“Las empresas que sepan aprovechar bien sus datos serán las que lideren sus industrias. Porque el futuro de los negocios es un futuro customer-céntrico, es decir, centrado en los clientes. Y la mejor forma de hacerlo es usando ciencia de datos, inteligencia artificial y Machine Learning”. Con esta afirmación, Fredi Vivas, CEO de RockingData y experto en el tema sintetizó una de las claves de la transformación digital que se avecina.
En un contexto donde la personalización y la eficiencia definen el éxito, el uso inteligente de la IA y el análisis de datos se convirtió en un factor decisivo para la competitividad. Las compañías que logren entender en profundidad a sus clientes y anticiparse a sus necesidades serán las que marquen la diferencia en el mercado.
Pero no se trata solo de grandes compañías con acceso a sofisticados modelos predictivos. Vivas destacó que las pymes también pueden beneficiarse de la IA, aplicándola para optimizar operaciones, reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Conceptos como “Mindset de crecimiento con IA” o “IA First”, que menciona en esta entrevista, impulsan una visión donde la inteligencia artificial, además de automatizar tareas, expande las posibilidades del negocio. Las empresas que adopten esta visión, según su mirada, podrán mejorar sus procesos y su propuesta de valor.
Sin embargo, esta transformación no está exenta de desafíos. La dependencia digital también implica riesgos en términos de ciberseguridad, privacidad y confiabilidad de los sistemas. Vivas plantea escenarios donde la infraestructura tecnológica se convierte en una vulnerabilidad y obliga a las empresas a fortalecer sus estrategias de resguardo digital.
En esta entrevista con Innovación Digital 360, analiza cómo la inteligencia artificial cambia el funcionamiento de las empresas y qué estrategias pueden adoptar estas para no quedarse atrás.
1- En “¿Cómo piensan las máquinas?” mencionás que la IA podría haber coescrito el libro. Si una inteligencia artificial pudiera ser contratada como “empleado” en una empresa, ¿qué rol creativo creés que desempeñaría mejor y por qué?
Es una gran pregunta. La verdad es que, cuando escribí mi primer libro, Cómo piensan las máquinas, utilicé GPT, el modelo de lenguaje que está detrás de ChatGPT, para redactar el prólogo. Es decir, lo “prompteé”, por así decirlo. En aquel momento, entre 2019 y 2020, ChatGPT todavía no existía, pero sí un espacio llamado Playground, donde uno podía ingresar una idea. Le escribí: “Estoy haciendo un libro sobre inteligencia artificial, ¿qué opinás de todo esto?” Y la máquina generó un prólogo por sí sola.
El resultado fue sorprendente. Mucha gente me dijo que era la primera vez que veía un texto escrito por una inteligencia artificial. Fue llamativo y, en cierto modo, una casualidad, porque en ese momento no tenía un prologuista definido.
En aquel entonces, muchos no me creían. De hecho, me preguntaban: “¿Lo escribiste vos?” Y yo respondía: “No, no, fue la máquina”. El concepto de crear contenido nuevo con inteligencia artificial prácticamente no existía. La idea de IA generativa, como la conocemos hoy, no estaba instalada. Recién en 2022 empezamos a manejar ese término.
Cuando apareció ChatGPT, nos dimos cuenta de lo que realmente significaba: la inteligencia artificial generando contenido original. Hasta ese momento, para muchos, la idea de una máquina creando texto de manera autónoma simplemente no existía.
Claro que la IA existía, pero hacía otras cosas, digamos, ¿no? Durante muchos años, la inteligencia artificial se entrenó con distintos propósitos. Pensemos que el concepto de IA tiene más de 70 años; se empezó a desarrollar desde 1956 en adelante. En sus inicios, las máquinas fueron entrenadas con datos no solo para identificar, por ejemplo, que hay —no sé— un gato en un árbol, sino también para generar la imagen de un gato en un árbol a partir de palabras.
Esa es la diferencia clave de la IA generativa, y está muy ligada al concepto de creatividad. Entender qué son las cosas y crear algo nuevo a partir de lo que ya se sabe es, en esencia, lo que hacemos los humanos, ¿no? Es una creatividad distinta, basada en la creatividad humana, pero que a veces produce resultados inesperados y sorprendentes.
Yo probé herramientas de audio para generar música, como Osuno. También están las plataformas más avanzadas para la generación de video, como Sora, o de imágenes, como Grok 2 y Aurora, de X (antes Twitter). La verdad es que todas son muy sorprendentes.
Así que, si me preguntás qué haría la IA en una empresa, bueno, creo que su mayor aporte en términos de creatividad sería el de acompañar al ser humano para crear mejor, más rápido y con menos límites.
2- Los cuentos de Invisible plantean futuros posibles que parecen lejanos, pero están a la vuelta de la esquina. ¿Qué lecciones deberían extraer los empresarios de la ciencia ficción para tomar mejores decisiones en el presente?
La ciencia ficción me encanta. Tanto como entretenimiento como también como un ejercicio de pensamiento. Cuando uno consume ciencia ficción—especialmente la que me gusta a mí, que es una ciencia ficción más dura, por así decirlo—hay un componente de ciencia que la distingue. Es decir, en la ciencia ficción no sucede cualquier cosa; no es un género de fantasía como Harry Potter o El Señor de los Anillos, por mencionar algunos ejemplos.
En cambio, se presentan escenas y situaciones que, dentro de ciertos parámetros, tienen una probabilidad real de ocurrir. Y eso la convierte en una herramienta interesante para imaginar escenarios futuros, para pensar en universos desconocidos, donde las reglas, normas o protocolos que rigen no son los mismos que en el mundo en el que vivimos.
Cuando se intenta comprender las tecnologías exponenciales—como las criptomonedas, el metaverso, la nanotecnología o cualquier otra dentro de esa categoría—es muy difícil analizarlas desde una perspectiva tradicional. Uno tiende a pensar que evolucionarán de la misma manera que lo hicieron otras tecnologías en el pasado, pero no es así.
Las grandes compañías del mundo utilizan IA, Machine Learning y datos para vender más, optimizar procesos, reducir costos y comprender en profundidad a sus clientes
De hecho, existe una técnica llamada Future Design o Diseño de Futuros, que trabaja sobre este principio. Vi que en universidades de Estados Unidos se dictan clases y materias que utilizan la ciencia ficción como herramienta de análisis.
Cuando se tiene un negocio o una empresa, proyectar a tres o cuatro años en el ámbito tecnológico—como en mi caso, la inteligencia artificial—es extremadamente difícil debido a la velocidad de los avances. En ese contexto, estas metodologías pueden ayudar a elaborar escenarios, poner a prueba hipótesis, reducir la incertidumbre y desarrollar una visión más amplia.
3- Imaginar un mundo sin tecnología nos asusta, pero también nos hace cuestionar nuestra dependencia. ¿Qué deberían hacer las empresas para prepararse para escenarios extremos, como fallos masivos de infraestructura tecnológica? Y más con el avance de los hackers y la ciberdelincuencia…
Bueno, la tecnología y la infraestructura tecnológica —si tuviéramos que explicárselo a alguien desde cero— son lo que permite que el mundo se mueva hoy. Se vio el año pasado, hace apenas unos meses, cuando hubo un problema en aeropuertos y bancos por una falla de ciberseguridad: una actualización que no corrió y dejó un pequeño porcentaje de máquinas fuera de funcionamiento, lo que ocasionó un caos tremendo.
En mi último libro, Invisible, inventé siete relatos futuristas de ciencia ficción. Uno de ellos se titula El día que se llenó la nube y otro, Ciudadano digital borrado, que habla justamente de esto: cómo, si no estamos en una base de datos, no podemos ir a la clínica, no podemos ir a trabajar, no podemos entrar a nuestro edificio. Vamos hacia un modelo de ciudades cada vez más digitalizadas, como el de Estonia, por ejemplo. Y, por supuesto, eso también obliga —o debería obligarnos— a elevar el nivel de calidad de nuestras infraestructuras, de nuestra ciberseguridad y de nuestra alfabetización digital.
Mucha gente desconoce los riesgos del mundo digital: cómo cuidarse, cómo comportarse en una red social, qué información dar y cuál no.
Todo eso conforma una ciudadanía digital para la que no estamos entrenados. Y la infraestructura tecnológica que hace posible el funcionamiento de Internet y todo lo relacionado con ella, para mí, es la construcción más grande jamás creada por el ser humano. Es una obra increíble, pero que, en muchos sentidos, está emparchada con sistemas de los años ‘80, ‘90 y 2000. Son sistemas legados, como solemos llamarlos, que se interconectan pero que, muchas veces, resultan ineficientes.
Por eso, una nueva arquitectura tecnológica digital parece necesaria para lograr una infraestructura sustentable en todo sentido, incluso en términos de la huella de impacto en el ecosistema.
4- En un contexto donde la inteligencia artificial aprende continuamente, ¿cómo deberían las empresas gestionar los errores o fallos de los sistemas inteligentes? ¿Creés que podrían convertirse en oportunidades de innovación?
Sí, la misma inteligencia artificial puede ayudar a prevenir estos fallos y estas paradas gigantes que pueden detener el planeta, literalmente. Así como hubo una época, a finales de los ‘90, en la que no existían computadoras en los trabajos ni en las casas —y no fue hace tantos años, yo lo viví trabajando—, en ese entonces hubo que empezar a entender cómo funcionaba una computadora, cómo se instalaba un software. Luego, eso derivó en la expansión de internet en todos lados, o en casi todos lados, con móviles conectados continuamente a la red, algo que no ocurría en los ‘90.
Ese concepto de ubicuidad, es decir, la presencia de internet en todas partes, habilita la existencia de la inteligencia artificial en todos los ámbitos. Entonces, tuvimos que aprender a convivir con eso y a usarlo a nuestro favor. Creo que, en términos generales, el impacto positivo es mayor que el negativo, y lo mismo ocurrirá con la inteligencia artificial.
5- Muchas veces se habla de cómo las grandes empresas están aprovechando la inteligencia artificial, pero ¿qué estrategias prácticas recomendarías a las pymes para no quedarse fuera de esta revolución tecnológica?
Sí, la inteligencia artificial y los datos. Hay un concepto que me gusta mucho, que, bueno, con Rocking Data, mi empresa, estamos empezando a divulgar. Lo llamamos MAD, M-A-D, que representa Machine Learning, Artificial Intelligence y Data. Para nosotros, todo es parte de lo mismo: datos, modelos predictivos, capacidad de aprendizaje de las máquinas e inteligencia artificial, ya sea a través del procesamiento del lenguaje natural, la IA generativa o la visión artificial. Es un universo amplio.
A menudo, las empresas me preguntan: ¿Para qué se usa? ¿Para qué lo podés usar? Bueno, las grandes compañías del mundo utilizan IA, Machine Learning y datos para vender más, optimizar procesos, reducir costos y comprender en profundidad a sus clientes.
¿Y qué significa esto? Por ejemplo, un cliente que ya me compró: ¿Cada cuánto me compra? ¿Qué le recomiendo? ¿Qué probabilidades hay de que me genere mucho valor en el próximo año? Esta información me permite decidir si le otorgo más o menos descuentos o beneficios. También ayuda a detectar si una compra podría ser fraudulenta o a definir el precio ideal para cada persona que adquiere mis productos.
Nosotros tenemos que construir una inteligencia artificial confiable y responsable
Todos los clientes son diferentes. Tenemos muchos y cada uno pertenece a un segmento comportamental distinto, por lo que se comporta de manera diferente. Y esto no se debe solo al tamaño del cliente, sino también a factores como: ¿cómo me paga? ¿Desde qué lugar me compra? ¿Cada cuánto me compra? ¿Atiende mis llamados, lee los mails o los mensajes de WhatsApp?
Comprender a los clientes de manera integral, en 360 grados, es lo más importante. Para eso, podemos utilizar múltiples fuentes de datos: los sistemas de ventas, el CRM, Google Analytics aplicado a la web de la empresa, o incluso Excel, para analizar qué me compró, qué no me compró, a qué precio lo hizo y qué interés podría tener en seguir comprando. Esto no solo permite maximizar las ganancias de las pymes, sino también ofrecer un servicio cada vez mejor.
Las empresas que sepan aprovechar bien sus datos serán las que lideren sus industrias. Porque el futuro de los negocios es un futuro customer-céntrico, es decir, centrado en los clientes. Y la mejor manera de lograrlo es utilizando ciencia de datos, inteligencia artificial y Machine Learning.
Si pudieras sentarte con líderes de grandes empresas y discutir cómo moldear un futuro equilibrado entre tecnología y humanidad, ¿qué tres reglas básicas establecerías para diseñar un mundo mejor desde la perspectiva empresarial?
La verdad es que nosotros tenemos que construir una inteligencia artificial confiable y responsable. Confiable significa que los resultados que genera son resultados en los que podemos confiar y, por supuesto, que reflejan los valores humanos que queremos plasmar en una máquina o en una decisión algorítmica. Son esos valores los que deben estar presentes en el algoritmo.
Además, la IA debe ser sostenible en el tiempo, incluso en términos de consumo energético. Se va a empezar a hablar mucho —o, al menos, esperamos que se hable mucho— sobre sustentabilidad y el impacto ambiental de las máquinas. Hay un concepto interesante llamado “algoritmos verdes”, que implica desarrollar inteligencia artificial con algoritmos lo más eficientes posible. También se puede usar IA para optimizar procesos; por ejemplo, en una empresa de logística, para reducir las distancias recorridas y minimizar el consumo de combustible.
Así que esos serían los puntos clave: responsabilidad y confiabilidad de la IA.
El otro concepto que me interesa compartir es algo en lo que vengo trabajando con Robindat y que llamamos “Mindset de crecimiento de IA”.
Durante mucho tiempo, o al menos en los últimos años, se habló de la inteligencia artificial como una herramienta, pero siempre en términos de reemplazo. Es decir, tengo ciertas tareas en la empresa y las reemplazo con IA. Sin embargo, esa es una visión muy cortoplacista y limitada.
La perspectiva que buscamos impulsar es la del mindset de crecimiento con inteligencia artificial (IA). Es decir, preguntarnos qué tareas hoy no podemos realizar, pero que podríamos llevar a cabo utilizando IA. Esto abre la mente a un sinfín de posibilidades que, en muchas empresas, ni siquiera se consideran. En cambio, suele pensarse únicamente en la automatización de tareas repetitivas como la única aplicación de la IA, dando por resuelto el problema y dejando de lado su verdadero potencial de expansión.
Ahora bien, ¿cómo se lleva adelante el upskilling de esas personas? ¿Cómo se implementa un reskilling que les permita agregar valor de otra manera? Aquí es donde el mindset de crecimiento con IA resulta clave.
Por último, un concepto estrechamente vinculado a todo esto es IA First. Se trata de desarrollar una mentalidad en toda la organización para que cada integrante busque apoyarse en la inteligencia artificial como herramienta para la resolución de problemas. Pero IA First no se limita a la adopción de tecnología; implica también alfabetización en datos, habilidades analíticas y capacidades de colaboración. Es una visión integral que va más allá de qué herramienta de IA utilizar: es, en definitiva, una nueva manera de interpretar el mundo.
