema de inteligencia artificial generativa (GenAI, por sus acrónimo en inglés), una tecnología que ya tiene casos de éxito en México, pero que sigue en exploración por la revolución que provoca.

El foro producido por Netmedia, casa editorial de esta publicación, contó con la participación de 10 líderes IT de grandes organizaciones en México, como Banco Actinver, Banco Azteca, Comercial City Fresko, el Consejo de la Judicatura Federal, El Palacio de Hierro, Grupo Salinas, Invex y Walmart de México.

Al dar la bienvenida a la mesa redonda, Mónica Mistretta, directora general de Netmedia, agradeció el patrocinio de Elastic. 

Por su parte, el vicepresidente para América Latina y el Caribe de Elastic, Manuel García, explicó que la firma desarrolla aplicaciones “que utilizan los usuarios todo el tiempo sin darse cuenta”. Por ejemplo, está detrás de las experiencias de búsqueda de Amazon, Despegar o Expedia. Añadió que también “es utilizada con fines de observabilidad, monitoreo proactivo y seguridad analítica”.

La AI tiene virtudes y limitaciones

A manera de introducción, Mistretta mostró un video que analiza la evolución de la inteligencia artificial en los últimos años, sus debilidades y virtudes, desde la perspectiva de un pequeño grupo de periodistas expertos de The Economist.

En este destacan como puntos a su favor el surgimiento de los modelos grandes de lenguaje para procesar datos no etiquetados, la generación de textos convincentes, la capacidad para superar exámenes estandarizados, escribir código y generar imágenes a partir de simples instrucciones en lenguaje natural.

En cuanto a sus limitaciones, consideran que es como “una caja negra”, es decir, su funcionamiento no es muy transparente, y no está capacitado para encontrar nuevos datos, ni tampoco se puede tomar como correcto todo lo que arroja.

Mistretta se refirió al fenómeno causado a partir de la aparición de ChatGPT a finales de 2022. “Su disponibilidad gratuita hizo que 100 millones de personas probaran el chatbot en los primeros dos meses de su aparición. Se trata de la adopción tecnológica más rápida nunca vista”.

El mejor ingrediente: datos de calidad

En un sondeo rápido entre los asistentes, a la pregunta sobre cuáles son los ingredientes clave para utilizar la GenAI y obtener valor, impacto y éxito, la respuesta más popular entre los líderes IT asistentes fue: datos de calidad.

En palabras de Alonso Yáñez, CIO de Walmart de México, estos “son la materia prima que utilizan los algoritmos para que nos den las facilidades de la inteligencia artificial”, pero advirtió que el gobierno de datos “es crítico, porque no se trata solo de tenerlos”, sino de gestionarlos.

Sobre la gobernanza de los datos, también comentó Agustín Delgado, director de Consultoría y Estrategia de Invex: “Es crucial”.

Y explicó las dos perspectivas que se plantean frente a un proyecto de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés): la solución buscando un problema y el problema que busca la solución. “Identificas la actividad cognitiva y luego la solución. Tienes que saber qué quieres replicar con un modelo de AI”.

Hay que tener un objetivo claro

Yáñez también habló sobre la relevancia de tener una organización alineada —la segunda respuesta más popular—, que en su caso gira en torno al cliente. “Para nosotros significó que todos los equipos se alinearan a la cadena de valor. Es voltear la organización. Suena de sentido común, pero es muy difícil. Los tecnólogos somos muy territoriales, pero al cliente le importan un cacahuate esas discusiones”.

Flor Argumedo, directora de Sistemas, Optimización y Métodos de Comercial City Fresko, coincidió al subrayar que “los clientes también son tus usuarios [por lo que] no hay que perder nunca el punto”.

Lo interesante de la tecnología y de todo lo que viene de aprendizaje automático y AI, agregó Argumedo, “es que tenga una misión: ¿para qué lo vas a usar? Hay muchísimas aplicaciones”.

Omar Camacho, director de socios de negocios de Innovación y Transformación digital de El Palacio de Hierro, resaltó que es necesario conocer para quién es la solución que se implementa. En la actualidad el autoservicio, indicó, es para una audiencia más joven, para los no tan jóvenes puede ser complicado.

“La tecnología la usas para eficientar tus procesos, pero también para eficientar tus canales y para llegar a ciertos grupos de personas más abiertas a adoptar tecnologías”, comentó Camacho.

Lourdes Arana, directora ejecutiva de Canales digitales de Banco Actinver, comentó también al respecto: “Cuando ves los casos de uso, o para qué lo quieres implementar, es cuando aceleras la adopción. Hay cosas chiquitas o grandes que te pueden resolver no solo la vida del cliente, sino de los propios empleados”.

Y no dejó pasar el comentario de Yáñez sobre los tecnólogos. “Quieren apoderarse de las aplicaciones”, remató. En su visión, “hay que empezar a poner gente de negocio que entienda de tecnología y que pueda ver cómo esta puede resolver los problemas de experiencia del cliente”.

La adopción de AI es complicada

Para Reyes Nava, CIO de Operaciones y Continuidad de negocio de Banco Azteca, cuando se habla de la adopción de la inteligencia artificial “hay un punto de ruptura porque [los usuarios] no quieren estas tecnologías. La gente que cuida su trabajo mecánico se rehúsa a usar nueva tecnología y eso puede llevar a que el proyecto fracase de entrada”.

En la misma línea, Alberto Cervantes, diseñador de experiencia de usuario de Grupo Salinas (Elektra), comentó sobre la necesidad de que las personas “se enamoren de tu aplicación, pues ayuda a generar una lealtad”.

Cervantes aconsejó crear una buena experiencia para las personas a fin de que no vean a la inteligencia artificial como una competencia.

Alan Cuevas, arquitecto de soluciones sénior para América Latina de Elastic, dijo que es un proceso de maduración, y citó un estudio que revela que 74% de los CXO están preocupados por adoptar inteligencia artificial. “El punto es cómo y con qué recursos”, indicó.

Arana, de Actinver, enfatizó: “No es que estén preocupados, están ansiosos. Porque cuando ven los casos de uso la quieren”.

La ética no es cosa menor

Aunque la mayoría de los participantes coincidieron en que alinear la estrategia de AI con los objetivos del negocio es uno de los aspectos relevantes en torno a la aplicación de GenAI, también fueron claros en que la “ética y la confianza” son importantes.

En el sondeo realizado en tiempo real durante la sesión, resultó en segundo lugar “cultivar una cultura que sea amigable con la AI”, seguido de “el manejo de datos y protección” y “habilidades y experiencia”.

“Los cinco puntos son indispensables. No creo que porque ética y confianza haya quedado en quinto lugar, sea algo que no consideremos. Todos son fundamentales”, dijo Argumedo, de Comercial City Fresko.

Gustavo Montañez, director de DevSecOps de Grupo Salinas, coincidió en que todos los aspectos citados tienen el mismo nivel de importancia, pero advirtió que aún no están claros los límites de las aplicaciones de AI que responderían a principios éticos: “¿En dónde se puede usar y en dónde no? Todavía hay regulaciones que van a tardar en configurarse, tanto a nivel internacional como nacional”.

En el caso de Alfredo Cruz, responsable de Implementación de proyectos de Banco Actinver, la ética ocupa la tercera posición, porque la inteligencia artificial “sí plantea preocupaciones” de este tipo.

“Hay que conocer todas las regulaciones, el manejo de datos. Trabajamos un prompt de una AI y no sabemos qué se hace con esa información”, apuntó Cruz, quien recordó que han existido casos de filtración de datos, incluso de código de una organización.

Delgado, de Invex, señaló que el orden de los cinco aspectos depende del caso de uso en el que estés pensando. “Hay unos en los que no es tan relevante el tema de ética y confianza”, pero añadió que si confías decisiones que pueden afectar a personas a un modelo que has entrenado, “ahí me parece que es muy relevante”.

Por su parte, Arana, de Actinver, puso foco en el talento: “Si no tenemos suficientes habilidades y experiencia en estas tecnologías, en el desarrollo, el conocimiento y el uso, va a ser muy difícil que podamos implementar GenAI”.

La era de los chatbots

El entrenamiento de chatbots no es cuestión menor. Argumedo, de Comercial City Fresko, bromeó al compartir su búsqueda por uno impulsado por AI: “ChatGPT es como mi marido, a quien no sé cómo preguntarle para que me responda”.

El comentario fue punta de lanza para conocer la experiencia de los demás asistentes. Nava, de Banco Azteca, habló de su chatbot que atiende principalmente peticiones de estado de cuenta.

Vamos a crear un centro de soluciones al colaborador y lo vamos a replicar al cliente. Es crear un solo punto de contacto con el empleado”, reveló.

En Actinver, comentó Arana, “tenemos un chatbot de inteligencia artificial para los clientes que les proporciona su saldo. Hemos identificado que es inteligente, pero no aprende. Por eso queremos evolucionarlo a GenAI”.

La ejecutiva agregó que buscan mejorar la experiencia del cliente al detectar las áreas donde se puede incluir AI, a fin de homogeneizar la atención y dar una experiencia más corporativa a sus clientes, al tiempo que apoyan al centro de contacto.

Montañez, de Grupo Salinas, adelantó que evalúan un chatbot para encontrar preguntas frecuentes. “Es entender las necesidades y empezar a construir soluciones más rápido. Estamos explorando con herramientas de código fuente y low code”.

Para Yáñez, de Walmart de México, “el reto de los chatbots no es que entiendan, sino que no saben ni qué decir, como los maridos”, dijo volviendo al comentario de Argumedo. Y mencionó que uno de los problemas que han experimentado es “el buscador con respuestas malas”.

El ejecutivo compartió que trabajan en un desarrollo propio, pero hay “modelos abiertos”, que son usados para mejorar las búsquedas, pues insistió en que “el tema no está en el front, sino como preparas todo el back”.

Un cambio muy rápido

Juan Luis Rodríguez, director general de Tecnologías de la información del Consejo de la Judicatura Federal, fue sintético sobre el futuro: “Hay mucho trabajo”.

Como el único representante de una institución pública en la mesa redonda, compartió que entre sus varios proyectos, enfocados primero en la parte de jueces y magistrados, “ya estamos aplicando inteligencia artificial”. Y reconoció que el camino aún es largo.

Yáñez, de Walmart de México, respaldó dicha postura. “Estamos ante un fenómeno que está cambiando muy rápido al mundo y todos lo estamos analizando desde una perspectiva diferente. No hay respuestas correctas o incorrectas”.

Camacho, de El Palacio de Hierro, consideró que “estamos tan expuestos a la tecnología, que va tan rápido, que te vuelves parte del plan y no puedes dar un paso para atrás. Los más jóvenes ya lo tienen en las escuelas, en los celulares y lo están aprendiendo solos”.

García, de Elastic, agregó con sentido del humor: “Ser maestro ha de ser muy complicado en la actualidad”.

Para cerrar la sesión del IT Masters Club, después de casi dos horas de conversación, el vicepresidente de América Latina de Elastic, Pedro Saenger, agradeció la participación de cada asistente y los invitó a imaginar casos de uso, que es “donde está la gracia de este nuevo juego”, pues hay miles de opciones para implementar GenAI.

Participantes

Lourdes Arana Navarro, directora ejecutiva de Canales digitales, y José Alfredo Cruz, responsable de Implementación de proyectos, de Banco Actinver; Reyes Nava Solano, CIO de Operaciones y Continuidad de negocio de Banco Azteca; Flor Argumedo Moreno, directora de Sistemas, Optimización y Métodos de Comercial City Fresko; Juan Luis Rodríguez Pérez, titular de la Dirección General de Tecnologías de la Información del Consejo de la Judicatura Federal; Omar Camacho Guillén, director de socios de negocios de Innovación y Transformación digital de El Palacio de Hierro; Gustavo Montañez Hernández, director de DevSecOps, y Alberto Cervantes, diseñador de experiencia de usuario, de Grupo Salinas; Agustín Delgado Nava, director de Consultoría y Estrategia de Invex Grupo Financiero, y Alonso Yáñez Cavazos, vicepresidente y CIO de Walmart de México.

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