10 emprendedores comparten la forma de hacer negocios inteligentes

Autor:
La inteligencia artificial es un concepto del que se habla mucho y se entiende poco. Conoce qué es, con qué se come, y cómo lo hacen quienes ya están degustando este platillo
Oferta IA

Palabras clave

Contenido patrocinado: 

Las soluciones de Inteligencia Artificial (IA) se pueden integrar con cualquier sistema. Gabriel Novo, líder de Cloud First en Accenture México, explicó que pueden integrarse con plataformas de ventas (para aumentarlas), atención al cliente (para mejorar el servicio y prevenir quejas), o marketing (para escoger programas y proyectos).

Accenture usa la IA como consumidor y para ofrecer soluciones a sus clientes. Tiene varios proveedores: SAP para los proyectos de finanzas; Salesforce para los de CRM, y Microsoft para soluciones de oficina. Típicamente, los clientes adquieren las licencias con ellos y la consultora los integra con los sistemas de las empresas.

Para los proyectos, Accenture sugiere una arquitectura técnica con la solución tecnológica adecuada a las necesidades del cliente. Esta arquitectura puede involucrar cualquiera de las herramientas de fabricantes como SAP, Salesforce o Microsoft, y sus respectivas plataformas de integración, aunque la consultora también integra con tecnología de marcas como Mulesoft, IBM Cast Iron e Informática Cloud.

Accenture cobra la integración dependiendo del tipo de proyecto. Si es consultoría, es un ingreso a corto plazo y si es outsourcing, en donde Accenture toma una parte del negocio de los clientes, es a largo plazo.

Las verticales que Accenture atiende con soluciones de inteligencia artificial son empresas grandes de las áreas de telecomunicaciones, servicios financieros, productos, retail, resources, y gobierno.

 

Watson habla español

Cognitiva articula esta tecnología para mejorar la experiencia del cliente, descubrir patrones de comportamiento en un cúmulo de datos, estructurados y no estructurados, entre otras aplicaciones.

La empresa nació hace un año como aliado estratégico de IBM para la comercialización y habilitación de consultoría de negocios con soluciones de tecnología y cómputo cognitivo, basadas en la plataforma en la nube de IBM, Watson.

Te interesa leer: IBM apuesta por tecnología cognitiva

Es la única compañía autorizada en el país para comercializar Watson en español. Desde su surgimiento, el personal de Cognitiva se ha capacitado tanto en la parte comercial, como en la técnica en la arquitectura de soluciones y en consultoría de negocios, todo alrededor del cómputo cognitivo.

Para interactuar con Watson, se usan APIs, y lenguajes de programación, como Java, Python, NodeJs.

Esta interacción permite usar algoritmos de IA para solucionar problemas. Con la integración, se profundiza el entrenamiento de Watson en torno a temáticas específicas. Cognitiva cobra sus servicios por proyecto y a través de software as a service (SaaS).

“En México, Cognitiva se centra principalmente en empresas de servicios financieros, salud, telcos, medios y entretenimiento, y bienes empaquetados de consumo”, dijo Eduardo Morali, director General.

 

La startup que busca a las PyMEs

Descifra atiende una necesidad clara: ¿Dónde un negocio puede abrir nuevas sucursales? Los clientes pagan una cuota inicial para que la startup recoja datos sobre lo que hacen, lo que necesitan, pide la dirección de sus puntos de venta actuales y los reportes de ventas del año pasado.

Estos datos ingresan al sistema de Descifra compuesto por una parte consultiva y humana, y por algoritmos de IA propios que aprenden a conectar la información con lo que observa de los clientes para obtener un modelo de aprendizaje de máquina montado sobre una plataforma a la cual tiene acceso el cliente.

El algoritmo inteligente dentro de la plataforma es capaz de elegir los modelos predictivos correctos traducidos en mapas potenciales, un reporte personalizado, y recomendaciones de los mejores 100 lugares para poner una sucursal. El usuario también paga mensualmente el mantenimiento de la plataforma, la actualización de los modelos, además del soporte y mejoramiento de las soluciones.

Descifra tiene dos proveedores: Carto, que a través de una membresía le vende servicios de procesamiento geográfico, que incluye cómputo y APIs; y Microsoft, de quien obtiene el cómputo en la nube, pero no su catálogo cognitivo.

“Los algoritmos son propios y están construidos en lenguajes de programación Open Source, como R y frameworks de cómputo gratuito como Hadoop y Spark. El conocimiento debería de ser de las masas y las masas deberíamos hacer cosas más increíbles con el conocimiento”, dijo Rodrigo Sarmiento.

Aunque el 80% de los clientes actuales son pequeñas y medianas empresas (PyMEs), Descifra come de los clientes grandes, porque son los que tienen dinero para invertir a gran escala. La única manera rentable de atender a este sector, es con ayuda de terceros, como del Instituto Nacional del Emprendedor, que proporciona consultores expertos que hacen las recomendaciones.

 

A la transformación digital con Indra

En 2016, la consultora Indra creó la división Minsait, dedicada a la innovación, transformación digital y consultoría. La IA forma parte de las herramientas para ofrecer este tipo de servicios a sus clientes según la necesidad que tengan.

Minsait crea una solución desde cero con algoritmos propios, o utiliza los recursos de software y hardware que el cliente ya tiene, desarrolla complementos si es que hacen falta, integra e implementa la solución y proporciona consultoría al cliente para que sepa sacarle el mejor provecho.

Cuando Minsait no usa desarrollos propios es porque el cliente ya tiene compradas plataformas de Salesforce, IBM o Microsoft, o quiere adquirirlas a través de la consultora.

Francisco Hurtado, jefe de Tecnologías Digitales de Minsait by Indra, considera que la ventaja de usar vendors es que compartes cierta responsabilidad del resultado con ellos, la desventaja es que se tiene menos flexibilidad de adaptación.

La compañía cobra (en un pago único, por contrato o mantenimiento mensual) por el proyecto y el servicio que se le otorga al cliente desde el principio, y entrega una solución operativa. Sus clientes son empresas típicamente grandes y gobierno, de las industrias financieras, aseguradoras, telecomunicaciones, energía, entre otros sectores.

Hurtado dijo que se pueden hacer todo tipo de proyectos, por ejemplo, un cliente puede pedir algoritmos para monitorear problemas de su infraestructura, o pedir una solución para generar ahorros por reducción de incidentes o de consumo energético, y del ahorro generado se le paga cierto porcentaje a Indra.

 

De memes a chatbots

Intelligent Chatbots crea asistentes virtuales inteligentes que permiten a las empresas tener un contacto más rápido y eficiente con sus clientes. Un chatbot puede agendar citas, comprar productos, consultar información, entre otras funciones. La empresa también puede integrar algoritmos de IA en las aplicaciones o plataformas de las compañías

Fernando Galván, CEO de la compañía, asistió al Build 2016, evento de Microsoft para desarrolladores, en donde el fabricante ofreció Bot Framework, un conjunto de herramientas para crear bots inteligentes, y prometió que asistentes virtuales, como Cortana, podrían interactuar con los bots de la comunidad.

Con Bot Framework, Galván desarrolló un bot con IA para crear memes y lo envió a Microsoft para ser integrado al catálogo oficial de bots para Skype. El fabricante le reconoció la experiencia que obtuvo de manera rápida con Meme Bot y le explicó que había empresas que ya querían usarlo en ciertas áreas.

Fue así como empezó Intelligent Chatbots, su primer cliente fue una cadena de clínicas oftalmológicas, cuyo bot puede agendar citas, brindar información a los pacientes sobre enfermedades, tratamientos o detectar situaciones de emergencias.

La startup adquiere los servicios de la nube de Microsoft que incluye el catálogo de servicios cognitivos, como sistemas de reconocimiento de voz o facial, que integra con los bots que desarrolla usando Bot Framework o el lenguaje de programación C# para hacer lo que el cliente necesite.

Intelligent Chatbots cobra por el desarrollo o la renta de los bots (cuando estos se pagan como servicio), y por el entrenamiento inicial del bot, que luego el cliente continúa usando su expertise en el área que quiera desarrollar.

“La IA tiene que estar al alcance de todos, porque es el siguiente paso de la tecnología. Buscamos ofrecer bots como servicio para llegar a empresas pequeñas que tengan necesidades más comunes y que no paguen por un proyecto especializado, sino que cuando lo requieran “, dijo Galván.

 

Publicidad inteligente

MediaMath ayuda a las marcas y agencias a impulsar sus resultados de negocio a través del marketing programático. Su plataforma digital es potenciada por algoritmos de aprendizaje que compran, optimizan y reportan publicidad en tiempo real, ofreciendo a sus clientes el acceso a millones de datos de los consumidores para mejorar sus campañas.

MediaMath creó y evoluciona su propia tecnología, otorgándole a sus clientes las herramientas necesarias para realizar campañas de publicidad digital en diferentes canales (mobile, display, social, video, audio y native). La compañía con 10 años de experiencia une la IA con la audiencia y medios en una sola plataforma onmicanal que actúa en tiempo real.

Su tecnología es potenciada por “el cerebro”, el cual combina predictive modeling, estadística, teoría de juegos y trading algorítmico para tomar billones de decisiones al día y determinar la combinación adecuada de usuario, contexto y mensaje, a través de diferentes medios.

Fernando Juárez, director General de la compañía en Latinoamérica explicó que, para obtener la plataforma, las empresas pueden contratar directamente una licencia de MediaMath o utilizarla a través de las centrales de medios que ya usan esta herramienta. El modelo comercial se basa en una cuota porcentual sobre la inversión en medios.

 

Buscando rentabilidad

Mexbalia entrega a sus clientes aplicaciones web con IA (de algoritmos propios) que se desarrolla sobre la plataforma cloud Hana, de SAP, que adquiere en un modelo de licenciamiento trimestral basado en un porcentaje de los ingresos de las aplicaciones.

Para desarrollar los algoritmos, los científicos de datos de Mexbalia usan lenguajes de programación Open Source como R o Spark. La compañía también se ayuda de publicaciones científicas que postulan la utilización de diversos algoritmos o técnicas para hacer entrenamientos de machine learning.

La aplicación que se entrega a los clientes se cobra mensual o trimestralmente, dependiendo de lo que el consumidor necesite. Por ejemplo, en ciertos proyectos se usan técnicas de Machine Learning para dar seguimiento a campañas políticas o de marketing en redes sociales, en este caso, se cobra por campaña.

Mexbalia tiene clientes del segmento de logística y productos de consumo, sector público, y finanzas. Generalmente son empresas medianas. Wulfrano Moreno, CEO de la compañía, dijo que casi no atiende clientes grandes porque por lo general estos ya disponen de este tipo de herramientas.

“Nuestro negocio todavía no es rentable, nosotros estamos invirtiendo en ella como una visión a futuro. La experiencia generada en otras líneas de negocio, como la consultoría, nutre el desarrollo de apps de IA. La apuesta es generar una masa crítica, en el mediano plazo para que sea rentable”, dijo Moreno.

 

Marketing y ventas inteligentes

Poder.IO es una empresa colombiana con presencia en México que recolecta información de tipo transaccional, histórica de clientes, de sitios web o de aplicaciones, para procesarla con Machine Learning y entender mejor a las audiencias de los clientes para que estos hagan estrategias óptimas, por ejemplo, de ventas predictivas y automatización de procesos de marketing.

Luego de entender el negocio del cliente y sus necesidades, Poder.IO se propone una estrategia, recolecta la data conectándose con las páginas web y aplicaciones de la empresa, y la procesa con algoritmos propios de machine y deep Learning para que los sistemas aprendan con el tiempo y la experiencia.

Los clientes reciben un acceso a la plataforma de Poder.IO en donde pueden observar cómo es que se está procesando esa data y obtener clústeres predictivos, es decir, identifica en tiempo real patrones de comportamiento de los consumidores que se activan para generar acciones.

Por ejemplo, se puede predecir cuándo cierto número de personas comprarán una televisión de tales características, para que la compañía se puede anticipar y lanzar ofertas especiales en tiempo real.

Poder.IO tiene clientes del sector turístico, o retail. Como la tarifa de cobro depende de la cantidad de data a procesar, la compañía tiene clientes de todo tamaño, los grandes pagan más, y los pequeños menos.

Diego Páramo, cofundador de la compañía, habló del caso de una aerolínea que obtiene predicciones de quiénes van a comprar un boleto con una ruta específica en un país específico. Así la aerolínea tiene una prospección de ventas y de mensajes de marketing, para hacer más eficiente su comunicación y ventas.

 

Comunicación inteligente

Soldai, nacida en Mérida, creó una plataforma de IA que interactúa con los consumidores y los clientes de las empresas. La plataforma se integra a sus canales de comunicación (como redes sociales, sitios web, aplicaciones, correos), o a los sistemas que emplean en su operación diaria (sistemas de seguimiento de atención, o de facturación).

La compañía muestra a las empresas su plataforma, los beneficios que ésta ofrece a su negocio, y propone proyectos acordes a los procesos de negocio que necesitan IA o en donde ésta se pueda implementar. Luego se implementa una prueba piloto sin costo.

Si el cliente queda convencido, Soldai cobra una renta mensual fija por el uso de la plataforma más un acumulado por el número de conversaciones que tengan los consumidores con la IA. Para la integración, Soldai pide APIs o construye los enlaces.

La integración genera estadísticas e información de lo que los consumidores preguntan, a qué hora lo hicieron, o desde dónde. Ésta se acumula y es de ahí donde el algoritmo aprende qué tipo de conversaciones generan una compra y cuáles sólo buscan información.

Generalmente Soldai atiende a grandes empresas de transporte, del sector financiero, de servicios, de consumo y de producción, porque son los que sufren más de problemas de atención al cliente, y quieren mejorar la comunicación con sus consumidores, y proveedores, consideró Israel Cauich, CEO de la empresa. Además, es este segmento el que está más abierto a probar algo innovador.

Sin embargo, en junio la compañía lanzará una plataforma de para PyMEs y FreeLancers, que es más sencilla y consiste en juntar un código con su sitio web en donde aparecerá un chat con IA para atender a los clientes. En este caso, son los clientes quienes ingresan la información de su negocio.

Actualmente está ayudando a Coca Cola con chat bots en Facebook, e-commerce, e implementa IA en sus sistemas de comunicación interna para mejorar los procesos de la empresa.

“La tecnología propia nos permite ser más flexibles, tener mayor capacidad de integración con los sistemas, y podemos enfocarnos a resolver un problema en particular con mayor eficiencia y rapidez”, dijo Cauich.

IA desde la universidad

El Tecnológico de Tianguistenco, ubicado en el Estado de México, tiene un área de investigación que desarrolla soluciones a partir de las necesidades de la región. Los investigadores son pagados por la institución tecnológica, el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología y el Consejo Mexiquense de Ciencia y Tecnología.

Las compañías tienen una necesidad de procesar su información, pero muchas veces las pequeñas empresas no disponen de los recursos para resolver esto, consideró Alberto Juárez Matías, investigador especializado en Redes. Los proyectos, al estar apoyados por estas tres instituciones, hacen que los costos sean hasta un 70% menores a otras ofertas del mercado.

El Tecnológico compra licencias (permanentes, mensuales, o anuales) de un lenguaje de programación básicos, sobre el que se genera un sistema de IA. Los proveedores suelen ser Matlab, Oracle, o Java, dependiendo a las necesidades del proyecto.

Los proyectos empiezan con una entrevista con el cliente, análisis de sus necesidades, recopilación de sus datos, diseño de la propuesta, presentación, aprobación, diseño de diagramas, diseño de interfaces (programación), pruebas, e implementación. Dependiendo del proyecto, se le puede entregar un software o un reporte sobre lo que el cliente debe hacer o no.

El cliente, por lo general, tiene nuevas necesidades sobre lo que ya se desarrolló. Los investigadores del tecnológico pueden realizar actualizaciones o modificaciones de los softwares con IA luego de terminado el proyecto.

Entre sus clientes están empresas del sector privado, educativo, o municipios. Alejandro González Zeta, investigador especializado en minería de datos, mencionó un proyecto en el que utilizaron IA para crear rutas óptimas de recolección para los carros de basura.

 

Para detectar cáncer y lesiones

Thermy es una startup que integra cámaras térmicas de la compañía Flir con un software de desarrollo propio específico de visión artificial, para detección de anomalías en sistemas anatómicos. Thermy Cáncer trabaja con clínicas para la detección de esta enfermedad, y Thermy Sports para el estudio de lesiones de deportistas.

“Uno como humano interpreta una imagen. A una máquina tienes que enseñarle a identificar cierta información de una imagen para interpretarla. La información sirve como un precursor de un proceso fisiológico, cuyos problemas se detectan por un cambio de temperatura en el organismo”, dijo Enrique Hernández, director financiero de la startup.

Tradicionalmente hay un radiólogo que interpreta las imágenes. Con procesos de Machine Learning se puede hacer esto mucho más rápido y a una escala más grande, esto sirve por ejemplo en campañas de detección de cáncer. Una computadora puede eficientar el proceso, pero no tomar en cuenta todas las variables, siempre será necesaria la intervención de un médico.

El primer paso es generar la data. En el caso de Thermy Cáncer, esto se obtiene con las imágenes que los doctores toman y se suben a la nube de Amazon Web Services que usa la compañía, de donde obtiene herramientas de procesamiento.

Luego la startup ingresa la información a una computadora virtual con algoritmos de IA desarrollados por ellos mismos para identificar las imágenes, detectar anomalías, y emitir alertas con cierto porcentaje de precisión de mínimo 85%.

Los algoritmos son propios. No usan los servicios cognitivos de otras empresas porque son muy generales. No hay algoritmos tan específicos para trabajar con imágenes térmicas de sistemas anatómicos, dijo Ricardo Niño de Rivera, CEO de Thermy.

Para Thermy Cáncer, la startup tuvo que contactarse con las principales instituciones del país ver quienes estaban dispuestos a hacer un protocolo de investigación y un prototipo, el cual está en proceso de aprobación. Por ser un mercado sensible y tener variaciones técnico-científicas, todavía no existe un modelo de negocio recurrente, solamente hay propuestas.

Para Thermy Sports, se buscó clubes deportivos. Para generar la base de datos, primero se detectó la temperatura promedio de los jugadores para que, si varía luego de los entrenamientos o partidos, se emitan alertas, y el cuerpo médico genere recomendaciones, como un protocolo de entrenamiento adecuado para prevenir las lesiones, o monitorear la recuperación de los lastimados.

Los clientes reciben un Software as a Service personalizado por suscripción mensual o anual. Thermy está en búsqueda de un negocio recurrente, pero cada equipo deportivo tiene una necesidad y un poder adquisitivo diferente. Por ello la compañía se adapta y también puede ofrecer el hardware (las cámaras térmicas) as a service.

Aunque la actividad de la compañía se equipara entre la división de Cáncer y Sports, por el momento, es ésta última la parte lucrativa de la compañía.

 

¿Qué sí y qué no?

La Inteligencia Artificial (IA) es un concepto amplio que, sin embargo, se puede definir como todo sistema que busca replicar las capacidades cerebrales de un ser humano en una máquina. Este término se relaciona con otros, como el Big Data, que se refiere a la colección de grandes volúmenes de datos que, para ser útiles, tienen que ser analizados y generar reportes.

Lo anterior no es inteligencia artificial porque el resultado tiene que ser analizado por un ser humano. La IA es el siguiente paso, cuando una máquina ya piensa y toma decisiones por ti.

También te interesa: Inteligencia Artificial con aprendizaje profundo

Dentro de la inteligencia artificial está el Machine Learning y el Deep Learning. El primero se refiere a enseñar a una máquina a que aprenda a resolver un problema o adaptarse a una situación, y el segundo se basa en la estructura de varias capas de redes neuronales (algoritmos de software que permiten establecer relaciones entre objetos, como palabras o imágenes) para que tome decisiones.

Entre los beneficios de esta tecnología están tener un mayor número de clientes, más conocimiento de ellos y por ende la capacidad de personalizar los servicios, aumentar la rapidez en la respuesta que se les da, ser eficientes en los procesos productivos y de calidad, entre otras cosas.

¡Es un negocio para ti!

Sí es una oportunidad para tu organización ya que es la que resuelve las decisiones tecnológicas de tus clientes. Pero ¡Ábrete! Estamos en la era de la transformación digital. Evalúa tus fortalezas y súbete al negocio. Nadie se puede dormir, porque nadie sabe quién puede ser el siguiente Uber de su industria”.

El negocio está en fungir como el intermediario entre la inteligencia artificial y los clientes; ser la persona que entienda y tenga el conocimiento sobre las soluciones de nube y de IA para generar una solución.

“No necesitas ser un experto en IA, sino saber hacer un buen link entre la inteligencia artificial y la necesidad de los clientes. Para eso tienes que saber qué se están preguntando los negocios que no les están contestando exitosamente y generar un producto de IA que lo resuelva.” dijo Sarmiento.

¿Cómo empezar? Antes que todo, debes ser accesible al cambio, entender que mucho de lo que realizas actualmente con tus clientes puede ser potencializado con IA. Pero no lo pienses mucho, porque la IA ya está en el mercado mexicano. Empieza a hacer pruebas y genera experiencia, porque sólo así vas a aprender los trucos de este negocio.

Diego Páramo, cofundador de Poder.IO, consideró que cualquier canal puede hacer negocios con la IA si es que tienen la información, porque ésta es la materia prima. Si no cuentan con ella, es necesario un paso previo para construirla.

Si ya tienes la ventaja de contar con una base de clientes, puedes empezar con aquellos que estén dispuestos a intentar cosas nuevas, o evangelizar a los que todavía ven a esta tecnología como de ciencia ficción.

Otros jugadores en el ruedo dijeron que es importante entender de programación, el ecosistema digital, y el contexto general y las capacidades de la IA, big data, analítica avanzada, IoT, entre otros temas, así como mantenerte informado de cómo las diferentes industrias han usado la IA, casos de éxito, y lo que empresas como Google, Microsoft o IBM están haciendo.

Respecto a cómo prepararte, muchos de los entrevistados de este especial, son autodidactas, y tomaron cursos en línea, en su mayoría gratuitos, como en Coursera o Big Data University. Ellos también recomendaron inscribirte en blogs, y comunidades que hablen sobre el tema, y recurrir a expertos del mercado, por lo menos al principio.

Por la parte tradicional, puedes cursar una maestría en ciencias de datos, o una ingeniería en sistemas computacionales o biónica. Si no eres tú quien desarrolle esas capacidades, entonces contrata personas con perfiles analíticos, o matemáticos que te permitan programar los algoritmos.

Contenido relacionado:

¡ Déjanos un comentario !