Los proyectos de IA exitosos necesitan de un ecosistema

La inteligencia artificial es la tendencia de moda entre las empresas. Pero, no solo se trata de un término en boga entre los CIO: esta tecnología se ha estado utilizando para mejorar software y dispositivos desde hace varios años, enfocada particularmente en la automatización de procesos. Con el impacto que tuvo la IA generativa entre los usuarios finales, muchas empresas aceleraron su adopción, buscando diferenciarse de su competencia. Pero aprovechar la IA y la IA generativa requiere, antes que nada, un objetivo claro: un problema que resolver con la automatización.

Mario Huelga, director de Ventas de la Unidad de Negocios ISG Data Center México en Dell Technologies, explicó, en entrevista con ComputerWeekly en Español, cuáles son las necesidades de infraestructura que genera un proyecto de inteligencia artificial, y que a veces las empresas no tienen en cuenta. El ejecutivo también hizo hincapié en la imperiosa necesidad que tiene la industria de desarrollar un ecosistema completo que ayude a impulsar los casos de uso exitosos de IA.

¿Qué infraestructura básica debe considerar una empresa para poder meterse de lleno con proyectos grandes de IA e IA generativa?

Mario Huelga.

Mario Huelga: Mira, la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa ha puesto en el mercado a las empresas con una gran inquietud y, hasta cierto punto, con una pequeña desesperación por buscar cómo usar estas soluciones para diferenciarse en el mercado. Esto ha hecho un boom que ha cambiado inclusive la agenda de las empresas día con día. Yo creo que la mayor parte de las empresas están buscando ese caso de uso que les permita diferenciarse. Nosotros, como lo vemos, a todos nuestros clientes de la industria les decimos que la gasolina de la inteligencia artificial son los datos. Los datos son lo que van a ser la diferencia en una aplicación de inteligencia artificial que te diferencie en el mercado. Y es ahí donde nos centralizamos nosotros.

Te voy a decir primero, por dónde empezar. Si estamos con un cliente, primero lo escucho hablar. Cuando llegamos nosotros, hablando específicamente de estos “plomeros” de la inteligencia artificial, porque así nos vemos, la primera pregunta que hacemos es: ‘¿tienes un área de científicos de datos?’. Hoy, pocas empresas tienen esta área de científicos de datos, que son básicamente aquellas organizaciones dentro de la empresa que están estructurando esos datos para poder darles un uso adecuado. El 80 % del tiempo de estas personas, cuando lo tienen, se dedican a estar ordenando los datos. ¡No están dedicados a explotarlos! En ese sentido, una de las cosas que se requiere en la infraestructura es, primero, tener toda una capa de gestión del dato que lo autoprepare para ser usado, y que le deje [tiempo] a los científicos de datos para que realmente creen modelos que atiendan las necesidades del negocio.

Nosotros nos dedicamos a eso, a generar infraestructura tecnológica que esté preparada para que se puedan explotar los datos y no tengas que estar pensando en si el dato está correcto, si está bien gestionado o si está actualizado. Ahí se requiere, del lado de la infraestructura: una arquitectura moderna, con un mínimo grado de intervención humana en su operación; que la ingesta del dato permita que ya llegue clasificado, ordenado, como tú lo requieras.

Parece algo muy sencillo, pero te puedo decir que, en mi opinión personal, el 70 % de las empresas en México no tienen esta cultura de la gestión del dato de manera automática.

¿Cuál es la situación de las empresas actualmente respecto a la infraestructura que se requiere para la IA?

Mario Huelga: Creo que, en México, una de las cosas que está pasando es que las empresas han aceptado el reto de la transformación digital, y hemos tenido avances muy importantes en los diferentes verticales en términos de construir una infraestructura moderna que les permita dedicarse a su negocio. De eso hemos venido hablando con el tiempo. (…) No se dedican a administrar el mejor data center del mundo, ¿no? Y lo que quieren es tener el dato disponible para cuando lo necesiten.

Hay avances muy significativos, porque el proceso de modernización de la infraestructura es un journey, es un viaje que tienen las empresas. También hay que hacer un balance entre el costo y el revenue, que es el ingreso que estás teniendo.

Hoy ha cambiado el paradigma y la IA vemos que está principalmente enfocada a mejorar la experiencia del cliente. Basado en eso, nosotros llegamos y les decimos: nosotros sí te podemos hacer un gran proyecto de transformación, de tu infraestructura, pero es todo un viaje que tenemos que ir llevando de acuerdo a las prioridades de tu negocio.

Creo que nos dedicamos a hacer tres cosas en los proyectos de inteligencia artificial: Primero, a ayudarte, en conjunto con nuestro ecosistema; esa es otra gran palabra que vamos a oír mucho, porque hoy no hay una empresa que sola pueda resolver un proyecto de inteligencia artificial. Se requiere un ecosistema que trabaje de cara al cliente. Y la principal pregunta es, ¿qué dolor quieres resolver para mejorar la satisfacción del cliente? ¿Cuál es aquella cosa que tú, que eres especialista en el mercado, crees que te va a ayudar a que, si lo automatizamos con inteligencia artificial, va a cumplir eso que es mejorar la satisfacción del cliente? Una vez que hagas eso, entonces puedes entender qué valor añadido tienes para diferenciarte, y de ahí construyes tu modelo. Hay que identificar el caso de uso.

Hablamos de tres fases: empezar pequeño, escalar rápido e implementar correctamente para que de esa manera tú puedas ir midiéndolo. Entonces, primero, tu caso de uso. Luego viene el assessment de dónde están esos datos, cómo los podemos mejorar, y empezar con un piloto pequeño. Si empieza a generar el impacto que se busca, nos vamos hacia adelante a tratar de masificarlo. Creo que ese es el aproximamiento que nosotros tomamos. El principal reto es ver lo que tienes hoy, empezar a generar ese ecosistema que se requiere y, en proyectos, ir construyendo la infraestructura necesaria para hacerlo.

Donde [la IA] está creciendo de manera muy importante es en esas empresas que llegan con un caso de uso muy importante, ve que es vendible en el mercado, consigue inversión, construye una gran infraestructura de servidores con data center, con infraestructura central y demás, y de ahí deciden a lo mejor poner la aplicación en SaaS. Ahí se están viendo las grandes inversiones en el mundo.

Aquí en México, estamos ayudando a clientes con casos de uso muy puntuales. Fíjate que está creciendo mucho el de Computer Vision. Hoy hay muchas empresas que tienen sucursales u oficinas remotas de cara al cliente, tienen estos circuitos cerrados de televisión, de CCTV, para monitorear sus operaciones, el control de la gestión de mercancía, el comportamiento de empleados y demás. Como ya está esa infraestructura, es fácil que a ese video que se capta se le ponga un software de inteligencia artificial y procesamiento e infraestructura necesaria para generar un caso de uso, que puede ser control de inventarios, comportamiento de usuarios, cómo se comporta la visita de los consumidores a la microtienda o a la macrotienda, para ver si está bien distribuido el inventario.

En México, estoy viendo mucho los casos de edge, junto con computer vision e inteligencia artificial.

¿Cuánto tiempo puede tomar este tipo de journey?  

Mario Huelga: Es una buena pregunta. Te voy a platicar un caso de lo primero a que se van a enfrentar esas empresas pequeñas, medianas y grande. Hoy están vendiendo, y tienen procesos que han apretado para hacerlos más eficientes, porque la reducción de costos y la necesidad de vender más ha estado presente siempre. Por ejemplo, en el caso de un cliente que quiere abrir un nuevo macroalmacén, y quiere implementar lo último en tecnología, pero viene de años y años de gestión de control de inventarios y de control de almacén que tiene una eficiencia del 99.9995. ¿Qué tecnología puede llegar a mejorar eso?

Hay proyectos que pueden iniciar muy pequeños, con inversiones chiquitas. Yo diría que más que tiempo, es el compromiso que el empresario pone con la tecnología. Puede ser tan rápido como tu quieras. Podemos poner un piloto para 5.000 personas en tres meses, con esta mezcla entre lo que ya tienes que funciona muy bien y el boom de la IA. El tema es medir el resultado que tienes.

Creo que en las pymes, en las empresas medianas, es muy importante ver qué dolor tienes y cómo puedes diferenciarte para mejorar la experiencia del cliente, que atrás lleva un ahorro en costos y una mayor venta. Pero es el caso de uso, hacer la infraestructura, conlleva un tiempo dependiendo del alcance, la prueba piloto se puede hacer muy rápido. Nosotros estamos mucho en ese tema de pruebas pilotos en diferentes verticales: salud, manufactura, retail, banking.

En México, el gran reto que se tiene es el ecosistema. Yo puedo ser un buen plomero, tengo bastantes relaciones globales para traer esos casos de éxito a los diferentes clientes, pero luego se necesita a lo mejor un proveedor independiente de software (ISV), una empresa mexicana que esté desarrollando software para adaptar ese software a tus necesidades. El gran reto que tenemos ahorita en México es construir ese ecosistema, y podemos hablar mucho de qué se necesita, dónde está, pero lo que tenemos que hacer para empezar, sí o sí, son pruebas de concepto exitosas. Eso genera una bola de nieve.

Las aplicaciones [de IA] tienen muchos años. La diferencia es que con la inteligencia artificial aprenden solas, y generan una personalización y contenido muy hecho para ti.

¿Qué tan costoso resulta implementar estos proyectos de inteligencia artificial?

Mario Huelga: Ya hablamos de que esto es un viaje. Tengas el tamaño de empresa que tengas, se trata de qué tantos datos tienes, cómo los tienes clasificados. Segundo, cómo identificas ese dolor, ese aspecto, ese tema de tu negocio que te puede diferenciar en el mercado. Después hablamos de que lo mejor es probar si el usuario lo acepta. Ahí viene algo que no solamente es cuestión de la tecnología que tenemos que adoptar todos, que es el caso de negocio. Al final del día todo es un caso de negocio para mí.

En tecnología, seguimos pensando mucho en términos de gasto, pero yo creo que si construyes un caso de negocio sólido, ya viste el dolor, ya viste la pequeña prueba de concepto, ya viste que tus clientes están muy contentos… ¡Haz tu caso de negocio! Piensa: ¿cuánto me costaría llevar esto al 10 % de mis clientes, al 30 %, al 50 %? Y de ahí tú puedes determinar qué tan costosa es la tecnología. Hoy el espectro de costos es tan grande que he visto clientes que han decidido contratar a una consultoría muy grande antes del caso de uso para que les digan si es necesario hacerlo o no. Y hay otros clientes que son tan pragmáticos que dicen, ‘vamos a ponérselo ya a 200 clientes, a ver qué me dicen’.

¿Qué puede llevar a una empresa a decidir si invertir en su propia infraestructura o hacerlo en servicios administrados?

Mario Huelga: Pues mira, ahí todo depende del costo. Al final del día, es algo muy importante. Lo que sí decimos en Dell, es que sea donde sea que esté tu dato, no pierdas el control del mismo. Porque si un cliente quiere tener mañana la base de datos de sus clientes, su dirección, lo que les ha comprado, y está en Timbuktú, no puede llevarse ese dato hoy a la hora que él diga a [una infraestructura] que tenga aquí localmente.

Muy importante, ligado al costo, es la estrategia. Hoy hay muchos sabores para construir la infraestructura. Hay nubes privadas, hay nubes públicas, hay servicios administrados, hay modelos de pago por suscripción. Nosotros como Dell somos especialistas en eso, y tenemos las herramientas para poder decirle al cliente qué tan rentable es o no es. Al final, lo que importa mucho es que no pierdas el control del dato.

Hay dos estrategias en infraestructura que se están llevando: ground to cloud, o cloud to ground. Y nosotros, como gran plomero, sabemos que podemos [acompañarte en diferenes modelos]: puede ser tu casa y yo te pongo la plomería; la puedes arrendar y yo te pongo la plomería; la puedes poner en Airbnb o como tú quieras, en cualquier modelo o renta, y yo te pongo la plomería. Eso es lo que hacemos los proveedores de infraestructura.

¿Qué está pasando hoy en la industria? Las empresas que empezaron su viaje antes van a tener una gran oportunidad de diferenciarse. Pero hoy la tecnología está al alcance de todo el mundo, [de modo] que [aunque] no empezaste el viaje hace cinco años, hoy lo puedes iniciar. Voy a dar un ejemplo. Ve todas las fintechs nuevas que hay en México. ¿Por qué lo hicieron tan rápido? Porque vieron el caso de uso, hicieron la prueba, vieron el nivel de impacto. Y la verdad es que ese es una muestra de cómo un modelo de inteligencia artificial puede quitarte la mitad de tu mercado.

¿Cuál es tu percepción de cómo estamos en México respecto a la conciencia de hacer casos de negocio para la IA, qué infraestructura vas a requerir y cómo utilizar las herramientas que ya tienes también?

Mario Huelga: Estoy muy orgulloso de lo que hace México en muchos ámbitos. En la parte de tecnología, hay empresas que son líderes a nivel mundial y tenemos grandes referencias. Estoy seguro que muy pronto empezaremos a ver casos de uso bien interesantes que van a ser líderes en la industria global.

¿Qué creo que nos hace falta? Nos hace falta el ecosistema. Nos hace falta crear asociaciones que permitan el desarrollo de ISV. Hay que buscar cómo podemos crear estos ecosistemas, empresas mexicanas de desarrollo de software, incubadoras de desarrollo de software. Ya se hace, hace falta más. Dell es un gran colaborador en ese aspecto de apoyar al desarrollo de empresas de desarrollo de software.

La otra es, en la empresa mediana, creo que hace falta aventarse, el decir ‘quiero construir una empresa basada en tecnología’, y fuentes de financiamiento flexibles, que les permita invertir hoy para vivir esa curva de madurez del uso de la tecnología. Pero en Dell pensamos que va bastante bien, en términos de uso de la tecnología, y vamos a ir apoyando a los clientes de todos los tamaños.