La C\u00e1mara Chilena Norteamericana de Comercio, AmCham Chile, a trav\u00e9s de su Comit\u00e9 de Innovaci\u00f3n, Tecnolog\u00eda y Data, llev\u00f3 a cabo el conversatorio “\u00bfPor qu\u00e9 las empresas no logran obtener el valor que supone la IA?”, con la participaci\u00f3n de Patricio Cofr\u00e9<\/strong>, Socio de Datos, Anal\u00edtica e Inteligencia Artificial de EY, y Francisco Rojas<\/strong>, Director ejecutivo de Applied Intelligence, la unidad de datos e IA de Accenture Chile. La conversaci\u00f3n fue moderada por Macarena Gatica<\/strong>, Chair del comit\u00e9 y socia de DLA Piper.<\/p>\n El encuentro parti\u00f3 de un dato que Gatica plante\u00f3 como marco inicial: un estudio del MIT que analiz\u00f3 cientos de implementaciones de inteligencia artificial concluy\u00f3 que cerca del 95% no obtuvo un retorno medible, y que solo una de cada veinte logr\u00f3 capturar valor real. El estudio explic\u00f3 ese resultado por un factor organizacional: la capacidad de cada empresa para integrar la IA en su operaci\u00f3n diaria.<\/p>\n Cofr\u00e9 orden\u00f3 el problema en tres niveles de madurez, con un esquema que atribuy\u00f3 a Gartner. El primero es la productividad individual, el terreno de herramientas como Copilot \u2014asistentes de inteligencia artificial integrados en programas de oficina\u2014: accesible, pero de techo bajo, con un ahorro de tiempo modesto que no altera los procesos de fondo. El segundo nivel implica redise\u00f1ar procesos completos \u2014por ejemplo, c\u00f3mo una empresa incorpora nuevos clientes, eval\u00faa riesgo crediticio u origina un pr\u00e9stamo\u2014 en lugar de aplicarles parches. El tercero es transformar el modelo de negocio y abrir l\u00edneas de ingreso nuevas. Seg\u00fan Cofr\u00e9, la mayor\u00eda de las empresas chilenas se estanca en el primer nivel. “En Chile, muchos de los modelos que nos ha tocado hacer tienden m\u00e1s a evitar perder que a ir a buscar ganar”, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n Rojas lleg\u00f3 a una conclusi\u00f3n parecida por otra v\u00eda. “Este es un problema humano, no es un problema t\u00e9cnico”, plante\u00f3, y sostuvo que la ingenier\u00eda y la habilitaci\u00f3n tecnol\u00f3gica ya est\u00e1n disponibles y a nivel parejo para cualquier empresa. A partir de una trayectoria de cerca de cien proyectos propuso seis criterios de dise\u00f1o para que un proyecto de IA efectivamente capture valor: alineamiento con la estrategia del negocio, redise\u00f1o real de procesos, foco en la visi\u00f3n de producto por sobre los entregables intermedios, cultura y adopci\u00f3n como criterio central, una arquitectura capaz de crecer sin rehacerse desde cero, y medici\u00f3n estructurada del retorno. “Cuando trabajas con inteligencia artificial siempre tienes que tener una visi\u00f3n de producto y de construir activos para las compa\u00f1\u00edas; si no, es una p\u00e9rdida de tiempo”, plante\u00f3.<\/p>\n Rojas tambi\u00e9n aport\u00f3 un criterio de dise\u00f1o organizacional: la habilitaci\u00f3n tecnol\u00f3gica debe estar centralizada; la explotaci\u00f3n y captura de valor, lo m\u00e1s cerca posible del negocio. “Habilita a nivel central, explota a nivel local”, resumi\u00f3. Ilustr\u00f3 el punto con un caso de retail: un motor de recomendaci\u00f3n que sugiere productos al vendedor de un almac\u00e9n de barrio en el momento de tomar el pedido, seg\u00fan el historial de compra del local y el comportamiento de negocios similares.<\/p>\n Ambos coincidieron en que, sin un ejecutivo dispuesto a asumir un caso de uso exigente y sostenerlo pese a la incertidumbre, los proyectos de IA no pasan de un piloto en PowerPoint. “Toma un caso que te parta por la mitad, porque ah\u00ed no ten\u00eds escapatoria: hay que hacerlo bien s\u00ed o s\u00ed”, plante\u00f3 Rojas. Cofr\u00e9 cerr\u00f3 con una proyecci\u00f3n apoyada en una carta reciente del CEO de Microsoft, Satya Nadella. La pr\u00f3xima ventaja competitiva, plante\u00f3, estar\u00e1 en los “ciclos de aprendizaje”: la capacidad de una organizaci\u00f3n de mejorar de forma recursiva a partir de cada interacci\u00f3n con sus clientes.<\/p>\n Sobre el impacto en el empleo, ambos anticiparon una transici\u00f3n dura y r\u00e1pida para las tareas m\u00e1s repetitivas, aunque se declararon optimistas en el largo plazo. Cofr\u00e9 traz\u00f3 un paralelo con la llegada de la electricidad y de internet: tecnolog\u00edas de prop\u00f3sito general que, tras desplazar ciertos empleos, terminaron abriendo demanda por servicios que antes no exist\u00edan.<\/p>\n Al dar la bienvenida al conversatorio, Gatica hab\u00eda situado la discusi\u00f3n tambi\u00e9n como una oportunidad pa\u00eds. “Chile tiene condiciones reales para consolidarse como un hub digital de la regi\u00f3n, y un plan nacional de data centers que puede convertir al pa\u00eds en una plataforma de innovaci\u00f3n para Am\u00e9rica Latina”, plante\u00f3. Para AmCham Chile, la diferencia entre las compa\u00f1\u00edas que capturan valor de la inteligencia artificial y las que se quedan atr\u00e1s pasa por la disposici\u00f3n a integrar la tecnolog\u00eda en el n\u00facleo del negocio y a redise\u00f1ar procesos que hoy funcionan, pero podr\u00edan hacerlo mejor.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En un conversatorio del Comit\u00e9 de Innovaci\u00f3n, Tecnolog\u00eda y Data, dos especialistas coincidieron en que el liderazgo y la cultura organizacional son los que determinan si la tecnolog\u00eda rinde en la pr\u00e1ctica.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":47099,"parent":0,"template":"","news_tax":[51,60],"user_type":[44,6],"class_list":["post-47098","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news_tax-amcham-al-dia","news_tax-comite-ia-data","user_type-actividades-amcham","user_type-general"],"acf":[],"yoast_head":"\n