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Inteligencia Artificial de las grandes organizaciones de Latinoamérica

Inteligencia Artificial de las grandes organizaciones de Latinoamérica
#Datos
29 de jul - min de lectura

Después de varias décadas oyendo hablar de la inteligencia artificial (IA), desarrollos recientes en técnicas de aprendizaje profundo, disponibilidad de datos y el crecimiento de la capacidad de cómputo, traen consecuencias directas en las organizaciones.


En este contexto, la consultora everis, en alianza con MIT Tech Review en español, realizó o una investigación en seis países de América Latina para entender la visión, estrategia y adopción de la IA por parte de las grandes organizaciones latinoamericanas. A tal fin, entrevistaron a más de 40 directivos y  a más de 100 personas responsables de liderar la adopción de IA en sus empresas.

El estado actual

La adopción de IA por parte de la mayoría de las grandes compañías de Latinoamérica es todavía incipiente, igual que el conocimiento sobre sus oportunidades y posibilidades.  

Comparando por sector de actividad, las compañías cuyo modelo de negocio se basa en el tratamiento de la información y los datos están a la cabeza.  

Al igual que en otras regiones del mundo, la brecha entre los sectores más avanzados y los más rezagados amenaza con ser cada vez más grande. Esto puede causar que los sectores más lentos en la implementación de IA tarden más en adquirir datos, talento y competencias clave, ralentizando así el propio desarrollo de la tecnología en la empresa.

Si bien la mayoría de los entrevistados reconoce el potencial de la tecnología para optimizar y transformar la manera en cómo los diferentes departamentos de la empresa trabajan y se relacionan con sus usuarios y están convencidos de que está llamada a ser una tecnología clave en el futuro de su organización y sector. Estos directivos, de distintos países e industrias, coinciden en que el uso de IA por parte de las empresas es una realidad que no admite réplica.

A nivel regional, Brasil lidera la implementación de la tecnología, tanto en inversión realizada, recursos involucrados o diversidad de aplicaciones. En segundo lugar, está Argentina, un país que, pese a contar con una economía tres veces menor que la mexicana, posee un ecosistema tecnológico desarrollado, factor que sin duda ha contribuido a la mayor adopción de la IA en el país respecto a sus vecinos regionales.

Desafíos

1. Visión y conocimiento a nivel directivo: La IA es una tecnología que reformula el contexto de negocio, lo que permite crear ventajas competitivas y generar nuevas fuentes de valor a aquellas empresas que puedan articular proyectos integrales con IA y utilizarla en distintas áreas de la organización. Sin embargo, en muchas de las empresas contactadas, este gran potencial de la tecnología no está acompañado todavía de una visión estratégica por parte de la alta dirección sobre cómo la tecnología puede transformar industrias completas.

2. Talento especializado: Los proyectos con IA requieren un tipo de talento especializado, en el que son esenciales las competencias tecnológicas, como el tratamiento de datos; habilidades matemáticas, como el conocimiento estadístico; así como la comprensión profunda de cómo los datos y la IA pueden generar valor al negocio. Todas las empresas entrevistadas coinciden en que la falta de talento es uno de los principales desafíos a la hora de desarrollar proyectos de IA más ambiciosos dentro de la organización. Este desafío implica no solo encontrar los profesionales con las habilidades requeridas si no también retenerlos en la organización.

La demanda de las competencias requeridas para desarrollar y optimizar algoritmos y redes neuronales es mucho mayor que la oferta disponible en el mercado, algo que ocurre en todas las geografías y especialmente en América Latina.

3. Ética y regulación: Una particularidad de la IA frente a otras tecnologías digitales es que su uso plantea un gran número de retos y cuestionamientos éticos. Esto abre una nueva perspectiva para las empresas que, acostumbradas a entender y resolver retos de negocio, ahora se encuentran con la tarea de comprender y actuar de manera responsable en temas como la privacidad, justicia, inclusión, responsabilidad, transparencia, los sesgos de los algoritmos y la propiedad de los datos.

Si bien pocas empresas están poniendo en marcha políticas y sistemas que les permitan garantizar el respeto a los elementos arriba mencionados, la mayoría de los directivos entrevistados reconoce que el tratamiento ético de los datos y la incorporación de consideraciones morales en el uso de la IA son cuestiones fundamentales, y por tanto tienen que ser definidas y adoptadas al más alto nivel de la organización.

El entorno regulatorio de algunos países se está adaptando a esta nueva realidad, con la Ley General de Protección de Datos (LGPD) de Brasil y la adopción del Reglamento General de Protección de Datos europeo (RGPD) por parte de muchas de las empresas contactadas. Esto indica que la adopción de regulaciones por parte de las empresas permitirá establecer un marco común de principios compartidos que garanticen un uso seguro de la IA.

4. Disponibilidad de los datos: La importancia de los datos en el desarrollo de la IA es crucial ya que son el insumo necesario para que la tecnología funcione. Cuanto mayor sea la cantidad y calidad de los datos usados para entrenar los algoritmos más precisos serán los resultados. En esta línea, unos de los principales desafíos que enfrentan las empresas son la disponibilidad y limpieza de los datos.

Contar con conjuntos de datos lo suficientemente completos para poder entrenar algoritmos de IA es complejo, ya que es necesario que la información exista y sea capturada de forma que sea procesable, veraz y de calidad. Es primordial que las organizaciones tengan estructuras de captura y gobierno de datos robustas que además garanticen la seguridad y privacidad de los datos, de manera que estos sean colectados, agregados y combinados de una manera ética y alineada con los intereses del negocio y la organización.

5. Liderazgo e inversión: La implementación de IA exige una nueva manera de organizar la empresa, trabajar y relacionarse con los usuarios, lo cual necesita un compromiso por parte de los líderes para hacerlo realidad.

Dado que la aplicación de la IA generalmente implica recursos transversales, con procesos complejos que involucran a diversas áreas, eliminar los silos funcionales de la empresa es una de las iniciativas clave a llevar a cabo y a la vez un gran desafío en este proceso de transformación, según la mayoría de los entrevistados.

En este sentido, nueve de cada diez entrevistados consideran insuficiente la inversión de su organización en proyectos de IA. Muchos de los directivos piensan que la actual situación macroeconómica en la región está limitando el presupuesto disponible para nuevas tecnologías o proyectos que utilicen IA. Este fenómeno demuestra que la mayoría de estas aún empresas perciben a la IA como un gasto sin conexión con casos de negocio ni retorno financiero claro.

Como se ve, hay mucho por hacer respecto al uso de IA en las organizaciones. A medida que aumente su implementación, se incrementarán las posibilidades que esas empresa escalen y personalicen soluciones para llevar servicios y productos a más personas de forma más económica. 

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"El uso de herramientas digitales en el proceso de selección de personal es beneficioso tanto para los candidatos como para las empresas"

En esta entrevista cuenta más detalle sobre esta solución y qué impacto genera tanto en sus usuarios. ¿Cuánto hace que surgió Robin y por qué motivo se les ocurrió crearla?Robin surge hace poco más de un año y medio porque, tras trabajar en Recursos Humanos por más de 20 años, vimos que había una gran oportunidad de utilizar ciencia y tecnología en todo lo que tiene que ver con modelos predictivos en el comportamiento de las personas. De esta manera, es posible evitar los sesgos al elegir al mejor candidato y predecir muchísimo mejor las habilidades de los candidatos que se están evaluando, así como para trabajar en el ámbito del desarrollo profesional de los talentos.¿Qué suelen decir los candidatos respecto a esta nueva forma de avanzar en un proceso de selección de personal?Los candidatos están encantados con que se utilice tecnología en el proceso de evaluación y selección. De hecho, el Customer Satisfaction Rate (CSR) que utiliza nuestra plataforma para medir el nivel de satisfacción con la herramienta está por encima del 95%.¿Cómo hacen para evitar sesgos de género y edad entre otros?Contamos con un equipo de data scientists que trabaja todo el tiempo monitoreando y auditando los resultados de las pruebas para evitar estos sesgos.¿En qué aspecto las empresas observan mejoras al utilizar Robin respecto a los métodos de reclutamiento tradicionales?Algunas de las mejoras tienen que ver con automatizar, digitalizar y llevar a gran escala los procesos de evaluación. Con Robin también se evitan sesgos culturales y verbales, y esto es algo muy valorado por las organizaciones. Nuestra herramienta tiene una base de ciencia por detrás, por lo que es muy precisa y objetiva.¿Qué tipo de compañías están utilizando esta solución?Hoy utilizan nuestra plataforma empresas de distintas industrias como servicios, banca, tecnología y educación, entre otros.¿Cómo son los resultados que muestra plataforma y estos son confeccionados por personas o por algoritmos?Los resultados que muestra la plataforma son automatizados. Dentro de Robin tenemos niveles de información individual hasta poder evaluar a grandes grupos de persona para llegar a tener mapas de talentos.¿Cómo impacta en los especialistas de selección de personal la llegada de una herramienta como esta?La solución de Robin en el mundo de los especialistas de Recursos Humanos impacta muy bien por varias razones, entre ellas, que es una herramienta muy atractiva para los candidatos que la prueban. Del lado de la información, genera un nivel muy interesante y rico porque reportamos el nivel de competencias personales y digitales, incluyendo foco, atención e impulsividad, entre otros. Definitivamente, se entiende al candidato con mucha profundidad.¿Cuánto tiempo le lleva a un especialista dominar Robin?Está diseñada para que sea 100% autoadministrable por la empresa, con lo cual es muy intuitiva. En pocos minutos cualquier persona aprende a utilizarla.¿Qué consejos para personas que deben pasar un proceso de selección con este sistema?En primer lugar, procurar disponer de 20 minutos libres para hacer las pruebas con tranquilidad para tomar el juego mediante el cual lo evaluaremos y, en segundo término, que disfruten de la propuesta y que jueguen tal como lo son en la vida real.  

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Ranking: las 10 posiciones digitales mejor remuneradas

Según el relevamiento realizado por la consultora global en recursos humanos Mercer, el Gerente de Seguridad Informática lidera el ranking de posiciones digitales mejor compensadas a nivel gerencial, seguido por el Gerente de Arquitectura en segundo lugar, el Gerente de Experiencia al usuario en la tercera posición, el Gerente de Business Intelligence (BI) en la cuarta; el Gerente de Desarrollo en el quinto lugar; en la sexta posición se ubica el Gerente de Marketing Digital, en el séptimo puesto el de Desarrollo de negocios; en el octavo el Gerente de Arquitectura de Computación en la nube; el Gerente de Producto en el noveno lugar y en el último puesto el Gerente de Infraestructura. En el nivel de los analistas senior, las posiciones se modifican. En el primer lugar se encuentra el Arquitecto; seguido por el Desarrollador mobile en segundo lugar.  En la tercera posición se ubica Arquitectura de computación en la nube, en el cuarto el Desarrollador Back End; en la quinta posición se ubica el Analista de Seguridad Informática; en la sexta el Desarrollador Full Stack; en la séptima posición se encuentra el Analista Devops; el octavo lugar lo ocupa el Analista de Producto; el noveno lugar se encuentra el analista de Estrategia y Planificación de Ecommerce; en la décima y última posición se ubica el Desarrollador Front End.  El 89% de las empresas que participaron de la encuesta tienen dificultad para atraer determinados perfiles, entre ellos: Desarrollador Full Stack; Desarrollador Mobile; Desarrolladores de Software, Arquitectos, Scrum Master; Data Scientists; Product Designers; Desarrolladores JAVA, Python y Ruby. Esta realidad es una gran oportunidad para todos aquellos que quieran aprovechar esta tendencia, ya que es posible convertirse en especialista de cualquier de estas disciplinas en un curso corto a distancia basado en la práctica.   En cuanto al incremento salarial previsto para el 2020 por las empresas de High Tech específicamente (que representan el 40% de las empresas participantes), es de un 45,5 por ciento. El 40% tiene previsto dar 3 aumentos; otro 40% dará 2 y un 20% dará 4 o más incrementos. En cuanto a la participación por nivel organizacional desde la perspectiva de género, se observa mayor participación de mujeres en los niveles de Profesional junior (37%); Profesional Semi Senior (34%); Jefe (30%). La menor presencia femenina se presenta en el nivel de Director (4%); Gerente Senior (13%) y Profesional Especialista (17%). Los sectores de Bancos y de Seguros son los que presentan menor brecha de género en estas posiciones.

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Marketing digital: apps móviles para aumentar las ventas de fin de año

A través de su reporte “The State of Shopping Apps Marketing”, la firma AppsFlyer señala que las aplicaciones móviles de e-commerce impulsan 3 veces más las compras, convirtiéndose en el canal primordial para las marcas que buscan aumentar sus ventas y base de clientes durante la próxima temporada de compras de fin de año que se inicia en el mes de octubre.De acuerdo al reporte, la instalación de apps de comercio electrónico en América Latina creció 93% entre abril y junio, como consecuencia de las medidas de distanciamiento social impuestas en todos los países. A su vez, la instalación de apps de marketplace como MercadoLibre aumentó 35% en el mismo periodo.Por este contexto es que las marcas en la próxima temporada de compras deberían tener en cuenta algunas aspectos tales como atraerá los  usuarios con anticipación a través de las campañas publicitarias. Para eso es preciso contar con una buena estrategia de marketing digital.También es importante “pensar diferente”. Esto significa considerar que lo que funcionó el año pasado puede que este año no funcione ya que los hábitos de consumo cambiaron drásticamente, por lo tanto hay que innovar en la creatividad de las campañas, hacer diferentes versiones y pruebas para tener la versión con la que se logrará el éxito. Por otra parte es indispensable implementar una infraestructura de medición para contar con los datos y su análisis en tiempo real para lograr el mayor retorno sobre la inversión publicitaria.Perfeccionar la experiencia del usuario es otro punto relevante: Los consumidores se volvieron más activos durante la pandemia, por ello, las marcas deben aprovechar esta tendencia como una oportunidad para perfeccionar la experiencia del usuario, es decir, que la app sea amigable y accesible en cualquier dispositivo, con una rápida navegación, y procesos de pago seguros y sencillos.  Por último, hay que aprovechar los medios propios para interactuar con el usuario: Los mensajes de texto (SMS), notificaciones automáticas, correos electrónicos y redes sociales sirven para seguir atrayendo usuarios a la app. Utilizar correctamente estas herramientas puede reducir los costos de marketing y fomentar mejores relaciones con los consumidores. Es importante ofrecer un valor real con la app y evitar saturar a los usuarios con información que no sea de su interés, ya que de lo contrario, elevará rápidamente los niveles de abandono de la aplicación. El reporte The State of Shopping Apps Marketing, edición 2020 está disponible aquí.