Julián Herman: “En IA generativa las empresas chilenas están en una etapa defensiva y empezando a probar usos”

En un nuevo episodio del podcast IA LAB, en el que se analizan los retos y oportunidades que abre la nueva era de la Inteligencia Artificial (IA) en el país, el managing director y partner de Boston Consulting Group (BCG), Julián Herman, abordó cómo las empresas están usando esta tecnología, el estado de su desarrollo y señaló que los modelos de IA deben ser “responsables” para confiar en ellos.

Dijo también que según algunos estudios, el mercado de la IA generativa podría representar US$ 230 mil millones a 2030.

“El marco para asegurarnos de que producimos resultados que no son sesgados, que son inclusivos y que esto se está ocupando bien es lo que llamamos IA responsable”.

- ¿Cuál es el nivel de adopción de IA en las empresas chilenas?

- En general, es bastante interesante lo que se ha venido haciendo. Hemos tenido muchos casos de aplicaciones en minería y en servicios financieros y en esto ha sido un precursor.

Ahora, en IA generativa, las empresas chilenas están en una etapa defensiva y empezando a probar. Defensiva en el sentido de que algunos dicen ‘oye, déjame ver, entender (porque) no quiero hacer leseras con esto’. Y otros que están diciendo ‘ya, pongamos ciertos cortafuegos, protecciones y empecemos a probar casos de uso.

- ¿Y cómo se logra un mayor uso?

- Cuando uno empieza a analizar las razones por las cuales se adopta o no, la primera es la educación y entender bien para qué sirve cada herramienta. Esto que parece bien trivial, en las discusiones que tengo con directorios o con gerencias generales hoy es el principal aspecto que está parando a avanzar más. ¿Por qué? Hay un gran camino recorrido en IA tradicional y eso lo tenemos claro. Las empresas ya entendían qué funcionaba bien y qué mal. Con la IA generativa muchas todavía no entienden para qué sirve y donde realmente son buenos o no.

La IA generativa es una herramienta más, especializada para ciertos problemas. Si la ocupas para lo que funciona bien, es brutal. Si la ocupas para otras cosas, caes en el problema de sobreestimar la capacidad de la herramienta y termina destruyendo valor. Entonces, la primera pregunta es dónde funciona bien y después convencer a la alta gerencia.

- ¿Qué casos de uso son los más frecuentes hoy?

- Me gusta lo que se está haciendo en minería con IA, como ocupar modelos de machine learning para mejorar la recuperación de cobre y mantenimiento preventivo. Chile a nivel global ha sido un precursor de estos casos de uso.

Hoy estamos pasando de estas pruebas a otras más industrializadas y el desafío es cómo llevar esto a generar valor en el tiempo.

Productividad e IA responsable

- Especialistas plantean que la IA podría ayudar a mejorar los índices de productividad. ¿Coincide?

- Absolutamente de acuerdo. La IA va a ayudar a encontrar nuevos modelos de negocio.

Hoy en Brasil estamos viendo con bancos mejoras en sus procesos de call center, con 20% de alza en la productividad sin bajar la satisfacción solamente instalando herramientas de IA. Extrapola eso a otras industrias. Hay que subirse temprano y hay que entender para qué es bueno.

- Un informe del BCG alertó que la región se está quedando atrás en IA responsable. ¿Cómo se mejora este indicador?

- Este es un temazo y si me preguntas (la importancia), creo que está en cómo hacemos que estos modelos sean responsables. Tenemos que confiar en los modelos, y confiar en que nos van a dar una respuesta clara, que no van a tener sesgo y que van a ser inclusivos.

Hoy, en el camino que estamos recorriendo, eso no necesariamente está bien manejado y el marco para asegurarnos de que producimos resultados que no son sesgados, que son inclusivos y que esto se está ocupando bien, es lo que llamamos IA responsable.

En este estudio que hicimos con el MIT con 13 panelistas, 11 dijeron que nos estamos quedando bastante atrás y en la región es bastante similar, y que la primera razón es que estamos en un modo de ir para adelante, echémosle y todo el que se quede más atrás va a quedar fuera del mercado. Ahí tienes un problema de que el miedo a quedarse fuera es el que está triunfando. La segunda razón es que esto es complicado y creo que ni las empresas que lo están haciendo realmente entienden lo que está pasando.

Ahora, ¿cómo mejorar? Primero concientizar, porque esto es importante. No puede ser que nuestros modelos tengan bases de datos sesgadas porque nos darán resultados sesgados.

- ¿Qué fortalezas tiene el país en comparación con Latinoamérica?

- Chile tiene una fortaleza muy potente en términos de infraestructura, la disponibilidad de banda ancha y de cloud es súper conducente a lo que necesitamos para tener un buen desarrollo de la industria.

Lasoportunidad es cómo podemos traer la IA a los currículos de los colegios. Lo antes que metamos estos temas en la educación básica y media, y que la gente empiece a entender que esto es una herramienta más, vamos a avanzar más.