Quienes al principio se muestran escépticos y temerosos ante la IA pueden convertirse en sus principales promotores si se les integra correctamente en los proyectos.
La inteligencia artificial es un amplificador de impacto para las empresas. Así la define Diego Halffter, egresado de Administración de Empresas del ITAM. En entrevista, este consultor con más de quince años de experiencia habla de interesantes casos de éxito del uso de la IA en los negocios. Diego hace un llamado para aprovechar esta tecnología disruptiva, y hacerlo con un mayor sentido humano.
¿Qué oportunidades ofrece la IA a las empresas para hacer la diferencia?
Voy a ser honesto. Hoy, no todas las empresas necesitan inteligencia artificial generativa. Pero todas deben aprender a convivir con sus efectos. La inteligencia artificial nos permite diferenciarnos al ofrecer velocidad, personalización y capacidad para anticipar comportamientos, y eso nos brinda distintas ventajas competitivas. Pero hay que ser muy prudentes con las compañías que no han logrado avanzar en su transformación digital, empezando por consolidar una buena fuente de información.
¿Qué ventajas tiene una empresa que integra la IA frente a otra que no lo hace?
Cuando una empresa alcanza la madurez y tiene datos de buena calidad —porque si no tenemos datos de buena calidad, de nada nos servirá ningún producto de IA—, puede implementarse. ¡Y las diferencias son abismales! Hablamos desde agilidad para adaptarse, precisión para tomar decisiones y capacidad de escalar sin perder eficiencia. Me ha tocado ver cómo compañías han duplicado su tasa de conversión de clientes, cómo han logrado reducir la merma en logística en 40% o más, o automatizar tareas que antes tomaba semanas realizar.
Quiero dejar como mensaje que la inteligencia artificial no sustituye todo, pero en definitiva amplifica lo que ya haces bien. Me gusta verlo como un multiplicador de impacto. Entonces, si hoy vendemos 100 e implementamos bien la inteligencia artificial en distintos procesos de nuestra compañía, aumentaremos nuestra venta en 150 o 200 y amplificaremos el trabajo que realizamos.
¿Cómo responden los equipos de trabajo al enfrentarse con la IA?
La verdad, el reto técnico se ha reducido drásticamente en los últimos años, y ha empeorado el reto humano. He visto de todo. En la mayoría de los casos, al inicio
de un proyecto o la creación de algún producto vemos bastante escepticismo o incluso temor de ser reemplazados, porque, tristemente, tenemos la influencia de los medios o de fuentes de información que hablan de la inteligencia artificial como si fuera un androide que va a reemplazarnos. La verdad es que, cuando desde el inicio se involucra al equipo para que estén presentes en el diseño y se les da buena formación, el miedo se transforma en poder. La gran mayoría han logrado empoderarse y ver que la inteligencia artificial no llega a quitar, sino
a potenciar su trabajo actual. Es muy bonito ver esto, porque algunos de los mayores promotores internos de estos proyectos han sido personas que al inicio eran las más escépticas del cambio, pero cuando ellos lo probaron y se animaron a integrarse vieron resultados positivos. Si hay una verdad clave para mí es que cualquier cosa que se imponga causará fricciones. Entonces, es importante integrar a los equipos y hacerlos parte del proceso desde un inicio, para que vean que esto se dirige a potenciar su trabajo, no a reemplazarlos.
¿Puedes compartir con nosotros casos de éxito específicos del uso de la IA en empresas?
Casos de éxito, todos en los que he tenido la fortuna de estar involucrado. Mis casos de éxito favoritos han sido en supermercados, porque fui Chief Data Analytics Officer de Justo, el primer supermercado sin tiendas físicas en México, y ahí logramos impactar de una manera que nunca imaginé. Antes de eso tuve la oportunidad de asesorar a varios retails; entonces, sabía la complejidad que era mover una empresa tan grande como Soriana, Chedraui o Walmart. En Justo logramos, a través de soluciones de datos e inteligencia artificial, reducir las mermas de producto en 35%. Normalmente, desde un inicio se estima una merma por arriba de 35%, sobre todo en productos frescos, como frutas, verduras y carnes. Nosotros dijimos: “Oye, eso no debería ser el estándar. ¿Cómo hacemos para reducirlo lo más posible?”. A través de modelos de datos, que posteriormente se convirtieron en productos de inteligencia artificial, llegamos a una merma de 3%, y hasta hoy sigue reduciéndose. De esta forma mejoramos la disponibilidad de productos clave. Y no solo eso: también entendimos a través de los patrones de nuestros consumidores qué productos serán clave y cuáles requerirán más; no mañana, no en un mes, no en dos meses, sino hoy mismo, y en qué momentos los requerirán.
Otro caso de éxito se dio cuando trabajé en el proyecto de una aseguradora que empezó a automatizar el triage de reclamos, reduciendo el tiempo de respuesta de cinco días a menos de 12 horas para resolver. También en una empresa de consumer packaged goods (CPG) agilizamos el lanzamiento de nuevos productos al mercado, por ejemplo, a través de inteligencia artificial. Y muchas otras cosas. Actualmente hay furor por implementar la inteligencia artificial generativa, pero a veces olvidamos que existe la inteligencia artificial “tradicional”, y no podemos estimar el impacto que puede tener en nuestras compañías cuando la utilicemos. Porque, al final, el impacto no solo se verá en KPIs —aunque, claro, eso es lo más bonito para los dueños de las empresas—; también mejorará la experiencia del cliente y se verá el orgullo de formar parte de un equipo a la vanguardia, entre muchos otros aspectos.
¿En qué sectores ha sido más fácil o exitoso implementar soluciones de IA?
He asesorado a más de sesenta compañías y veinte pymes, y he estado involucrado en más de doscientas como gerente de mi compañía, delegando trabajo. Es más sencillo implementar soluciones de inteligencia artificial en los sectores que partieron de un trasfondo cuantitativo. Entre ellas está el sector financiero, evidentemente; otros son el mercado de consumo masivo y retail, y por último, las de logística, que constituyen un terreno fértil porque tienen datos en abundancia y procesos que estaban listos para dar el siguiente paso y empezar a escalar. También he visto resultados rápidos en pymes que están iniciando, y es en este inicio cuando pueden convertirse en una AI-first company, donde se plantean cuáles serán los retos de aquí a cinco o diez años, y empiezan a adoptar los procesos desde otra perspectiva. Eso les da una agilidad para transformarse que muy pocos lugares tienen.
¿En qué sectores hay buenas oportunidades para implementar la IA?
Hoy las mayores oportunidades están en los sectores con alto volumen de datos no estructurados. Yo diría que el número uno, y de hecho en fecha reciente me he enfocado bastante en ello, es el de la salud. Otros podrían ser la educación, también el ámbito legal y hasta en los medios de comunicación. Para todos los sectores que no tengan datos estructurados sí se vuelve un reto considerable, y están quedándose un poco atrás en la implementación de productos de inteligencia artificial. También mencionaría sectores como la manufactura avanzada y el energético, donde la optimización tiene un impacto directo en los costos y la sostenibilidad.
Pero la verdadera frontera no es sectorial. Es más bien cuestión de cultura, porque en todos los sectores mencionados hemos tenido grandes casos de éxito. Por ejemplo, en una farmacéutica pusieron en marcha un agente conversacional para apoyar a su fuerza de ventas y potenciar el trabajo que hacían. En lugar de reemplazar al personal, les ayudaba a hacer un mejor trabajo, multiplicar sus ventas, aumentar sus bonos y mejorar su calidad de vida. Me encantó participar en ese proyecto.
Al final, las organizaciones que sí están atreviéndose a cambiar su forma de trabajar son las que más pueden ganar, como la farmacéutica que comentaba, o una compañía del sector energético orgullosamente mexicana que está en Puebla y fue una de las primeras de México en tomar esta decisión. Hoy se están apalancando con la inteligencia artificial para tomar mejores decisiones. Estas compañías viven un cambio profundo, no solo estructural, sino también en los beneficios que pueden obtener.
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Diego Halffter |
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