La inteligencia artificial y su impacto en el futuro de la inteligencia del negocio

El caso de Telefónica

Emiliano Rafel, gerente de Business Intelligence de Telefónica Argentina, y Diego Otero, jefe de Gobierno del Dato y Arquitectura, Big Data y Marketing Digital del mismo operador, tuvieron a su cargo la charla “El impacto del uso de cloud y BI potenciado con IA”.

Otero explicó que migraron a la nube de Microstrategy ocho meses atrás, partiendo desde un ecosistema 100 % on premises, con administración de software y aplicación MCE a cargo de big data, y administración de hardware e infraestructura a cargo de TI.

“Los puntos de dolor eran que teníamos bastante dificultad para realizar los upgrades de la herramienta. Estábamos haciendo, en promedio, un upgrade cada cuatro años, básicamente porque el administrador era el encargado no sólo de hacer las actualizaciones, sino también tenía a su cargo el monitoreo y el mantenimiento del hardware, software y resolver incidentes, por lo que nunca había tiempo para las actualizaciones”, detalló.

Derivado de compartir la arquitectura con TI, el ejecutivo señaló que esta área aplicaba recurrentemente cambios –la mayoría de seguridad– sin comunicarlos, en ocasiones, adecuadamente. “El mayor desafío era migrar a cloud. Tarde o temprano, tendríamos que migrar la plataforma a la nube, pero nos preocupaba mucho la latencia en una arquitectura híbrida de transición. El tema era realmente crítico porque la plataforma es una herramienta utilizada por el top management y por la totalidad de usuarios analíticos y operativos; un error podía haber apagado la compañía”, reforzó Otero.

Al buscar eficiencia, eligieron la nube de Microstrategy, contó Diego Otero, para “sacarnos de encima la renovación de hardware, parches de seguridad, parches del sistema operativo y que el administrador de la plataforma tuviera más tiempo para dedicarse a hacer lo que tiene que hacer, que es mejorar la herramienta. Lo otro que nos facilitaba la cloud era la flexibilidad para desplegar nuevos ambientes y hacer pruebas y testear. Por último, veíamos como gran ventaja competitiva la habilitación de la inteligencia artificial”.

Para lograr que la migración ocurriera sin dolor para el usuario, el ejecutivo explicó que siguieron un plan de cuatro pasos. Primero hicieron una prueba de concepto en un ambiente de prueba, que fue un acelerador para el proceso. Allí se copió la metadata, levantaron una VPN entre la nube y el ambiente local, e hicieron las pruebas necesarias.

Como segundo paso, analizaron los resultados y detectaron que la latencia era un punto que atender, dado que los equipos pasaron de estar uno al lado del otro a estar a 14.000 km de distancia (en la costa oeste de US).

“Con la plataforma optimizada, tomamos toda la actividad real de los usuarios de un día y la emulamos utilizando las APIS de Microstrategy y un script, y los resultados habían mejorado muchísimo. Ahí tomamos la decisión de salir en vivo. El vivo demoró dos días y fue sencillo porque ya teníamos toda la infraestructura configurada desde la prueba de concepto”, detalló Otero.

La arquitectura actual es híbrida, con las aplicaciones en la nube y los datos en las instalaciones, conectividad por VPN, administración de la aplicación a cargo de Telefónica y administración de software, hardware e infraestructura a cargo de Microstrategy.

“Ocho meses después, la migración fue un éxito, un proceso transparente para los usuarios, con mejoras en la estabilidad y el rendimiento de la plataforma, acceso a nuevas funciones más el módulo de inteligencia artificial”, remarcó el jefe de Gobierno del Dato y Arquitectura, Big Data y Marketing Digital de Telefónica Argentina.

Con respecto de la inteligencia artificial, Emiliano Rafel explicó que, con el soporte de la compañía tecnológica, buscaron acelerar el desarrollo de un chatbot especialista en experiencia de venta. “Para potenciar el self service, acercando la data al negocio, con un asistente experto por temática de negocio (canales, logística, etc), con analítica que ayude a entender las elecciones y que pueda liberar capacidad de business intelligence para otras tareas más complejas”, indicó.

Por último, el gerente de Business Intelligence de Telefónica Argentina detalló que, en este sentido, están explorando cómo las capacidades de Microstrategy IA agilizan la interpretación y búsqueda de insights, partiendo del lenguaje natural, para “realizar estimaciones y crear visualizaciones partiendo de las necesidades reales del usuario”.

“A través de la conversación con los asistentes, los equipos de business intelligence evitan perderse en un mar de datos y pueden entender puntos relevantes, y hasta realizar estimaciones y probabilidades. En definitiva, es revolucionar la reportería tradicional y la gestión de funnel tratando de entender la experiencia real que recorren nuestros clientes”, declaró.