Por Jair Pérez, CEO de Gesta Labs
Mail: jair@gestalabs.com
Una encuesta de Gartner a principios de 2020 (3 barriers to
AI adoption) sugirió que el principal obstáculo que ven los ejecutivos para
adoptar la inteligencia artificial de forma transversal en su organización es
la falta de habilidades especializadas en su personal. No les falta razón,
pero eso no es todo y, quizá, los ejecutivos no están siendo del todo honestos.
No solo se necesita una fuerza laboral que comprenda todo el
proceso de explotación de los datos, sino un cambio rotundo en el liderazgo
y en la visión de los altos ejecutivos (C-Level) respecto a las tecnologías
emergentes.
'Los datos, y no el petróleo, son el recurso global más
valioso hoy en día' (The Economist). Parece que esto lo entiende la mayoría, pero
luego sucede que ven un proyecto de IA como cualquier proyecto de TI. Y no lo
es.
¿Por qué digo esto? Porque los altos mandos en las
empresas suelen ver estos proyectos con el mismo enfoque con el que han
abordado otros proyectos de tecnología; es decir, con la métrica financiera
tradicional para intentar establecer un Retorno de Inversión (ROI).
No quiero decir que un proyecto de IA no deba ofrecer
quick wins y un payback a corto plazo, pero verlo únicamente de esta forma
es un sesgo. Hay muchas aristas y matices detrás de un proyecto de este tipo.
Por ejemplo, los procesos de iteración y experimentación en
soluciones que, a simple vista, parecen sencillas —hola, mantenimiento
predictivo— a veces pueden ser exhaustivos y desgastantes hasta dar con la
solución efectiva, pero son necesarios en una empresa que aspira a ser
disruptiva en su ramo y añadir capacidades digitales de cara a su futuro.
Adicionalmente requiere generar y almacenar datos en máquinas y procesos clave
para construir un historial representativo que nos permita alcanzar eficiencias
elevadas, esto es un esfuerzo que requiere dinero, tiempo y ciertos roles. Por
lo tanto, el ROI en un proyecto de IA puede ser muy alto y agrega un valor
que no aporta cualquier proyecto de TI. Requiere paciencia en la
consecución de los resultados y una visión hacia los siguientes cinco años. Por
eso hablo de un cambio en la visión y el liderazgo.
Y luego está el problema de la falta de habilidades para
sacarle el máximo provecho a los datos digitales. Las empresas industriales con
la visión en un futuro digital están intentando resolver este tema conformando
un equipo especializado en analítica de datos que se enfoca en recopilar la
información digital de todos los procesos de la empresa, desde manufactura y
cadena de suministro hasta comerciales, y evalúa las tecnologías emergentes y
casos de uso que pueden tener un mayor impacto para explotar esos datos.
Una empresa que lo ha entendido muy bien es BMW, que
ha creado equipos especializados en ciencia de datos con la encomienda de
desarrollar casos de uso con IA. Como resultado de estos esfuerzos han
implementado proyectos piloto con soluciones de Computer Vision para
reforzar sus procesos de inspección de calidad en algunas de sus plantas,
con casos de uso muy específicos como la verificación de la posición de las
calcomanías en sus modelos, hasta otros más complejos como la detección de
microgrietas y fisuras en sus procesos de estampado, entre muchos otros.
Su caso es ejemplar, sin duda, pero no es el único. Las
mexicanas Metalsa y Nemak, emblemáticos Tier 1, desde hace unos años tienen un
equipo de analítica enfocado en optimizar algunos de sus procesos a través
de la explotación de los datos digitales.
En otros sectores, Cemex se ha distinguido por crear un
área digital que analiza tecnologías emergentes y desarrolla casos de uso
para medir el potencial en sus procesos.
Son casos de empresas meramente industriales que han
decidido mirar más allá de su operación cotidiana, hacia el vertiginoso mundo
digital, para sentar las capacidades digitales de su futuro.
Pero esto no sería posible sin un liderazgo -C-Level- que
crea en el poder de los datos. Siempre insisto en que la transformación
digital no se trata solo de tecnología, soluciones y procesos, sino de personas
que las impulsan y las ven como la base de una visión estratégica a futuro.
Es necesario que los altos mandos se convenzan de que los
datos son el activo más valioso estos días y que, en consecuencia, creen
equipos alineados de manufactura, cadena de suministro y ciencia de datos que
puedan crear soluciones disruptivas y de alto potencial enfocadas en resolver
los problemas operativos que cuestan dinero y que, de a poco, suman capacidades
digitales.
Sin duda exige un cambio de visión y de pensamiento. Si
quieres sobrevivir en un mundo digital debes intentarlo.
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