Taligent provee soluciones de datos desde hace una década, con presencia en Argentina, Estados Unidos, Uruguay y España, pero atendiendo a clientes de otros países también. “Somos más de 140 colaboradores —declara Gian Franco Grillo, Data Engineering & Advanced Analytics Manager de Taligent—. Somos partners de las principales marcas tecnológicas del mercado, y brindamos soluciones a través de cuatro unidades de negocios: Desarrollo de Software, Data Engineering, Business Intelligence y AI. Desde esta última unidad (AI) brindamos soluciones para tres pilares: modelos de optimización, Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa”.
Grillo reconoce que el vínculo de Taligent con IBM nació con la empresa, y que el que los une a Nexsys –-la tercera pata de este exitoso ecosistema de soluciones— se remonta a hace tres años. “En Argentina tenemos una relación muy fuerte con Nexsys e IBM como partners. Tenemos beneficios como, por ejemplo, instancias de capacitación, o bien trabajar en conjunto en algún proyecto de Investigación y Desarrollo. Y esto es un diferencial muy importante”.
“En relación con IBM —agrega el ingeniero de Taligent—, las tecnologías más relevantes que utilizamos son, por un lado, la plataforma de datos, específicamente Watson.x para implementar IA Generativa, pero también algunas otras herramientas, como modelos de optimización y RPA, entre otras soluciones de datos en la nube. Justamente la ventaja de usar estas tecnologías es que el foco siempre es B2B, entonces estamos hablando de soluciones o herramientas enfocadas en el ámbito empresarial. Es el principal diferencial de IBM. Estas herramientas están diseñadas para ser flexibles, seguras y también escalables. Permiten arrancar con algo chiquito, e ir escalando, haciendo algo potencialmente muy grande pero de forma muy simple”.
El ABC de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI)
“La IA Generativa es una rama específica de la Inteligencia Artificial que se enfoca en la generación de contenido nuevo. Normalmente la conocemos por su aplicación en todo lo que es texto, gracias a herramientas que pusieron la IA Generativa en boca de todos, como es ChatGPT, pero también podemos generar imágenes, audio, video… Incluso los desarrolladores pueden generar código. Y todo esto es gracias a patrones que estos grandes modelos aprendieron a partir de datos que se utilizaron para su entrenamiento”, explica Grillo.
“En lo que sería el ámbito empresarial —agrega—, creemos que la IA Generativa tiene un gran impacto por su potencial transformador, ya que permite automatizar tareas complejas, como por ejemplo la generación de informes, la creación de contenido personalizado, el diseño de productos, análisis de datos… Y también es muy beneficiosa en la toma de decisiones y la optimización de procesos. Puede hacer un gran aporte en reducir costos y mejorar la experiencia de nuestros clientes”.
Consultado sobre si las organizaciones están realmente aprovechando la IA Generativa, el especialista reflexiona: “Siempre decimos que uno busca superarse, sacar más jugo de la tecnología que utiliza. Sin embargo, lo más importante es que cada uno utilice este tipo de herramientas para lo que crea necesario. Lo peor que podemos estar haciendo es no utilizarlas”. Para Grillo, esta familiarización con el uso de este tipo de herramientas puede llegar desde el ámbito doméstico (pidiendo una receta de cocina), al profesional (donde un ejecutivo que está analizando un reporte con métricas de ventas puede preguntarle a la herramienta de GenAi qué sucedió en tal punto de venta en los últimos seis meses, o qué acciones podría tomar para aumentar las ventas en un determinado segmento).
«Creemos que la IA Generativa tiene un gran impacto por su potencial transformador, ya que permite automatizar tareas complejas, como por ejemplo la generación de informes, la creación de contenido personalizado, el diseño de productos, análisis de datos… Y también es muy beneficiosa en la toma de decisiones y la optimización de procesos».
“En todas esas cuestiones el uso de IA Generativa es muy provechoso y creo que siempre se le puede sacar más potencial, pero lo importante —y es que normalmente no pasa— es que las utilicemos y que veamos dónde nos agregan valor en nuestro día a día”, insiste Grillo.
Con todo, para el uso de la IA Generativa en el ámbito empresarial, el ejecutivo de Taligent recomienda tener algunas consideraciones siempre en cuenta. “En el día a día, por lo general no leemos los términos y condiciones de los programas, herramientas y servicios que usamos. Sobre todo cuando hablamos de herramientas públicas. Y en un ámbito empresarial esto es muy importante porque, por ejemplo, existen cuestiones de privacidad, seguridad y confidencialidad de los datos que son críticas en una organización. Hay veces que no leemos los términos y condiciones y hay soluciones que nos dicen que todas las interacciones que tengamos con esa herramienta pueden ser usadas a futuro para entrenar las nuevas versiones del modelo. Si estoy compartiendo información sensible, esto puede ser un potencial problema futuro”. Por este motivo, Grillo recomienda seleccionar este tipo de herramientas teniendo en cuenta esa protección de los datos sensibles.
“Y lo segundo es establecer una estrategia ordenada de adopción de este tipo de soluciones. Hay que identificar un caso de uso. Nosotros trabajamos mucho haciendo diferentes talleres, como por ejemplo los de design thinking donde evaluamos cuáles son los problemas de la organización, o de un área de negocio, o de un usuario, o de un grupo de usuarios… Relevados todos estos problemas, buscamos potenciales casos de aplicación de IA Generativa. Sobre todo buscamos cuál es el problema que podemos enfrentar en poco tiempo, a un bajo costo, y que esa resolución pueda llegar a generar un alto impacto. Eso es lo que recomendamos a cualquier empresa a la hora de decidir o adoptar Inteligencia Artificial Generativa”, sintetiza Grillo.
Otro tema a tener en cuenta es que existen diferencias importantes entre la adopción del Software as a Service tradicional respecto de las soluciones de IA Generativa. “Un SaaS básicamente es una solución ya preestablecida, que permite poca o ninguna customización en mi caso de uso. Yo me tengo que adaptar a lo que el software me ofrece y a lo que esa empresa que desarrolló el software decida como roadmap de ese producto”.
Pero a la hora de comercializar soluciones con IA Generativa —comenta Grillo—, “el principal enfoque es, justamente, la personalización, y sobre todo el valor incremental que la IA Generativa ofrece. Podemos desarrollar un prototipo en una o dos semanas, o en algunos días… para detectar el valor que este tipo de soluciones nos puede ofrecer. Entonces la comercialización muchas veces se encara por ese lado”.
“Pasa algo muy similar en las soluciones de Inteligencia Empresarial, donde básicamente el foco es resolver necesidades bien definidas con funcionalidades preestablecidas. Pero la IA Generativa nos permite explorar casos mucho más amplios, casos flexibles, crear contenido dinámico, hacer análisis avanzado de datos no estructurados. Entonces eso es uno de los principales puntos de diferencia en la comercialización”.
En opinión de Grillo, a la cabeza de las industrias verticales que están adelantadas en el aprovechamiento de estas tecnologías están Retail y Servicios Financieros, seguidos por Manufactura. “En Retail, por ejemplo, estas tecnologías se aprovechan para personalizar la experiencia del cliente y optimizar las cadenas de suministro. Estamos constantemente yendo a lo que es la hiperpersonalización. En Servicios Financieros, mediante chatbots mucho más inteligentes, el usuario puede sentir que está hablando realmente con una persona y eso mejora mucho la atención, habilita una atención mucho más rápida y personalizada”.
Los beneficios de formar parte de un ecosistema
Consultado sobre los beneficios que la relación con Nexsys e IBM le aportan a Taligent, Grillo recuerda la realización de eventos virtuales, webinars en conjunto e incluso eventos presenciales en Argentina y en Uruguay. “A la hora de trabajar una oportunidad comercial concreta, por el lado técnico tenemos siempre disponibilidad de personal capacitado de IBM para ayudarnos con alguna herramienta o alguna tecnología sobre la que tal vez no tengamos la suficiente experiencia, o bien sobre la que tenemos experiencia pero justo salió una nueva funcionalidad”.
«En Retail, por ejemplo, estas tecnologías se aprovechan para personalizar la experiencia del cliente y optimizar las cadenas de suministro. Estamos constantemente yendo a lo que es la hiperpersonalización. En Servicios Financieros, mediante chatbots mucho más inteligentes, el usuario puede sentir que está hablando realmente con una persona y eso mejora mucho la atención…»
“También tenemos disponible acceso a material de capacitación e información con foco comercial y técnico”, agrega el Data Engineering & Advanced Analytics Manager, quien también destaca la asistencia que recibe de parte de los technical sellers. “Y también tenemos disponible cualquier tipo de descuento que se pueda hacer en el uso de la plataforma o de infraestructura, que nos permita básicamente reducir los costos a la hora de mostrarle valor a un cliente. En general, tanto IBM como Nexsys invierten en programas de habilitación técnica y comercial, nos ofrecen acceso a herramientas avanzadas como Watson.x, material de capacitación, soporte técnico y organizan eventos y workshops, algunos de los cuales podemos también organizar de manera conjunta con ellos. Siempre están promoviendo el conocimiento y los casos de uso”.
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