Accenture crea nueva unidad de negocio de Inteligencia Artificial Aplicada con foco en industrias locales

Con el fin de promover el uso de tecnologías en los procesos de industrias locales, la consultora global Accenture creó una unidad de Applied Inteligence -Inteligencia Artificial (IA) Aplicada-, que a través de data analytics e IA desarrollará soluciones para diversos sectores y empresas.

La nueva línea de negocio -que está en fase de creación- será liderada por el ingeniero comercial Francisco Rojas, y contará con 30 profesionales basados en Chile, para generar modelos predictivos y software personalizados para resolver problemas.

Esta unidad ya está en otros países de la región donde la consultora tiene operaciones, como Argentina, Perú y Brasil y la idea de estar también en Chile apunta a reforzar el uso de IA y analítica en industrias locales, donde hay espacio de crecimiento.

Rojas afirma que hay un bajo uso de estas herramientas para tomar decisiones comerciales y operacionales, particularmente en el área de recursos naturales, en empresas mineras, forestales y de combustibles.

“Son industrias que se están poniendo cada vez más competitivas y requieren usar data, ya sea de sus clientes o de procesos operativos y del mercado, para tomar mejores decisiones (…). Queremos aportar desde la inteligencia aplicada a que los clientes muevan la aguja de sus negocios”, explica Rojas, Head Applied Intelligence Chile.

El ejecutivo detalla que este año se centrarán en el sector de recursos naturales, para lo cual ya están en conversaciones con las principales empresas de esta industria.

“Este año nos enfocaremos en la industria de recursos naturales, donde el tema ya está instalado y hay espacios para operacionalizar el uso de la data y explorar en qué partes de la cadena de valor la analítica puede mover la aguja” , afirma Rojas.

-¿Cuál es el cronograma de implementación? ¿Los ha afectado el coronavirus?

-Hasta el momento, el coronavirus no ha afectado el cronograma. Ahora estamos armando el equipo, incorporando personas a la unidad de negocio, y en un proceso de entender las industrias a las que apuntamos. Ya estamos muy vinculados con la minería, por ejemplo, y partiendo algunas cosas concretas con ellos. Durante el segundo semestre comenzaremos a implementar los proyectos.

-Si la unidad ya existe en otros países de Sudamérica, ¿por qué se instalan ahora en Chile?

-Tiene que ver con el tipo de mercado, si bien el tema de data analytics e IA está instalado en varias industrias, la implementación es lo que más cuesta. Por ejemplo, en el retail se usa mucho, pero el grado de implementación no es tan alto como podría ser, porque lo temas de analytics son complejos y cuesta que las industrias los vayan incorporando.

-¿Por qué decidieron enfocarse en el sector de recursos naturales?

-Son industrias muy intensas en la eficiencia de costos y ese es un tema que ha sido complejo en los últimos años porque el costo de mano de obra, energía y agua ha aumentado. Esto implica que hay que ser más eficientes en la toma de decisiones operativas que decanten en un resultado comercial más holgado de lo que se tiene hoy.

-¿En qué fase están las conversaciones con empresas?

-Estamos hablando con los operadores más grandes de la industria de recursos naturales. Es una etapa exploratoria donde estamos conociendo los procesos relevantes de cada empresa y entendiendo sus modelos de negocio, ver dónde es posible incorporar analítica. Hay que construir un roadmap de trabajo.

-¿Cómo será este modelo de trabajo con estas compañías?

-Dependerá del grado de madurez de cada empresa en el uso de tecnologías y herramientas para temas de data analytics. Probablemente muchas de las cosas que desarrollemos, como programación y software, se prueben y luego se escalen para implementarlas en las compañías.

-¿Qué procesos o áreas buscan impactar?

-Vemos oportunidades en optimización de procesos productivos, como mantenimiento predictivo, o accidentabilidad, saber cómo, a partir de la data, generar modelos predictivos para evitar accidentes. También para evaluar la logística e inventarios. Esas son áreas donde vemos oportunidades importantes de productividad y eficiencia a partir de la data.

Proyecciones

-¿Cuáles son sus estimaciones de crecimiento en 2020?

-El principal objetivo es participar del diseño de los roadmap de los clientes actuales, implementar parte de este plan -que es lo más difícil en proyectos de machine learning o IA- y comenzar con la escalabilidad de las soluciones. Y proyectamos terminar 2020 con unos diez clientes.

-¿Cómo enfrentarán la escasez de profesionales TI para armar el equipo?

-Una de las responsabilidades que tenemos es captar y preparar talento. Hay un ´viaje´ que debemos hacer para generar vínculos con universidades, centros de formación técnica y startups.