Keepler Data Tech: “La inversión en GenAI seguirá creciendo, pero sujeta al escrutinio más riguroso desde una perspectiva de negocio”
Entrevistamos a Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech, para conocer su visión sobre el impacto de la IA generativa, los sectores que más valor pueden extraer de estas tecnologías y las claves para afrontar con éxito este tipo de proyectos.
La IA Generativa ha acaparado el protagonismo en los últimos meses frente a lo que veníamos conociendo como Inteligencia Artificial, ahora referida como IA tradicional. Las organizaciones están probando el potencial de GenAI, una gran mayoría en fase de piloto (el 83% en fase piloto o valoración, según Gartner) pero pocas llegando a rentabilizar las soluciones generadas (solo el 9% según esta misma fuente). Este es el gran reto a corto plazo, convertir ideas y pilotos en proyectos reales que reflejen el impacto de la inversión.
Sobre esto hablamos con Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech, compañía especialista en IA y datos que ayuda a sus clientes a embarcarse, con éxito, en este viaje tan incierto como necesario para las compañías que ven las tecnologías emergentes como las herramientas para impactar en sus datos y convertirlos en un activo de valor para el crecimiento, la innovación y la toma de decisiones.
A continuación, la entrevista con Aramburu:
—La AI generativa está siendo la gran tendencia tecnológica en este 2024, ¿cómo está cambiando la forma de abordar la transformación tecnológica en las empresas y qué importancia está teniendo a la hora de asignar los presupuestos de TI?
Si 2023 fue el año en que la tecnología sorprendió a muchas empresas, 2024 marcó el momento en que la mayoría decidió invertir en IA generativa. En 2025 veremos a muchos directores financieros cuestionando a los equipos de TI sobre el retorno de esa inversión. Estoy convencido de que la inversión en IA, especialmente en IA generativa, seguirá creciendo, pero estará sujeta a un escrutinio mucho más riguroso desde una perspectiva de negocio. Esto hará que las áreas que inviertan en ella, prioricen el demostrar el valor aportado y su impacto en KPIs claves, y ahí es donde nosotros vemos que podemos ayudar.
—¿Cuál es la visión de Keepler en cuanto a los cambios tecnológicos a corto y medio plazo? ¿Dónde deberían poner el foco las organizaciones?
La IA está cada vez más integrada con la analítica de datos, mejorando tanto la usabilidad como la operación de las plataformas de datos. A medida que las necesidades empresariales se vuelven más sofisticadas, es imprescindible contar con tecnologías modernas de almacenamiento que puedan manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente y económica. Por ello seguimos apostando por la nube pública.
Además, la IA y la IA generativa han evolucionado más allá de simplemente aumentar las capacidades humanas; ahora son capaces de tomar decisiones y ejecutar acciones de forma autónoma a través de Agentes Inteligentes. Vemos estos Agentes Inteligentes como una solución que va a tomar mucha relevancia en aquellas organizaciones que busquen hacer más eficientes y optimizar procesos complejos que permitan acelerar mucho el proceso a través de automatizaciones y que proporcionen al usuario la posibilidad de interactuar con los datos de una manera más sofisticada pero simple a la vez.
El gobierno del dato también es un aspecto crítico para garantizar que la información sea gestionada de manera segura, eficiente y conforme a los objetivos estratégicos de la empresa. Diseñar una adecuada estrategia del dato es la base para los proyectos de IA, garantizando una organización, es pieza fundamental del éxito de los proyectos y las inversiones en IA. En base a esto, hemos extendido nuestras capacidades para cubrir esta fase del proceso y dar así un servicio end-to-end.
—¿Cuáles son las claves del éxito de los proyectos de Inteligencia Artificial?
Identificamos dos claves que las organizaciones deben tener en cuenta para afrontar con éxito estos proyectos.
El primero y fundamental es abordar la IA como un plan integral, no como un conjunto de casos de uso aislados. Esto permite estructurar de manera más eficiente la transformación de la empresa, tanto a nivel cultural como tecnológico, y facilita la gestión del conocimiento. Además, esta visión estratégica justifica mejor las inversiones y fomenta una mayor reutilización de recursos.
Una vez tengamos dicho plan, lo más crucial es contar con datos preparados para la IA, lo que implica que todas las información necesaria para entrenar los modelos estén disponibles y que la calidad de los datos sea adecuada para garantizar resultados óptimos.
—Medir el impacto de la IA en la organización es uno de los retos principales para la mayoría de los responsables de decisión implicados en esta transformación. ¿Cómo se puede afrontar este reto y qué aporta el hecho de medir?
Existen dos enfoques para entender la IA: uno la ve como una capacidad tecnológica disponible para los usuarios de negocio, mientras que el otro la percibe como un motor de transformación empresarial con objetivos bien definidos.
En el primer caso, la inversión en IA siempre estará bajo cuestionamiento; en el segundo, el retorno de la inversión será claro y justificará el gasto. En Keepler, apostamos por una evaluación continua del valor que aporta la IA, utilizando herramientas estandarizadas para su medición e implementación. Consideramos fundamental que el rol del CDO sea capaz de medir y comunicar de manera efectiva el valor generado por la IA.
—Nos encontramos en una fase de exploración aún en el campo de la tecnología GenAI. En estos momentos, los casos de uso se están centrando en gran medida en la generación de contenidos, ¿qué otras aplicaciones no estamos viendo aún o no nos estamos atreviendo a explorar?
Claramente, los Agentes Inteligentes juegan un papel crucial. Estos agentes son para la IA generativa lo que los microservicios son para el desarrollo de software. En Keepler ya estamos colaborando con empresas para crear redes de Agentes Inteligentes que coordinan la ejecución de procesos de negocio de manera eficiente. Estos Agentes no solo utilizan IA generativa para comunicarse en lenguaje natural y procesar datos no estructurados, sino que también pueden interactuar con aplicaciones y bases de datos para ejecutar acciones de forma autónoma.
—¿Qué industrias pueden extraer más beneficios de la AI generativa y el cambio de paradigma que supone?
Todos los sectores pueden beneficiarse de la IA generativa. A medida que la creación de contenido es parte del core del negocio, el impacto positivo será aún mayor. Si analizamos las áreas de una empresa en cualquier sector, vemos que los departamentos de marketing y ventas ya están utilizando la IA generativa para automatizar la creación de propuestas y materiales promocionales. Los departamentos de operaciones la emplean para consultar grandes volúmenes de manuales operativos y documentos regulatorios. En atención al cliente, la IA generativa simplifica la revisión de contratos, mientras que los equipos de datos la utilizan para realizar consultas en bases de datos complejas a través de lenguaje natural. Finalmente, los departamentos de desarrollo la aplican para optimizar y mejorar el código fuente de las aplicaciones.
—Se habla mucho de los puestos de trabajo que la IA generativa puede eliminar, pero su implementación también permitirá generar nuevos perfiles especializados en su uso que puedan aportar más valor a las empresas, ¿cuál es la visión de Keepler en este sentido?
Para navegar con éxito la ola de automatización basada en IA, es indispensable contar con una sólida cultura y educación sobre los datos. Este conocimiento permite a las personas identificar dónde aplicar la IA y qué impacto se espera obtener. Sin esa comprensión, la IA puede percibirse como una amenaza en lugar de una herramienta poderosa.
Fomentamos y trabajamos con nuestros clientes en la formación en el uso de IA y en la gestión del cambio. En las organizaciones donde llevamos a cabo esta labor, la adopción de la IA es significativamente mayor, y su impacto es valorado de manera positiva tanto a nivel de negocio como en el ámbito personal, fortaleciendo su aceptación y eficacia.
—¿Cómo afronta Keepler el auge de la IA y la IA generativa y cómo lo está integrando en su oferta de servicios a clientes?
La inteligencia artificial ha sido una parte fundamental de nuestro portafolio desde el lanzamiento de Keepler en 2018, lo que nos ha permitido desarrollar todas las capacidades necesarias para aplicar IA en los procesos clave de negocio de nuestros clientes. Gracias a esta sólida base, hemos incorporado rápidamente la IA generativa a nuestra oferta.
Lo más destacado es que hemos identificado claramente la importancia de medir el valor que la IA aporta al negocio. Por ello, ahora ofrecemos a nuestros clientes un servicio integral que abarca desde la definición de estrategias de IA y IA generativa hasta su implementación completa en entornos productivos.
—¿Una predicción para el próximo año en materia de IA?
En 2025, la inteligencia artificial generativa se integrará con la IA tradicional, expandiendo su uso más allá de la simple explicación o información para los usuarios, hacia la toma de decisiones autónomas y la ejecución de acciones de manera independiente. Las empresas desarrollarán Agentes Inteligentes capaces de coordinarse entre sí, permitiendo la realización de flujos de trabajo complejos con mínima o nula intervención humana.
Este panorama convierte a 2025 en un año clave para que las compañías comiencen a monetizar la IA. Esto es fundamental a corto plazo, ya que permitirá que las organizaciones continúen su evolución natural hacia convertirse en verdaderas empresas orientadas por los datos y la IA (“Data-AI Driven”).
Aunque las dudas sobre estas inversiones aún persisten, nuestra experiencia trabajando con grandes organizaciones demuestra que las áreas de negocio están cada vez mejor preparadas para generar una demanda realista de soluciones basadas en datos e IA, apoyada en un plan de retorno de inversión concreto. En Keepler, colaboramos estrechamente con los negocios para co-crear sus planes estratégicos de mejora basados en IA, además de contar con la capacidad para implementar dichos casos y medir su retorno real.