Con la Inteligencia Artificial, la forma en que se hacía un negocio dejó de ser como era y la forma de interactuar como cliente y usuario también se modificó drásticamente. Los datos son el nuevo recurso y para utilizarlos de manera efectiva alguien les tiene que dar seguridad, ordenarlos, gestionarlos y direccionarlos hacia un objetivo determinado.

En plena carrera global por la IA, que se asemeja a la carrera espacial que protagonizaron Estados Unidos y la Unión Soviética en la década del 60, las empresas, startups y comercios buscan reinventarse para sacarle el máximo provecho a esta herramienta en sus ventas, sin perder la calidad de su servicio.

En este marco, y en un nuevo ciclo de Alumni, una serie de referentes del ámbito de la informática, programación y empresario brindaron un panorama sobre la historia, la actualidad y la integración de la inteligencia artificial en el ámbito corporativo.

La etapa inicial del foro, que estuvo moderada por el licenciado y magíster en Administración de Negocios Pablo Poza, permitió a los asistentes quedarse con un pantallazo general sobre la historia y las capacidades de este tipo de herramientas.

En esta primera charla, disertaron el divulgador especialista en tecnología y economías emergentes Joan Cwaik, el ingeniero especialista en integración de datos y manager Fernando Ribas y la manager del equipo de arquitectos de soluciones de Amazon Web Services, Soledad Alvarez del Sel.

Luego de referirse a su labor como integrante de una empresa de robótica doméstica, Cwaik hizo un recorrido histórico y recordó el origen de la inteligencia artificial en el mundo. “La IA es una rama de la informática y lleva más de 70 u 80 años de desarrollo. No es algo nuevo, pero es una tecnología que crece a nivel exponencial. El término IA se acuñó en la década del 50 y uno de sus principales fundadores fue Alan Turing. Desde esa década, se comienzan a diseñar los modelos computacionales para imitar al cerebro humano. Es como si las máquinas tuvieran un cerebro humano para tener conductas como toma de decisiones”, explicó al respecto. Y advirtió: “Una de las barreras que tenemos hoy en día es que no sabemos cómo funciona al 100% el cerebro humano y su estructura. O cómo transpolar su poder a una máquina”.

Ribas, coincidió con esa explicación y profundizó que “la inteligencia artificial busca simular el comportamiento humano como si fuera ciencia ficción”. Además, añadió: “Nosotros lo que hacemos es machine learning y necesitás mucha información para que funcione. Podés tener el mejor modelo, pero si le introducís basura, te va a devolver basura. Hay que saber identificar y almacenar los datos. Almacenar datos es cada vez más fácil, pero cómo los vamos a resguardar es la clave”.

Del Sel, en esa línea, detalló cuál es el rol de una empresa proveedora de tecnología como lo es Amazon Web Services y explicó la función que le asignan a la inteligencia artificial en este sentido. Para esto, la desarrolladora de software aclaró que su empresa tiene en cuenta tres aspectos fundamentales:

• Innovación: “Amazon aplica un modelo de análisis para las compras de ecommerce, considerando las últimas compras, experiencias y usuarios. Tenemos IA haciendo delivery con drones en Estados Unidos, que utilizan reconocimiento de imagen, y hasta en las tiendas físicas”.
• Habilitación de las capacidades: “Amazon web services se desprende de Amazon. Luego de detectar picos de compra, queda registrada una cantidad de procesadores e información que surge en la nube. La nube permite disponibilizar toda la tecnología sin que el usuario se preocupe por cómo adquiere un producto o se conecta con el comprador”.
• Democratización: “Puedo adquirir un producto cuando lo necesito y si no lo necesito más, lo devuelvo. Las startups tienen un acceso muy grande gracias a la tecnología a la que pueden acceder”.

Los tres panelistas coincidieron en que la herramienta de Open AI ChatGPT provocó un boom global, aunque advirtieron que se trata sólo de “la punta del iceberg”. Al respecto, Cwaik opinó: “Comenzaron a abrirse debates. Vimos despidos en empresas, reconversión laboral y estamos aprendiendo mucho. Lo que lograron estas herramientas es basarse en bases de datos y tienen memoria para perfeccionarse a medida que las usamos. Si a esas herramientas les pedías algo hace 12 meses y lo haces ahora, los cambios son exponenciales”.

Ribas señaló que ChatGPT usa un proceso de Deep Learning, que busca crear redes neuronales artificiales. “Busca emular el cerebro. Voy creando una red neuronal con varias capas. En la primera capa, por ejemplo, analiza una imagen pixel por pixel, luego determina formas como bordes, después determina nariz, boca u ojos y finaliza determinando las caras y si se parece a Juan o Pedro”.

Finalmente, Ribas mostró cómo se lleva adelante la creación de un modelo de machine learning con sus códigos, datos y variables. Se trata de todo el desarrollo que hay detrás de cualquier plataforma digital que ofrezca productos o servicios. En este caso, el ingeniero creó un modelo de inteligencia artificial que logró detectar en tiempo real cuál de las fotos que se les mostraba pertenecía a un gato o a un perro. Este proceso, llevado a gran escala, es el que emplean aplicaciones como Spotify o Uber para generar recomendaciones de canciones o viajes, respectivamente.

Inteligencia artificial: qué función cumple esta herramienta en la empresas

Luego de ese primer panel, el profesor Poza invitó a otros tres referentes del ámbito de los negocios. En esta oportunidad, disertaron Camila Manera, cofundadora de la startup “LIBRODEPASES”; Sergio Fernández, CEO de Industrias John Deere Argentina; y María Elisa Frías, General Manager de Uber para Argentina, Paraguay y Uruguay. Los expositores fueron convocados por su desempeño en organizaciones de la más diversa índole: una compañía tradicional y centenaria como John Deere, una startup y una firma que nació gracias a tecnologías como la misma inteligencia artificial (Uber).

La joven cofundadora de LIBRODEPASES y Chief Data Officer de la startup explicó que el objetivo de la firma emergente es “conectar con IA a jugadores, agentes y jugadores para hacer recomendaciones e integrar a los futbolistas en un buen plantel”. Y agregó: “¿Qué pasa si hay una plataforma donde todos los clubes, jugadores y agentes del mundo se pudieran mostrar? Nosotros podríamos crear toda una infraestructura para mostrarles a los clubes qué jugador les vendría mejor, sea de donde sea, de Uruguay o África, con todo el contexto, familia, estado físico, etc. De cada uno. Para eso teníamos que buscar millones de datos. Armamos una base de datos propia, pero también hay otras armadas así que contratamos datos de ligas para hacer más completo nuestro negocio”.

Y sintetizó: “A nuestros clientes les damos una membresía mensual, donde un algoritmo les muestra las mejores oportunidades. Al jugador no le cobramos. Para el club es la misma membresía y no intervenimos en el negocio del pase. Todo esto sin IA, que me recomienda en tiempo real qué jugador es mejor para este club, sería muy difícil”.

“La experiencia humana va a seguir existiendo. Lo que tratamos de entender es cómo direccionar esas experiencias”, cerró Manera.

El hecho de incorporar nuevas tecnologías es un desafío para las empresas, pero la dificultad se intensifica cuando se trata de empresas con que llevan muchas décadas en el mercado y una estructura más o menos similar. En este sentido, Fernández recordó que John Deere “se dedicó durante muchos años al diseño y venta de equipos. La monetización es la básica, sacamos margen por la cantidad vendida”, pero aclaró: “Cuando llegó la pandemia, decidimos convertirnos en líderes de tecnología. Decidimos vender soluciones al productor agrícola. Queremos estar presentes desde la siembra hasta la cosecha”.

John Deere es referente en maquinaria agrícola y servicios de producción agropecuaria a nivel internacional desde hace décadas. Sin embargo, debió ponerse a la altura de las nuevas demandas del mercado. Al respecto, Fernández comentó: "Intentamos tener mayores ingresos, vendiendo servicios digitales. John Deere ya tenía sensores y otras herramientas para el mantenimiento preventivo y eso generaba datos. Desde 2018, genera datos agronómicos, que informa cuántas semillas se plantó, cuanto herbicida tiene. Ahora tenemos más de 60 plataformas que interactúan. Por ejemplo, un mapa de drones que te dan el índice verde, de suelos y de humedad. Se trata de proveedores que contratamos para mejorar la experiencia del productor. Se ofrecen paquetes y estamos buscando extendernos a otros instrumentos como tolvas o camiones”.

En cuanto a la transición de una tecnología a la otra, Fernánez aclaró que no fue “espontánea” pero fue muy fluida, gracias al gran equipo de jóvenes que posee la compañía.

Finalmente, el CEO de John Deere enumeró algunas de las funciones que posee la IA en su empresa. “La nube de John Deere está siendo compartida con sus usuarios, donde pueden guardar sus datos. Tenemos aplicaciones de inteligencia artificial en transacciones contables o manejo de repuestos, a partir de las últimas compras o las fallas de compra. En Recursos Humanos también la IA hace una primera selección. Hay reemplazos de pernos o etiquetas en la línea de montaje con cámaras de inteligencia artificial y entrenamiento por realidad virtual o aumentada para cualquier posición de la línea de montaje. Hay un sistema con cámaras en cada pico de la pulverizadora que identifica lo que es planta y lo que es maleza. Eso permite ahorrar y contribuye con el ambiente, porque distribuye el herbicida y aminoramos hasta un 80% de producto”.

En su intervención, la referente de Uber, María Elisa Frías recordó que Uber es una app de movilidad, pero que conlleva todo un desarrollo por detrás. Con respecto al modelo de negocios de la firma, Frías explicó: “Lo que nosotros vendemos es de nuestra plataforma digital. Hay un conductor que está pagando para usar la plataforma y contactar con ustedes. Tomamos toda la infraestructura y ofrecemos todo el paquete solucionado para que el conductor acceda. Buscamos que el usuario pueda viajar cuando y donde necesita. La tecnología forma parte de toda nuestra toma de decisiones”.

Para Frías, tres cuestiones son fundamentales: la mirada humana, la personalización y la operación. En esta línea, explicó: “La IA sirve para tomar decisiones en medio de tanta volatilidad, te dice ‘algo está pasando acá’, pero es fundamental la mirada humana para ir al lugar correcto. El taxi y el conductor que se le asigna a cada usuario no es al azar. Depende del horario, el precio, tus experiencias previas. La IA ofrece una experiencia personalizada y hasta te sugiere que el próximo viaje lo reserves para evitar situaciones de estrés. Un algoritmo elige y entiende cuál es la mejor opción y hace una propuesta. En su momento decidía por la distancia y ahora elige si el lugar es atractivo para el conductor o la probabilidad de que el usuario cancele o no el viaje.

Finalmente, destacó el valor de la seguridad al momento de manejar bases de datos tan amplia, como lo hace Uber, que opera en ciudades con hasta cinco millones de habitantes. “La seguridad es una parte fundamental de nuestro valor. A veces la gente elige nuestra app, en lugar de un auto de la calle. La seguridad tiene que ver con la documentación que se pide y la información, detectar patrones donde alguien puede estar en riesgo, esa es la primera etapa. Cuando pedís un viaje a las 3am, probablemente la app sugiera compartir tu ubicación para la próxima ocasión. Por otro lado está la seguridad en tiempo real, siempre que ponen una dirección, la app les sugiere mientras hace una evaluación de cada pedido individual. La IA nos permite tener una visión que naturalmente no tenemos”, concluyó.

Sobre el cierre, los participantes del foro contaron con la posibilidad de realizar preguntas a los disertantes y se generó un nutrido debate respecto de los métodos de seguridad para evitar el robo de datos y la protección de los mismos en cada una de las empresas.