¿La apuesta de Databricks en LATAM? Democratizar los datos y acelerar la IA

De sistemas aislados a estrategias basadas en datos consolidados

Uno de los mayores retos para las empresas latinoamericanas es la fragmentación de los sistemas heredados. “Las compañías, principalmente las más grandes, no nacieron digitales. Fueron creando sistemas aislados: el sistema de facturación, el financiero, el de control de gente, cada uno con su propia base de datos” y eso impide aprovechar el valor real de la información, explicó Grilanda.

Marcos Grilanda

“La realidad es que toda compañía, al final del día, quiere ser una compañía de datos e inteligencia artificial”, afirmó. Para ayudarlas en ese sentido, señaló que Databricks cuenta con Unity Catalog, una plataforma de gobierno que permite controlar accesos, cambios y seguridad sobre los datos. “La data es el nuevo oro, y es muy importante saber quién puede acceder, cómo, en qué momento y qué cambios se hicieron”, añadió. A partir de ese punto, las empresas pueden escalar proyectos de inteligencia artificial, incluyendo modelos generativos y agentes de IA.

El objetivo de la compañía va más allá de centralizar la información: busca democratizarla. “De nada sirve tener toda mi data almacenada en una parte, con solo una persona con acceso. El diferencial competitivo vendrá cuando muchos empleados puedan aprovecharla”, apuntó Grilanda.

Ese cambio de paradigma en el uso de los datos también exige que acceder a ellos sea más sencillo, sin necesidad de programación o de esperar reportes que tarden semanas. El ejecutivo comentó: “Hoy puedes preguntar en lenguaje natural: ‘dame la facturación de los últimos dos días’ o ‘cuánto inventario necesito para los próximos tres días’. Eso cambia la forma de operar de las compañías”.

Casos de uso y nuevas oportunidades con IA generativa

En cuanto a las tendencias de adopción, el sector financiero y el retail lideran el avance en la región. Por ejemplo, la empresa de reparto de alimentos iFood, en Brasil, pudo realizar 10 mil simulaciones de rutas de entrega con Databricks, generando ahorros de 10 centavos por pedido en una operación de más de 100 millones de entregas mensuales. “Ese es el poder de los datos aplicados al negocio”, enfatizó.

Otro caso es PicPay, que utiliza modelos de hiperpersonalización para ofrecer tasas diferenciadas en préstamos, adaptadas al perfil de cada cliente. “Un cliente de banca digital ya puede recibir una tasa distinta a la de otro al solicitar un préstamo, porque los datos permiten entender lo que hace única a cada persona”, comentó.

Sin embargo, advirtió que el éxito no depende solo de la tecnología. “El cambio tiene que venir desde arriba, del CEO y del consejo directivo. No es una cuestión técnica, es una cuestión estratégica”.

Sobre la tendencia de la inteligencia artificial generativa, Grilanda fue claro: “Es mejor traer la inteligencia artificial generativa a sus datos, que llevar sus datos a la inteligencia artificial generativa. Una cosa es preguntarle a un modelo público; otra es aplicar IA sobre la información específica de tu negocio, con todos sus matices”, destacó.

La oferta de la compañía en esta área se llama Databricks Agent Bricks, una propuesta que permite automatizar tareas a partir de agentes de IA configurables. “Los agentes son increíbles, pueden abrir espacio para que hagamos tareas más nobles y menos repetitivas. Pero la base es que entren datos buenos, porque si entra un mal dato, sale una mala acción. La calidad de los datos y el gobierno siguen siendo la base de cualquier estrategia”, advirtió.

El uso de la nube ofrece escalabilidad, pero requiere control

Al trabajar en la nube, una de las cuestiones que plantea el uso intensivo de datos e IA es, inevitablemente, la presión en los costos de almacenamiento y procesamiento. Marcos Grilanda aseguró que, si bien la nube ofrece escalabilidad infinita, también exige responsabilidad. “Cuando no hay gobierno, cualquiera puede crear consultas que escalan sin control. La clave para controlar costos es el gobierno de datos”, señaló el ejecutivo.

Casos como el de la empresa de productos de belleza, Natura, que redujo de seis semanas a cuatro horas el tiempo de generación de reportes ambientales (ESG) al migrar a Databricks, ilustran el impacto de la correcta adopción de estas soluciones en la productividad.

Para Grilanda, el verdadero cambio no depende solo de la tecnología. “El reto fundamental siempre pasa por la gente. La tecnología está, pero el cambio tiene que venir desde arriba. No es una cuestión técnica, es estratégica. Las compañías más exitosas son aquellas donde la visión de ser una empresa de datos e inteligencia artificial viene desde el CEO y el board”, resaltó.

México en la estrategia de crecimiento

De cara a los próximos años, Databricks espera mantener su ritmo de crecimiento en la región, impulsado por la apertura de su oficina en México, al que considera un mercado estratégico, y la creciente demanda de soluciones de analítica avanzada e inteligencia artificial generativa.

Con más de mil clientes en la región, entre las cuales se cuentan Bimbo, Cemex y Bineo en México, Grilanda prevé que la adopción de sus soluciones continúe acelerándose. “Nuestra expectativa es seguir creciendo al mismo ritmo que los últimos dos años, o más”, dijo. Para las empresas, “ya no es una cuestión ‘voy o no voy’. Si una empresa no invierte en datos e inteligencia artificial, la posibilidad de que sobreviva no es tan alta. Los que van primero sacan ventaja”, concluyó el vicepresidente de Databricks para América Latina.