Shelby Austin, Omnia AI: "Existe una noción errónea de que solo existe un tipo de IA en vez de un ecosistema"

Por en Inteligencia Artificial

La líder de Inteligencia Artificial (IA) de Deloitte habla de su estrategia para apalancar la transformación digital de sus clientes, los desafíos humanos en el proceso y el lanzamiento de la unidad de IA en Chile.

Pese que no es la primera compañía que uno relaciona al pensar en inteligencia artificial, Deloitte tiene 24.000 analistas y expertos en la materia alrededor del mundo y Gartner clasificó a la consultora como la número uno en business analytics. "Es como un secreto bien guardado", se ríe Shelby Austin, la líder de Inteligencia Artificial (IA) en Deloitte Canadá. "Pero estamos invirtiendo fuerte, aunque venga de un lugar que no esperas, como Deloitte", agrega. 

Aunque sea bien guardado, el progreso es innegable. Omnia AI, la unidad de IA de la consultora, ha duplicado el número de empleados desde su lanzamiento en 2018 y, con el reciente estreno del área en Chile, el número alcanzó los 550, contradiciendo la percepción de un estancamiento de la adopción de IA por las compañías. Según Austin, "la adopción ha sido lenta porque se ha aplicado de forma errónea. Nosotros pensamos que hay que conjugar los algoritmos con otras habilidades multidisciplinarias".

En entrevista con AméricaEconomía, Austin explicó la estrategia de Omnia AI de crear soluciones ajustadas al modelo de negocios de sus clientes. Andrés Awnetwant, socio líder de Omnia AI en Chile, también participó en la conversación y comentó la integración de la experiencia canadiense en el país y la importancia de entender las realidades locales para una ejecución exitosa.

- ¿Cómo comenzó Omnia AI?

- Shelby Austin: En Canadá tenemos pequeños silos de IA en todas las industrias, como minería, salud y banca. Y el hecho de que tengamos expertos de IA, como Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio y Richard Sutton, nos hace tener una proporción de población más experta en deep learning e IA que otros países.

Además, nos dimos cuenta que el mundo está cambiando y la IA va a estar en el corazón de este. La IA va a tocar todas las industrias y todas las personas de la sociedad, porque es una tecnología de utilidad general; pero porque también es un nuevo método de invención. Entonces, era necesario crear una visión para algo más grande y unir los pequeños grupos esparcidos. Creamos un equipo de aproximadamente 100 personas y, en un año, doblamos ese número.

- ¿Cuál es la estrategia de IA de Omnia?

- S.A.: IA sola está bien. Pero IA, en asociación con una comprensión en gobierno, estrategia, manejo de data, manejo de cambio y conocimiento del negocio, se convierte en algo extremadamente poderoso. Si quieres utilizarla solo como un widget (miniaplicación) no sería tan poderosa como sí lo podría ser al estar desplegada en la nube, con caso de uso y ensamblada con otras herramientas adicionales.

Entonces, lo que hacemos es combinar las nuevas aplicaciones junto con la factibilidad para que esta pueda ser desplegada. Los pilotos son un gran comienzo, pero necesitamos que lo desarrollado sea aplicado, que la prueba de conceptos e iniciativas sean escalables, converjan con la estrategia de negocio, tengan un KPI y tengan una conexión con los objetivos de los líderes de la compañía.

Por ejemplo, históricamente nuestros clientes nos preguntaban: "necesito IA, ¿qué hago?". Pero ahora sabemos que esa no es la pregunta correcta. La IA no es nada sin un problema: ¿quieres minimizar los costos? o ¿mejorar experiencia de clientes o ciudadanos? Entonces, veamos el problema y trabajemos desde ahí haciendo ingeniería reversa para ver cómo llegamos hasta la solución, junto con los temas centrales, como la migración a la nube y manejo de data.

¿Y la estrategia en Chile?

- Andrés Awnetwant: Como dice Shelby, vamos a desarrollar capacidades de IA, pero necesitamos que estas capacidades converjan con la estrategia de nuestros clientes y que entreguen valor y sean sostenibles en los próximos cinco a diez años. En vez de enfocarnos solamente en la prueba de concepto o pilotos, queremos tener estas grandes conversaciones sobre cómo podemos hacer que estas empresas sean relevantes y tengan éxito.

Además, queremos instalar una sensación más amplia de urgencia. Hay varias investigaciones que afirman que, en los próximos seis o siete años, vamos a tener dos tipos de compañías: aquellas que son impulsadas por la IA y las que no. En los mismos estudios alertan que, si no comienzas este proceso en los próximos 18 meses, hay una gran chance de que no podrás ponerte al día.

- ¿En los próximos 18 meses desde ahora?

-A.A.: Sí, por el proceso para adoptar la tecnología y la cultura empresarial.

Pero vemos mucha frustración entre nuestros clientes. Por ejemplo, conversamos con los líderes de una gran compañía minera y les pregunté cuánto dinero han gastado en pruebas de concepto de mantenimiento predictivo. Ellos se miraron entre sí y respondieron "un poco". Entonces, ¿dónde está el resultado de la inversión y los casos de uso? Ellos respondieron que los desarrollos no fueron productivos y que no podían confiar en estos softwares

Esto pasa porque han intentado desarrollar algo sin convergencia entre la aplicación y la razón de negocio. Ahí es donde vemos la chispa de oportunidad para nosotros, porque nuestro modelo de adopción de IA se basa en la convergencia como la impulsora de la evolución, y para que sea sostenible en el futuro. 

Desafíos del mercado de la IA

- Creo que uno de los mayores desafíos de la IA es cambiar la forma de pensar de los líderes sobre cómo implementar la tecnología, cómo cambiar el gobierno de datos, arreglar el DevOps...

- S.A: Estás absolutamente en lo correcto. Esos son desafíos prácticos sobre el cambio de la mentalidad de los líderes, pero te diría que empieza antes de eso: muchas veces las personas piden que la IA resuelva problemas que no tienen una solución específica, o tienen dificultades con por qué algo está tomando cierto tiempo. Entonces, estamos muy enfocados en generar lo que nosotros llamamos una "demanda inteligente de IA", que está ayudando a aumentar el alfabetismo general de las organizaciones. 

Nosotros entrenamos cientos de personas de una organización, a tecnólogos juntos con los administradores. Al pasar por el mismo programa de forma armoniosa, ellos tienen mejores demandas, entienden mejor la factibilidad de los problemas y mejoran la comprensión sobre ambos lados de los procesos. Esta es la parte más difícil, pero es mucho más fácil que intentar realizar un gran cambio tecnológico que solo va a quedar como un experimento de innovación. 

- Quiero rescatar algo que dijiste sobre lo que dicen los medios de comunicación: el estancamiento de la adopción de la IA, y creo que es porque existen muchos desarrolladores, proveedores e integradores en el mercado que ofrecen bullshit. ¿Cómo las compañías pueden detectar una tecnología que realmente les sirva?

- S.A.: Obviamente, necesitamos aumentar el nivel de conocimiento promedio sobre la IA de la comunidad. Tal vez no sepan si algo es bullshit o no, pero sí deben saber hacer las preguntas correctas, lo cual es muy importante.

Lo segundo es que nosotros seguimos a las startups del ecosistema, porque sabemos que no vamos a construir todas las soluciones para todos los casos. Además, estamos trabajando con las compañías que las están testeando. Y creo que es realmente útil tener un partner como nosotros que pueda trackear las soluciones que ofrece el mercado y que consigue distinguir lo realmente útil.

Finalmente, creo que las personas sobrestiman y, al mismo tiempo, subestiman el poder de la IA. Esto es, hay una misma cantidad de personas que están desilusionadas por la IA y aquellas que creen que va a venir un robot a quitarnos el trabajo. Entonces, es una cuestión de utilizar la educación para calibrar en una balanza correcta y asegurar que las personas vean cuán útil puede ser la IA actual, pero que no estamos ni cerca de una IA general o singularidad.

- A.A: Hay muchos ejemplos de cómo algunas empresas han sobrevendido conceptos y han generado resistencia en la adopción. Una de las cosas que estamos haciendo en Chile es, en vez de sobrevendernos, educar a nuestros pares del ecosistema, a los potenciales clientes y al gobierno. Además, estamos asociándonos con las universidades locales y creando programas académicos para que toda la comunidad pueda entender la IA y el rol que va a tener hacia el futuro.

La transformación de Deloitte

- ¿Qué empresas son sus principales socios?

- S.A: Trabajamos con todos los grandes productores de algoritmos y trabajamos muy de cerca con las empresas que ofrecen servicios en la nube. 

Dicho eso, consideramos a nuestros clientes también como socios. Los early adopters fueron la banca, retail, compañías de recursos naturales y gobiernos, y estos fueron los cuatro partners principales en términos en dónde ha estado enfocada nuestra energía.

Y esto es lo que diferencia la IA con un software común. El clímax del desarrollo de un software es su despliegue. Con IA, todo gira en torno la optimización después del despliegue. Para eso, necesitas un socio para trabajar con 15 distintos emprendimientos, para tu estrategia multi-cloud, con creadores de algoritmos… Existe una noción errónea de que solo existe un tipo de IA en vez de cientos de aplicaciones que conjugan dentro en un ecosistema.

- A.A.: Técnicamente es imposible cubrir todo el espectro. La tasa de crecimiento de las capacidades de IA es mucho más rápida de lo que cualquier compañía podría adoptar. Pero hay algo que podemos hacer y mejor que cualquier otro: tener un conjunto de socios y un buen ecosistema para que podamos ser los mejores orquestradores de IA del mundo. Pero hay que notar que el proceso es dinámico: tenemos un grupo de partners que son relevantes y cruciales para el futuro cercano, pero en cinco años más el ecosistema puede cambiar.

Además, tenemos que estar atentos a los sabores locales. Tenemos grandes empresas internacionales que nos traen datasets increíbles para ciertas industrias, pero también tenemos compañías que nos traen conocimiento de, por ejemplo, seguridad en minería, algo que solo una empresa basada en Chile nos podría dar.

- De tal forma que Omnia AI transforma a sus clientes, ¿cómo está cambiando a Deloitte?

- S.A.: Omnia es parte de Deloitte, pero creo que tenemos un espíritu que ha evolucionado. Tenemos 175 años de historia, siempre hemos sido los consultores de confianza de nuestros clientes y ahora estamos haciendo grandes apuestas hacia nuevas fronteras, que creo que han creado un efecto en nuestros amigos y evolucionado toda la compañía. Entonces, tengo una responsabilidad para Omnia, pero también soy responsable de una parte del portafolio de innovación de Deloitte. Omnia es una chispa que enciende un montón de cambios y muestra a las personas que se pueden hacer las cosas de forma muy distinta y rápida.

Cuando decidimos crear Omnia, lo hicimos en menos de seis meses. Entonces, Deloitte, una corporación de casi US$40 mil millones, ha conseguido hacer un cambio significativo en menos de seis meses y esto es un ejemplo hacia nuestros clientes. Ahora, podemos traer una profundidad adicional a nuestros consejos sobre la estrategia y modelo de operación de nuestros clientes, al haber realizado el cambio en nosotros mismos.

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