Dell: Los proyectos de IA exitosos son resultado de jugar en equipo

Para las empresas que buscan destacar en el mercado actual, y con consumidores acostumbrados a la inmediatez y a exigir las mejores experiencias posibles, el uso de herramientas de inteligencia artificial para mejorar sus procesos es una cuestión que va contra el tiempo.

Kurt Yáñez, líder de Desarrollo de Negocios de IA en Dell para México y Centroamérica, afirma que la IA es un diferenciador estratégico y hay que implementarla lo antes posible. Lo que empezó como un juego para probar una herramienta nueva, hoy se ha convertido en una carrera para empezar a hacer despliegues en beneficio del negocio.

El ejecutivo espera que este año sea el año de los grandes despliegues de IA –tanto generativa como predictiva–, en el cual las empresas lleven sus pruebas de concepto exitosas hacia ambientes productivos, y exploten así su base de conocimientos. “No creo que, en tres años a partir de hoy, haya una empresa que directa o indirectamente no se esté beneficiando de inteligencia artificial”, subrayó.

¿Cuál es el enfoque actual que tiene Dell respecto al negocio de inteligencia artificial? ¿Se están enfocando básicamente en infraestructura o tienen alguna otra hoja de ruta?

Kurt Yañez

Kurt Yáñez: Nosotros [Dell] somos conocidos por tener una oferta de infraestructura muy interesante. Sin embargo, cuando hablamos de temas de inteligencia artificial, siempre tienes que resolver tres niveles: el nivel de aplicación, el nivel de servicios y el nivel de infraestructura. Y nosotros hemos construido un ecosistema de partners y socios tecnológicos que nos permite resolver las tres capas.

Es decir, hoy tenemos la capacidad de poder ayudar a nuestros clientes a entregar un proyecto de inteligencia artificial –tanto predictiva como generativa– tan llave en mano como ellos necesiten: si quieren que operemos al 100 % podemos hacerlo; si quieren que los ayudemos con la parte de infraestructura, podemos hacerlo; si solo quieren la parte de consultoría, también podemos.

Pero es muy importante mencionar que es un juego de un equipo. Trabajamos con múltiples proveedores, socios y nuestro ecosistema de canales para poder entregar soluciones, porque son proyectos de muy alta complejidad que, me atrevería a decir, prácticamente nadie puede hacerlos solo. Todos necesitamos integrar a distintos jugadores.

¿Cómo ves es el panorama actual de la demanda de soluciones de inteligencia artificial en México?

Kurt Yáñez: Algo que me sorprendió de manera positiva fue que el año pasado hubo muchísimo interés. No me tocó consulta con ningún cliente que me dijera, “no, gracias, ahorita no, regrese después”; todos mostraron un interés genuino. Están buscando –sabiendo que es un diferenciador estratégico– implementarla lo antes posible. El año pasado fue un año de experimentación, de jugar, de hacer pruebas piloto. Este año, la expectativa, y lo que estoy empezando a ver es: “ok, vamos a empezar a hacer despliegues”.

En el tema de experiencia de usuario, es verdad que muchos clientes se enfocaron en chatbots, pero en realidad lo que estaban viendo era la administración de la base de conocimientos. O sea, cómo utilizar modelos de lenguaje para hacer un mejor uso de ese enorme cuerpo de documentos, archivos, bases de datos que tienes en la empresa para que los puedas explotar. Y dar un servicio al usuario final hacía sentido. Pero, de ahí empezaron a ver, “¿y si le damos acceso a la gente de marketing, a la gente de contabilidad? ¿si permitimos que nuestros consultores puedan, en lugar de pasar tres días buscando en un SharePoint la información correcta, hacerlo conversacionalmente?”.

Otra cosa que es muy interesante es que la inteligencia artificial generativa llama la atención de los ejecutivos y es fácil de entender. Eso ha permitido que iniciativas de IA predictiva que estaban guardadas en el cajón, las desempolvemos y las llevemos a producción de nuevo.

Entonces, estamos trabajando también con muchos clientes en algoritmos de optimización de rutas de distribución, planeación o predicción de la demanda y clasificación de usuarios, porque nos buscan queriendo hacer algo de IA generativa, pero encontramos que hay más valor y más retorno sobre la inversión si empezamos por algo de predicción, que es un poco más tradicional.

Intentando ser concreto, estoy viendo un 2025 donde vamos a empezar a movernos hacia la producción, o sea ya a hacer grandes despliegues, poner las pruebas de concepto, llevarlas a ambientes productivos y explotar la base de conocimiento; y también muchos proyectos predictivos.

¿En qué verticales?

Kurt Yáñez: En todas, sorprendentemente. Tradicionalmente, uno esperaba [que fuera] el sector financiero, que es muy maduro y tiene ya muchas cosas hechas o están creciendo; pero los retailers, gobierno, empresas pequeñas, empresas de logística, empresas farmacéuticas, todos [están demandando las soluciones de IA].

Esto es sorprendente, y yo a veces lo equiparo con la adopción de internet. No hay una sola empresa que, directa o indirectamente, no se vea beneficiada por internet. No creo que, en tres años a partir de hoy, haya una empresa que directa o indirectamente no se esté beneficiando de inteligencia artificial. Habrá algunos que se beneficien de herramientas que, podríamos decir, son de consumidor –como un ChatGPT y un Copilot–, y otros que necesiten herramientas más de grado Enterprise que corran localmente, se alimenten de su información y tengan mayores restricciones o niveles de seguridad.

Esta demanda de soluciones empresariales más complejas de IA, ¿cómo está impulsando el cambio de los canales? ¿Están ellos viendo nuevas oportunidades de negocio?

Kurt Yáñez: Sí, tengo muy buenos canales en México con los que estoy trabajando. De hecho, me atrevería a decir que en más del 90 % de las oportunidades en las que trabajo tengo un canal conmigo. También estamos viendo cómo hacer copartnering, pues no todos los canales saben de todo. Históricamente, nosotros hemos trabajado con un ecosistema que es experto en datacenter y que es muy bueno en la parte de infraestructura, y a veces necesitan juntarse con alguien que sea bueno en la capa de software o alguien que sea bueno en la capa de servicios. Y los que están teniendo esa flexibilidad para trabajar en equipo son los que están teniendo más éxito.

Sin embargo, ese tipo de cambios le cuesta trabajo a los canales. ¿Ha sido así con su ecosistema?

Kurt Yáñez: Eso es cierto, y también una cosa que es complicada es el talento humano. No hay suficientes científicos de datos o ingenieros de datos en el país. Yo tengo el honor de colaborar con algunas universidades (estoy en el consejo consultivo de un par de maestrías), y una de las cosas que hacemos es dar retroalimentación a las escuelas de “tenemos que preparar más gente para ingenieros y científicos de datos”. Son dos roles diferentes.

También tenemos que preparar a los ejecutivos para que tengan una mayor alfabetización en ciencia de datos: que sepan pedir, que sepan evaluar los proyectos, diseñar los proyectos y comunicarse de manera efectiva con la gente que los va a ayudar, tanto proveedores como colaboradores internos.

Hace 20 a 25 años, cuando una generación empezaba a enfrentarse a la adopción de la computadora, [hubo personas que] nunca usaron la computadora, pero se beneficiaron de manera importante de esa adopción. Lo mismo está pasando con esta generación que estamos haciendo la transición [hacia la IA].

¿Cómo cambiar el tema de la cultura y la resistencia de algunas áreas de negocio frente a la adopción de la inteligencia artificial, sobre todo la generativa?

Kurt Yáñez: Ahí tocaste dos puntos muy interesantes. Uno, en el tema de la inteligencia artificial hay que comprender que son programas no determinísticos. Es decir, la misma entrada puede no darte la misma salida siempre. ¿Va a ser una salida muy cercana a la correcta? Sí, pero hay que entender eso. Es un cambio de paradigma porque, tradicionalmente, aunque muchas veces nos decían que el sistema se había equivocado, en realidad los sistemas es muy raro que se equivoquen porque son determinísticos. Pero ahora sí se pueden equivocar.

Dejando de lado ese tema –que es importante y que hay que entender que es así–, el asunto del change management es algo que yo siempre platico con mis clientes. Hay que involucrar a la gente, que sean parte del proceso, que sean parte de la definición del proyecto, que se involucren, entiendan y vean que la herramienta está ahí para aumentar sus capacidades. Hay siempre este fantasma de que la IA te va a dejar sin chamba: la IA no te va a dejar sin chamba. Quien te va a quitar el trabajo es otra persona que sí está utilizando la IA y que por eso puede hacer más cosas que tú y es más productivo. Y eso no es hacer trampa. Tienes que aprovechar las herramientas que hay para ser más productivo y ser más competitivo en el mercado laboral.

A propósito de eso, ¿cómo va el tema del avance de la alfabetización de datos entre las empresas en México?

Kurt Yáñez: Es mi principal reto. Hoy, cuando llego a una empresa, les presento un mapa –que es el pipeline de la ciencia de datos–, y les digo, “mira lo que tú me estás pidiendo está acá, es el resultado final; pero para llegar ahí tienes que tener resuelto todo esto”. Hay muchos que lo tienen, pero hay otros donde empezamos a construirlo. Esa es una ventaja. Podemos ayudarlos, porque casi todos tienen datos. A veces hay que sacar los datos del lugar donde están –puede ser un punto de venta, un ERP, un sistema transaccional–, y llevarlos a un lugar apropiado para hacer análisis (un data lake, data warehouse, o el nombre que le quieras poner esta semana, porque se lo cambiamos a cada rato).

Algo que pocos tienen es enriquecer datos internos con fuentes de terceros, que puede ser el sentimiento de tu audiencia en redes sociales, pero también puede ser el clima, porque puede influir en la venta de tus productos o en la gente que venga [a tu tienda]. Ese proceso de enriquecer tus datos con variables externas pocos lo tienen, aunque algunos ya están empezando a entenderlo y están empezando a hacerlo.

Pero mucho de mi trabajo hoy es, si no están listos, ayudarlos a que construyan ese proceso que se conoce como extraer, transformar y cargar datos para que puedan aprovecharlos. Y de pasada, si es posible, también enriquecerlos.

¿Cuál es tu objetivo como líder del área de IA de Dell en México para este y el próximo año?

Kurt Yáñez: Pues mira, yo creo que hay dos cosas que me gustaría que pasaran:

• Una, que más empresas pudieran implementar soluciones de inteligencia artificial con sentido de negocio; es decir, que se vean beneficiados, que haya un diferenciador estratégico, que no sea implementar IA porque está de moda, sino porque es una herramienta que sí tiene la capacidad de resolver problemas complicados y de hacerte más competitivo. Ese es el primer objetivo.
• El dos, que está ligado con el primero, es que si no lo hacemos nos quedamos atrás como país, y no podemos darnos el lujo de ser menos competitivos porque decidimos no adoptar una tecnología rápida. Estamos viendo una transición similar a, quizá, cuando se empezaron a electrificar las fábricas. (…) Tenemos que invertir en ser competitivos en un mundo completamente interconectado. (…)

Si nosotros no estamos al nivel de los demás, perdemos competitividad y relevancia en el mercado global. Entonces, yo lo que quiero es que más empresas se beneficien de la IA.

¿Qué opinas de las regulaciones sobre IA? ¿Hacia dónde crees que debería ir avanzando este tema?

Kurt Yáñez: No conozco mucho del tema regulatorio, pero me inclino un poco más hacia el modelo de soberanía de los datos, porque el dato es una materia prima, y quienes tienen hoy la mayor cantidad de datos de los mexicanos no somos los mexicanos; son empresas a las que voluntariamente les hemos entregado nuestra nuestra información, la que están utilizando para construir estos modelos, y nosotros tenemos que empezar a hacer lo propio. Si tenemos esa materia prima, tenemos que empezar a explotarla nosotros también.

A mí, el GDPR europeo me parece una buena legislación y creo que muchos deberíamos delinearnos en esa dirección (sin ser alguien que sepa mucho del tema).