miércoles, 21 de agosto de 2024

Presentación del estudio “La era de la IA en México”. Transcript Conferencia Santander-Endeavor


Conferencia Santander-Endeavor. 21 de agosto 2024

 

Adrian Gamal: Muchas gracias por conectarse a quienes están aquí. Muchísimas gracias por acompañarnos, es un gusto tenerlos por acá en esta conferencia de prensa para la presentación de un estudio que hicimos entre Santander y Endeavor sobre la inteligencia oficial en México y qué perspectivas dan. Van a ver que hay datos muy interesantes. Luego les tenemos una sorpresa en la pantalla de este lado, ya la verán, al final les vamos a explicar de qué se trata y quiero dar la bienvenida a todos los que nos acompañan hoy. Laura Cruz Urquiza, Directora General Adjunta de Estrategia e Innovación del Cliente en Santander. Vincent Speranza, Director General de Endeavor en México. Le dejo el micrófono para que presente la primera parte del estudio, después tengamos un diálogo con nuestros invitados, a Carol Martínez Catalán, ella es Coordinadora del Área de Datos de Endeavor México. Carol, adelante, muy buenos días.

 

Carol Martinez: Perfecto, muchas gracias a todos, buenos días. Les voy a presentar brevemente los hallazgos del estudio que hicimos de inteligencia artificial. Entonces, ¿por qué seguimos hablando de inteligencia artificial? Si bien sabemos que no es un término nuevo y es una industria que ha permanecido a nivel global desde hace décadas, es importante que en este 2024 y años posteriores sigamos con la adopción de esta tecnología. Y esto es por la rápida adopción que han tenido los usuarios en cuanto a esas tecnologías, casos como ChatGPT, que son plataformas que han tenido un desarrollo tan grande que solamente en cinco días lograban tener, alcanzar el millón de usuarios utilizando la plataforma.

 

Entonces, esto nos habla de cómo los consumidores empiezan a empujar estas tendencias y, por consiguiente, las compañías tienen que sumarse a esta nueva ola de innovación tecnológica. Y para reforzar un poco este punto, tenemos jugadores importantes como Nvidia, que tan solo en el último año creció en un 159% su precio de la acción y esto es por el rápido crecimiento que ha tenido a nivel global. No solamente es el beneficio económico que están teniendo estos principales jugadores, sino también un refuerzo de que el mercado ya está validando esta tecnología con una tecnología segura y que tiene gran potencial para los siguientes años.

 

Ahora, a nivel latinoaméricas, desde el estudio de Megatendencias que lanzamos hace un par de meses, hablábamos de cómo Latinoamérica se posiciona como este hub de innovación y tecnología y, por supuesto, que tenemos a grandes jugadores como Brasil, quien lidera el número de empresas de inteligencia artificial a 2024, pero lo importante y lo que es importante resaltar aquí es México. México, a pesar de que tiene 362 compañías hoy operando en inteligencia artificial, ha tenido un crecimiento desde 2018 de más de 900% en la creación de este tipo de compañías, lo cual nos habla de cómo México está posicionándose como este líder en desarrollo de la tecnología. Ahora, dentro de México, no es de sorprenderse que los tres principales estados que están desarrollando este tipo de compañías son Ciudad de México, Jalisco y Nuevo León, ya que han logrado tener como esta gran combinación del talento, la infraestructura local y también su estructura como estado que les están permitiendo generar cada vez más emprendimientos en este sector.

 

Ahora, para el estudio, analizamos a más de 300 empresas que están desarrollando la tecnología y que también están incorporando productos hacia el consumidor y clientes de inteligencia artificial. Estas compañías representan más de 11,000 empleos. Desde 2023 han recabado más de 500 millones de dólares en Venture Capital y una mediana de 1.3 millones de dólares en ingresos anuales.

 

Con este estudio también lanzamos una encuesta para diferentes perfiles, que son empresas que desarrollan inteligencia artificial, empresas que utilizan inteligencia artificial más no la desarrollan y también empresas que hoy no están utilizando la tecnología para entender la perspectiva desde estos tres principales productos. Ahora, respecto a la inversión en México, en los últimos 10 años, México ya ha superado la barrera de los 1,000 millones de dólares en Venture Capital y si bien sabemos que 2021 fue un año de mucha abundancia de capital y que a la fecha ya ha habido como una consolidación en el mercado, la inteligencia artificial sigue siendo una de las industrias líderes en recaudación de fondos, al lado de industrias como FinTech y tecnologías de la información. Dentro del capital recabado en el último año y profundizando un poquito más en los subsegmentos de inteligencia artificial, podemos ver que la mayoría del capital ha sido recabado por empresas que desarrollan chatbots, modelos de procesamiento de lenguaje natural y también inteligencia artificial adaptativa.

 

Esto es una rama nueva junto con la inteligencia artificial generativa, que nos está hablando también de cómo se está moviendo el mercado, sobre todo en este último año. Ahora, como lo mencioné, inteligencia artificial generativa es una de las tendencias para 2024 y en México, a pesar de que solamente el 1% de la tecnología que se desarrolla en el país, se destina a modelos de inteligencia artificial generativa, esto no es una señal de rezago, sino que hoy lo que están haciendo los emprendedores es que en lugar de desarrollar la tecnología, se están apalancando de grandes empresas como lo es ChaGPT, como el Copilot o de Microsoft y diferentes softwares de inteligencia artificial generativa y se centran más en lo que es la creación de productos de valor para el usuario, en vez de desarrollar la tecnología desde cero. Y es tanto el interés que tienen hoy las compañías por desarrollar este tipo de productos que, dentro de los que encuestamos, el 36% ya tiene planes para el siguiente año lanzar algún producto habilitado por esta tecnología de inteligencia artificial generativa.

 

Y la perspectiva en general es que esta rama en particular aún está en etapas tempranas en México, pero esperamos en los próximos años ver más desarrollo con esta tecnología. Ahora, durante el estudio hablamos de diferentes casos de uso de la inteligencia artificial en las industrias, hablamos desde comercio, sector industrial, aquí les voy a presentar, en particular para el sector financiero, cómo se utiliza la tecnología. Y es que desde la edición pasada de Megatendencias hablábamos de cómo el análisis de datos es uno de los ejes centrales en inteligencia artificial.

 

Utilizando esta información y estos insights para poder hacer la hiper personalización de productos financieros y también para que puedan tener un mayor análisis y control de los patrones del comportamiento de los consumidores y con ello sugerirles diferentes ofertas y productos que sean más adecuados a sus diferentes perfiles. Y bueno, aquí no se queda atrás la inteligencia artificial generativa. También vamos a ver en los próximos años múltiples aplicaciones de este subsegmento de inteligencia artificial.

 

Cómo lo es también el optimizar diferentes procesos internamente de las compañías financieras para poder agilizar procesos y para poder tener esos nuevos objetivos. Y bueno, finalmente sabemos que en Latinoamérica y México estamos teniendo una gran adopción y auge de la tecnología. No obstante, no está exenta de retos y oportunidades.

 

Y bueno, en la encuesta que realizamos, más del 80% considera que la inteligencia artificial hoy es una ventaja competitiva como negocio que les va a permitir acceder a nuevos mercados. Sin embargo, también lo que vemos es un obstáculo para poder implementar la tecnología. Una de cada tres empresas ha logrado efectivamente implementar la tecnología dentro de sus empresas en algún producto o proceso y esto lo hacen a manera muy pequeña. Entre el 1 y el 25% de sus operaciones diarias como compañía.

 

Hicimos también la encuesta a empresas que hoy no utilizan la tecnología y de estas empresas, tres de cada cinco mencionan que la razón principal por la que no están adoptando la tecnología hoy es por no tener casos de uso claros en su sector que puedan utilizar para poder tomarlo como referencia y adaptarlo en sus propios negocios. Y también viene un tema y esto lo vamos a ver en los próximos años de capacitación del personal y cómo podemos fortalecer esos nuevos skills que está requiriendo la tecnología.

 

Esos 25% opinan que hoy sus empresas no están listas para poder afrontar los cambios que vienen con inteligencia artificial, sin embargo, es algo que en los próximos años se irá refinando. Y bueno, esto es un poco de lo que viene en el estudio. Les agradezco también por su tiempo y los invito a descargar y consultar el estudio a través del web. Muchas gracias.

 

Adrian Gamal: Muchas gracias, Carol, por esta presentación. Es Carol Martínez Catalán, coordinadora del área de datos de Endeavor México.

 

Y ahora vamos a pasar a un diálogo muy interesante entre Laura Cruz Urquiza, nuestra directora general adjunta de Estrategia, Innovación y Experiencia de Cliente en Banco Santander México, y desde luego también de Vincent Speranza, director general de Endeavor en el país. Van a tener un diálogo al respecto de lo que es este estudio, lo que representa para nosotros, y desde luego las perspectivas que ofrece.

 

Laura Cruz Urquiza: Claro que sí. Muchísimas gracias por acompañarnos. Y quiero empezar primero por agradecer a Endeavor, no nada más por ser un socio estratégico y siempre ha sido un placer trabajar con ustedes. Por ayudarnos a abrir los ojos en un tema tan importante como es la inteligencia artificial. En Banco Santander estamos convencidos de que la inteligencia artificial va a definir, va a ser uno de los pilares que va a definir en las economías y en la forma en que actuamos.

 

Y entonces, trabajar con ustedes de cerca y entender qué está pasando, cómo podemos desarrollar esa tecnología y apalancarla. La verdad es que siempre es un placer trabajar con Endeavor en este tipo de estudios. También, como decía por ahí, tres de cada cinco de las empresas, seguimos en este proceso de entender cuáles son los casos de uso, qué significa, cómo avanzo, y entonces, siempre trabajar con un socio como Endeavor que nos ayuda a abrir los ojos y entender qué significa y cuáles son las áreas que podemos explorar. Entonces, para nosotros es un placer, un gusto.

 

Déjenme platicarles un poco en Santander dónde estamos en temas de inteligencia artificial. Estamos en un camino de aprendizaje y todavía de entendimiento, sí les quería platicar en dónde estamos. Lo primero que quiero empezar a decir es que somos un banco comprometido con la innovación. Parte de nuestro core y nuestro DNA es seguir innovando.

 

Innovar significa no sólo adaptar nuevas tecnologías como en el caso de inteligencia artificial, sino buscar mejorar continuamente nuestros procesos, nuestros productos, nuestros servicios, para dar una mejor experiencia de atención al cliente y resolver los temas que no se suelen discutir. Entonces, la primera parte es, ¿qué estamos haciendo en inteligencia artificial? Pues innovar. Cambiar las cosas que tradicionalmente se hacían, o como tradicionalmente se hacían, para hacerlas de una manera mejor.

 

Es nuestro primer gran paraguas que estamos haciendo. En términos de casos de uso, estamos avanzando de manera bien interesante. Yo les diría, voy a ponerles un ejemplo de lo que significa esto en cuatro áreas en su grupo.

 

La primera tiene que ver con, déjenme llamarle el desecho permanente. ¿Qué significa? Imagínense ustedes todas aquellas tareas que se hacen de manera predictiva, pero que generalmente se hacen manualmente y que cada vez puedes ir incorporando data e información para hacerlas de manera más predictiva. Ejemplos de eso son, por ejemplo, programación, porque el código tiende a ser una tarea relativamente predictiva. Tiene que ser repetitiva en lo que está haciendo, pero que se puede hacerla a través de inteligencia artificial. Hemos visto que tiene mejoras bien importantes en la productividad, en el desarrollo, en la corrección de errores, y también en la velocidad que podemos hacer.

 

Estamos teniendo un impacto bien importante en términos de desarrollo digamos, de soluciones que hacemos. Pero también me parece que en un barco tenemos una serie de procesos que tienden a ser manuales. Revisar la solicitud de un país total, revisar una aplicación pública.

 

Todos estos son procesos que son tareas repetitivas, que las podemos hacer mejor y más rápido a través de inteligencia artificial y ahí estamos haciendo un gran impacto. La primera tiene que ver con una parte natural de la eficiencia operativa. La segunda parte tiene que ver con justamente lo que les decía, con el DNA del barco está cómo mejoramos la experiencia cliente y cómo personalizamos cada vez más las soluciones que están dando nuestros clientes.

 

A ver. Perdón. La segunda parte que les decía tiene que ver con cómo personalizamos mejor la experiencia de los clientes. Y si bien decimos, vamos a ver tenemos 20 millones de usuarios pues personalizarle a 20 millones está complicado y conocer profundamente a 20 millones está complicado, 10 millones de clientes activos pero a través de inteligencia artificial lo podemos hacer. Podemos incorporar cada vez más data y tener soluciones cada vez más precisas de qué significa y en qué forma es diferente y cómo lo podemos hacer. Y entonces estamos mejorando toda la experiencia de nuestros clientes, apalancando casos de uso de inteligencia artificial.

 

Imagínense ustedes un mundo en donde yo puedo determinar cuál es la mejor oferta para ti y que seguramente será diferente y va a ser esa data que tengo. Eso es en algo que estamos trabajando de manera bien importante. Esto tiene que ver con mejorar y personalizar la experiencia de clientes, es otro caso de uso que estamos haciendo.

 

Mucho tiene que ver con Machine Learning, mucho tiene que ver con incorporación de data y Analytics. No estamos muy diferentes del mercado de lo que algunos usuarios están haciendo, pero nos consideramos como una institución que va al frente en este tipo de cosas. La tercera que les quiero publicar que tiene que ver también con algo que vimos por aquí, pero tiene que ver con el uso de inteligencia artificial sobre todo para chatbots y para respuesta en la atención personal.

 

De repente dirán que es un spoiler, pero hoy por hoy somos la empresa, nos consideramos que más usa la inteligencia artificial y de manera más productiva y eficiente para responder, por ejemplo, los chatbots en redes sociales. 35% más o menos de nuestras respuestas en redes sociales vienen generadas con inteligencia artificial. Y el NPS, la satisfacción que damos al cliente es sorprendente, estamos cerca del 97%.

 

Esto quiere decir que sí, porque los humanos no lo queremos hacer, pero simplemente en inteligencia artificial podemos incorporar información que lo hace más precisa en la respuesta que damos a nuestros clientes en redes sociales. Evidentemente todo esto lo hacemos en un proceso que esté contenido, que esté supervisado, que sea seguro, no lo dejamos ahí que la maquinita haga todo solo, pero les quiero dar ejemplos de la potencia que esto puede tener, no en términos nada más de eficiencia, sino en términos de la calidad en la respuesta que damos a nuestros clientes y de la satisfacción que damos a nuestros clientes. Ese es un área en la que estamos invirtiendo y que seguramente va a seguir creciendo de manera importante.

 

Y la cuarta, y con eso termino, que para mí, y sé que para Vincent también, tiene que ver con un tema, le llamamos de pay for work, de cómo le regresas a la industria algo del beneficio que tienes. Y para Banco Santander es bien importante el trabajo que hacemos en términos de impacto social, y en este caso específico, a través de generación de talento y de gente que sepa de estas tecnologías que van a impactar en el futuro. Hoy por hoy yo me siento bien orgullosa de decir, Santander ha dado tres mil becas, especializadas solo en temas de inteligencia artificial en los últimos meses, porque sabemos que se requiere talento, sabemos que la industria lo requiere y sabemos que es una forma en nosotros de contribuir al desarrollo del talento, al desarrollo de los chavos que vienen, chavos y no tan chavos, nosotros somos chavos, chavos y no tan chavos que vienen y que quieren aprender de estas nuevas tecnologías y entonces contribuir en esa manera, apoyando con el desarrollo de conocimiento, no para el banco, sino para el mercado, se vuelve una manera bien importante y seguimos bien comprometidos en ese impacto.

 

Entonces yo les quería platicar un poco por qué este tema es tan importante para nosotros, qué es lo que estamos haciendo en el banco y hacia dónde vemos que van a seguir avanzando. Muchas gracias.

 

Vicent:  Buenos días a todas y todos. Primero quisiera agradecer mucho a Santander, dijiste, comprometidos con la innovación, lo vemos en nuestra relación, no es el primer estudio que los invitamos, no es el último, venimos con una agenda de estimular, de fomentar pláticas, conversaciones sobre el tema de innovación me parece no solamente un banco comprometido, sino congruente, porque lo están haciendo adentro, lo estamos haciendo hacia afuera con estas agendas de estudios y es un placer compartir esta agenda y compartir esta obsesión por tratar de ser unos voceros que estimulan la innovación en nuestro país. La otra es contigo Lau, que ya hace algunos años tuvimos la fortuna de compartir micrófonos y escenarios y es una delicia poder platicar, así que estoy encantado ahora de este lado, en este banco, de poder seguir manteniendo una conversación abierta.

 

Lo primero que les quisiera decir que es bien difícil hablar de inteligencia artificial ante una audiencia, ante medios, porque es un tema que honestamente, salvo Carol, que estuvo aquí y que lo platica y que lo mira perfecto, es bien difícil entender por las dimensiones y el alcance que tiene. Todos los días cambia, todos los días evoluciona, todos los días crece, pero como Endeavor desde la perspectiva de emprendimiento sí estamos viendo que sí es un sector que tiene un adelante. Veíamos las gráficas de Fondeo evidentemente el año 2021 fue una anomalía en general en el ecosistema, en los mercados de Fondeo mercados públicos, mercados de capital privado, si metes un poco entre paréntesis el 21 que fue probablemente la mayor exageración en temas de Fondeo, y el 23 que puede ser la resaca más grande que hubo de este fenómeno, que siempre es un contrapeso si tú lo ves, si hay una crecimiento del apetito por temas de emprendimiento y dentro de esto Inteligencia Artificial está tomando un segundo respiro. ¿Por qué? Porque estamos observando emprendedoras y emprendedores que son más conocedores, gente que estuvo en otros emprendimientos, que ellos descifran tendencias que vienen y decían es algo relativamente reciente, hay mentes que estudian tendencias y que llevan más años que nosotros estudiándolas, y que están encontrando en la Inteligencia Artificial un catalizador de innovación para acelerar propuestas de valor.

 

Veamos en el sector financiero esta hiper personalización este concentrado de datos, lo que si estamos viendo es que nunca ante la humanidad habíamos tenido enfrente de nosotros una capacidad tan grande de procesamiento de datos de información, de inteligencia y esto te abre un mundo totalmente nuevo y te abre un mundo nuevo en música, ya hay canciones creadas por ella, hay imágenes. Nosotros en el estudio intentamos incorporar la mayor parte de ilustraciones, de portadas también creadas por Dalí, creadas por esto para hacer un buen discurso es impresionante, hace algunos meses, años decíamos, no, pero los trabajos creativos están protegidos, porque justamente vienen a mejorar la capacidad que tú estás haciendo, no es un tema de amenaza, para mí es una herramienta en donde somos muy privilegiados de poderla incorporar, de poderla tener en nuestro día a día y concentrar nuestro cerebro en actividades distintas a la que era la actividad repetitiva que decía Lau o la rutinaria y yo creo que al menos para mí es bien emocionante lo que viene. Hay dos formas de ver las revoluciones tecnológicas. Hay una parte, en el estudio el porcentaje de gente que no adopta AI porque o no le ven el uso, el caso uso o no tienen el presupuesto o no lo entienden. Si hiciéramos en 2, 3, 4 años una encuesta de estas empresas que decían esto, ¿dónde están hoy? les puedo prácticamente prometer que va a ser en el 78, porque el que hoy no adopta, aunque sean por pasos pequeños pero una nueva forma de pensar, de cómo voy a adoptar la inteligencia artificial como un facilitador de mi propuesta de valor yo creo que está cometiendo un pecado, un pecado inmenso y este pecado lo que hemos observado en Endeavor y en temas de innovación abierta y todo lo cometen dos tipos de compañías o de individuos el muy exitoso ¿por qué voy a cambiar algo? ¿por qué me he hecho eso? yo soy exitoso, soy un gran retailer banco y tal y miren cómo voy, ¿para qué voy a cambiar algo? esta arrogancia ante el éxito aniquila el consumo de innovación, incluyendo la inteligencia artificial o el que justamente está a punto de rendir y que entonces ya no tiene ni el presupuesto, ni la gente ni, digamos, la energía suficiente para adoptar una nueva estructura como que los dos extremos. Si te fijas, están como que piloteados, si estás en medio seas un medio de comunicación, un emprendedor, un corporativo, un ciudadano, la invitación que queremos hacer con este estudio es aún no es tarde para treparse a esta tecnología. No es sencillo pero aquel que no lo está empezando a hacer probablemente va a estar empobrado en los próximos años, tienen miles de entradas también de elecciones con qué tipo de equipo, con qué tipo de velocidad, con qué nivel de profundidad, con qué marco ético, teórico, pero honestamente es preferible empezarlo a hacer a negarse, al que está en negación por éxito o por fracaso yo creo que va a ser más o menos definitivo e irreversible el no adoptar esto.

 

Y como conclusión yo creo que México está en una posición muy interesante, no sé si veían los datos de cómo va creciendo, estamos hablando de 935% de crecimiento en 2018 para acá. Qué significa esto, también el punto de partida era muy bajo. Entonces es fácil que los números nos puedan sorprender, lo que sí significa que cada vez hay más pero lo que sí les diría, la observación del negocio es los emprendedores y las emprendedoras que se están montando a temas de inteligencia artificial, es gente muy sólida muy preparada como todo, tienes que expulsar los que dicen hacer AI y que tienen un ejército de otras fórmulas, que también sucede pero los que sí lo están haciendo con conciencia y con intencionalidad, es gente altamente preparada y hay gente que está dispuesta a desafiar cualquier modelo de negocio, cualquier industria, cualquier sector aprovechando que hay un procesamiento nunca antes visto en la humanidad cuando le preguntas a GPT que puede ser nuestro primer acercamiento a la inteligencia artificial este famoso GPT le está buscando en una biblioteca que nunca en tu vida podrías tener acceso a tanto conocimiento en tu cerebro evidentemente. Hay un nivel de precisión mucho mayor. Para mi es bien emocionante, no es trivial. Yo creo que las agendas internas de como lo hacemos no es sencillo. También adentro nosotros estamos en esto pero con esto cierro. Hay un momento muy particular en México, hay un grupo de emprendedores que son extremadamente preparados, ambiciosos, que tienen acceso a fondeo, que se están metiendo en esto y normalmente es gente que nos lleva 2, 3, 4 años de visión de delantera y yo creo que nos van a sorprender, para el ecosistema vienen cosas muy buenas de cara a la inteligencia artificial.

 

Laura: Gracias Gracias Vincent y nada más un poco complementando tu pregunta que comentabas, yo haría también una invitación en general que es acerquémonos todos a este grupo de emprendedores que están desarrollando el ecosistema por varias cosas una es, está imposible encontrar todos los casos de usos hay varios que andan recorriendo el camino y ese es un tema digamos, es imposible poder encontrar todos los casos de uso por lo menos para una institución. El segundo tema que se vuelve también muy importante y evidentemente con ambientes controlados. El otro tema es que la velocidad de avance ha sido exponencial, entonces mientras en una institución vas avanzando automáticamente de repente hay algunas cosas que van a la velocidad entonces vivir en un catch up mode es algo recomendable para nadie y el último tema que me parece que resulta bien interesante tiene que ver con seguir creando y expandiendo el ecosistema.

 

En el banco tenemos la filosofía de que no debe ser un área pero no es nada más un tema de, hay un área haciendo inteligencia artificial. No todo el mundo podemos aprovecharnos dentro de las instituciones de los casos de uso, entonces en la medida que encuentres socios que te ayuden a seguir explorando qué significa inteligencia artificial para el contact center, puede ser diferente que pagar. En política puede ser diferente que pagar en recursos humanos, entonces pretender que alguien resuelva todo para todos, creemos que es un tema complicado, por lo tanto seguir buscando emprendedores que tengan cierta especialización y que nos ayuden a seguir encontrando estos casos de uso se vuelve muy importante, entonces yo siempre he creído en la colaboración  y creo que la colaboración con el mundo del emprendimiento se vuelve interesante.

 

Vincent: Estamos cómplices de establecer un puente entre el grande, el que tiene reputación, marca, músculo y el disruptor, el irreverente que está tratando de…

 

Adrian Gamal:  Laura, Vincent, si me permiten vamos a pasar a la serie de preguntas y respuestas. Por acá vamos a empezar. Por cierto me pidieron por chat si podía repetir los nombres y cargos completos: Laura Cruz Urquiza directora general adjunta de estrategia, innovación y experiencia de cliente de Banco Santander y Vincent Speranza, director general de Endeavor en México, y vamos aquí con una pregunta y quienes están en la transmisión si nos la mandan por chat o si nos piden y les abrimos el micrófono.

 

Periodista: Buenos días, Hugo González de TecnoEmpresa en Contraréplica. Una pregunta para Vincent y otra para Laura. Vincent, recientes estudios en México han dicho que muchas de las empresas que han implementado soluciones de inteligencia artificial se han sentido un poco decepcionados por los resultados, creen que lo que se ha invertido no ha dado los resultados que ellos esperaban, quería preguntarte si tú compartes esa misma opinión y si tienes una explicación por qué sería y, Laura preguntarte también en el camino hacia la inteligencia artificial, el reciente boom o más bien la especulación sobre el boom o la burbuja que hay alrededor de Nvidia y todo esto se explica porque ya no hay proyectos ni financiamiento necesario para nuevos proyectos de inteligencia artificial grandes, entonces que la demanda de procesadores, de CPUs va a caer porque ya no hay esos grandes proyectos porque precisamente muchos empresarios no están viendo los resultados y no hay dinero para que se puedan hacer esas inversiones.

 

Entonces, pregúntate si compartes también esa opinión y en ese caso, Santander, ¿cómo podría ayudar a que ese financiamiento no esté escaso?

 

Vicent: En verdad, gracias por hacerme la mía a mí. A mí me interesaría entender la capa del que dice que ha sido decepcionante esta inversión hacia la inteligencia artificial, porque yo, al menos lo que a mí me toca ver, desde el emprendedor y desde Endeavor, cada pequeño paso de implementación, que pareciera pequeño, ha tenido un resultado gigante. Está normalmente inmersa entre la inversión de tiempo y de tecnología, y el resultado esperado es abismal el beneficio que se obtiene. Mi sensación es, y ojo, habrá que ver quién lo dice, cómo lo dice, cuál ha sido la implementación, pero yo creo que la implementación tiene que ver con, uno, no es voy a aplicar inteligencia artificial porque es cool, porque es de moda, y porque escuché a alguien que decía que si no lo hago, voy a ser parte del cementerio.

 

Es una reflexión estratégica de qué existe, qué hay a nuestro alcance, y qué podemos empezar a usar para beneficiarnos. Lo otro sí creo en el ambiente controlado. La idea es, y cuando Lau menciona ámbito controlado, tiene que ver con a qué gente le empoderas esto, de estas plataformas, con qué objetivo, y cómo vas observando. Sería un poco irresponsable que tú digas a todo el banco, les doy GPT-4 Enterprise y pregunten y montan todo arriba. No, no, no. Hay un uso ético, hay un uso congruente que hay que hacer. No vas a meter el marco jurídico que decía Lau. Todos los contratos con tus clientes en una plataforma abierta.

 

Sería irresponsable y un tanto estúpido hacerlo. Tienes que calibrar tu maquinaria para hacerlo. Y lo que yo creo es, que creo que es muy una mentalidad de startupera, que es prefiero probarlo controlado, iterar, volver a hacer, soltar poco a poco, a no hacer nada o a hacer demasiado de manera un poquito poco controlada. Yo creo que la gente que lo hace así, al menos lo que he observado, son resultados extraordinarios. No sé si es un tema de decepción o de una expectativa que probablemente era muy alta. O no saber hacer esta implementación, no lo sé. Pero, digo, yo en mi experiencia, es increíble. ¿Y Lau?

 

Laura: Gracias. No, a ver, yo con gusto te comparto.

 

Les estuve platicando un poco los resultados que hemos tenido, en los casos de uso que hemos hecho. Y la verdad es que, otra vez repito, para nosotros ha sido una inversión más que justificada y que hemos tenido retornos muy positivos. Y otra vez reconocemos que estamos en la punta del iceberg. Que todavía hay una capacidad y un potencial enorme que viene hacia abajo. Te repetía, por ejemplo, cuánto para nosotros vale tener un 97% de NPS, de record de satisfacción, de respuesta de nuestros clientes. Eso nos justifica la inversión que hemos hecho, en darle mejor información y más puntual a nuestros clientes. Sin lugar a duda. Las eficiencias que hemos tenido en términos de programación, les decía por ahí los números, en productividad, en eficiencia, sin duda se han puesto en plan. Yo lo que creo que puede ser un poco, ¿por qué no te da? ¿O qué nos hemos encontrado? Porque también, hay que reconocerlo, ha habido proyectos donde no nos da y simplemente no jala.

 

¿Cuáles son esos temas? ¿Cuál es la diferencia entre uno y otro? Y yo creo que tiene que ver con dos temas en particular. Uno es con la definición del caso de uso. ¿Qué quiero resolver? Justamente lo decía Vincent, si no tienes claro qué quieres resolver y nada más lo avientas a lo loco, no te sale. La verdad es que no te sale. Nosotros hemos sido bien estratégicos en definir cuál es el caso de uso y por qué la inteligencia artificial le agrega valor. Y en la medida que eso lo hacemos, ¿por qué la inteligencia artificial en el chatbot le agrega valor? Porque la capacidad de recopilar la información y darle la información más precisa al cliente. Imagínense, todos los productos y servicios que tenemos, de todos los contratos que tenemos, de todas las cosas que tenemos, para el ser humano es tardado, lo puede hacer, pero es lento. En cambio con la inteligencia artificial, el agente del call center, el agente en la sucursal, de inmediato tiene toda la información precisa de todo el historial del cliente en ese segundo y entonces le puedes dar la información más precisa.

 

Entonces mi punto es, si lo quieres abrir, seguramente no te va a dar. Y mi segundo punto es, si lo quieres hacer tú solo, no te va a dar. Porque otra vez, la capacidad de procesamiento y la velocidad que va avanzando la tecnología es muy acelerada. Y como institución, o te dedicas a eso, o te dedicas como institución financiera a dar créditos.

 

Nosotros usamos mucho las herramientas que ya están como aliados para nosotros no tenerlas que desarrollar. Si quieres tú construir todo, sí, evidentemente, y otra vez reconozco que hay cosas que hemos dicho y quiero construir todo.

 

Entonces, esos serían mis dos puntos. Si no tienes el caso de uso, no te va a dar. Si lo quieres hacer tú solito, seguramente no te va a dar.

 

Y ahí hay que tener mucho cuidado. Y nada más dejarme poner un punto de, creo que nosotros hemos sido muy cuidadosos. Porque si bien es una tecnología muy potente, también, y quiero ser bien certera, puede significar poner algunos temas que para nosotros son muy importantes.

 

Entonces, toda la información, por ejemplo, de data del banco, está en la nube propietaria del banco. No queremos jugar ningún tipo de riesgo entre que esto es tecnología abierta y entonces la información empieza. No, no, no. Hay cosas donde dices, simplemente, es un tema estratégico, pero la estrategia del banco ha sido ir aprendiendo con paso muy certero. Y no tomar, abrir a la innovación, pero no tomar riesgos que para nosotros simplemente son inaceptables. Seguridad, privacidad, experiencia de clientes, son temas que son fundamentales para el banco.

 

Entonces, cuando me dicen de estos megaproyectos y grandes proyectos y avienta toda la nube y hay otro generativo, time out. No, porque para mí cuidar la información, la privacidad, la experiencia de cliente, es fundamental y eso no vamos a jugar, no vamos a olvidarnos.

 

Adrian Gamal:  Tengo una pregunta por acá que nos hacían en el chat.

 

Y ahorita vamos aquí al piso de nuevo. Giselle Soriano de Milenio nos pregunta, ¿qué tanto incide la inteligencia artificial en las empresas y qué tanto, en porcentaje, eficienta los procesos? Así como, ¿en qué procesos implementa esta herramienta tecnológica? A ver, si quieres, ¿no? Va de vuelta, eh. Sí, sí, sí, a ver.

 

Laura: No, les decía, les platico un poco la experiencia que nosotros tenemos y les doy un poquito de datos. Otra vez, ¿no? En términos de generación de código, ¿no? De programación, ¿no? La eficiencia que hemos logrado, productividad, ¿cuánto le toma a un ser humano versus inteligencia artificial? Ronda arriba de los 20, siempre 20, 30%, para que sea en un impacto de la magnitud que puede ser inevitable, ¿no? Es significativamente más eficiente hacerlo a través de inteligencia artificial, digamos, en términos de tareas repetitivas. Nuestra capacidad de automatizar procesos, en algunos casos, ha llegado al 40%, usando inteligencia artificial.

 

Entonces, nada más, un poco lo que les quiero dar son ejemplos de que el número no es un 2% de impacto marginal, ¿no? El impacto, cuando tienes bien definido el caso de uso, puede ser un impacto muy alto. Y en esto quiero ser bien precisa, ¿eh? No ven a decir, Laura dijo que el 30% de los programadores se van a la calle por inteligencia, no, pero vamos a definir cuál es el caso de uso y cuál es lo que queremos hacer y los resultados que queremos tener. Si es bien específico, yo diría, al caso que estamos probando.

 

Pero las eficiencias pueden ser materiales y sustantivas. En el caso de Santander, así lo hemos visto. Hola, buenos días.

 

Adrian Gamal: Miguel Ángel Enzastigue, del Sol de México.

 

Miguel Angel: No me queda del todo claro por qué, específicamente, las inversiones de Venture Capital de 2018 a 2023, perdón, de 2021 a 2023 han disminuido. ¿Esto es más por justo el que ya no hay como un boom de tantas startups o es más como desconfianza de los inversionistas? Y en ese mismo sentido, a largo plazo, ¿qué podría desincentivar la inversión o cuál podría ser el riesgo de estas inversiones en inteligencia artificial? Gracias.

 

Vicent: Cancelen todas sus agendas en las próximas dos horas. Esa es una respuesta muy larga. No, a ver, hay que entender por qué hubo una exageración y ahora por qué hay una corrección.

 

¿Por qué hubo una exageración? La verdad es que tenemos amnesia del tiempo, pero si tú recuerdas el 2021, todos estábamos en casa, no íbamos a restaurantes, no viajábamos, no íbamos a hoteles. Y esto lo que provocó, que hubo en el mundo, en el 2020-2021, un exceso de bondades de mercados financieros. Es decir, tú decías, salía una cripto y la cripto tenía éxito.

 

Porque estábamos todos en casa y no había más que hacer que jugar cripto. Las bolsas alcanzaron niveles nunca antes vistos. El nivel de ahorro, porque no consumía, o sea, no consumir fuera lo que toda la gente, todos los individuos que tenían jugaban invertir.

 

Y entonces, todo se distorsionó. Y esto explicó, en gran parte del 2021, porque lo que vimos en Venture Capital, este pico en donde Latinoamérica, México, llegó a tener en el 2021 lo equivalente a una década de Venture Capital combinada. Esto se vio en Brasil, se vio en México, se vio en Colombia, lo estudiamos en el estudio de Venture Capital, en el estudio de Gross Equity, que te podemos poner cuándo llegas. Pero imagínate que en un año obtuvimos de fondo lo mismo que la década pasada conjunto. Imagínate si a ti ganas un centavo, un dólar o diez, te doy en un año diez años de lo que ganaba. Lo que haces es que metes muchas estupideces. Y eso es lo que pasó en el 2021. Y cuando pasa esto como péndulo, entonces hay una corrección. Entonces, explicas el rezago del 2012 y del 23 por la exageración que hubo en mercados financieros, incluyendo Venture Capital, en el 2020.

 

No significa que las startup eran mejores en el 21 que en el 23, al contrario. Lo que yo creo y lo que siempre he sido es que el emprendimiento es un ciclico. Los mejores están en los momentos más hostiles, más difíciles, más inciertos, y ahorita se están forjando los mejores porque justo el fundó está limitado, la capacidad de atracción de talento es más compleja, el fundó es más difícil de obtener.

 

Aquí, en este momento, los superhéroes que siempre promovemos en el mundo ahorita se están haciendo. Cuando en el 21 y que cualquiera con un pitch adecuado y un power point más o menos bonito levantaba dinero, lo que estás creando es una distorsión. Entonces, para mí, esta baja no significa que está menos atractivo al menos el emprendedor, al contrario. Te lo juro. Nosotros todos los días tenemos observatorios, tenemos un proceso de selección donde vemos el emprendedor. Cada día el emprendedor que postula en Endeavor es más capaz que el que postulaba allá, que era más capaz que el que postulaba allá.

 

Entonces, yo creo que lo que estoy viendo es el fondeo aún no ha regresado, o sea, si tú ves datos y en dos semanas, el 3 de septiembre vamos a lanzar una actualización de Distributed Venture Capital Executives, tendrán datos, los vamos a invitar, nos van a cuestionar si no se ven bonitos, pero lo que sí está timbrando otra vez es el emprendedor. Y en el mundo de emprendimiento, el epicentro es el emprendedor. Cuando vuelve a haber proyectos, cuando vuelve a haber emprendedores con respuestas sólidas, que están logrando atracción, el fondo regresa.

 

Y estos son ciclos. Si a mí la gente me dice, el otro día estábamos con Daniel Vogel de Binzo, me decía, yo no era el genio que la gente decía en el 2021 que cualquier cripto que aventaba este tal, tampoco tan estúpido en el 23 que todos los fondos te están dejando ver. Hay que tener mucha ecualimidad en lo que sucede. Y yo creo que estamos ahora sí a nada de que se vuelva a ver, a perseguir venture capital, los fondos vuelvan a invertir, pero lo que sí es un hecho es que cualquier emprendedor que hemos visto en Endeavor y que hemos seleccionado en los últimos paneles, el 100% de ellos tienen inteligencia artificial como un catalizador de su potencial. Es decir, si es una empresa que tiene un modelo de datos y de inteligencia artificial que le permite tener mejores datos, tenemos una de manufactura, un par de manufacturas que muestran que temas de Nearshoring están incorporando ella como un artífice para mejorar. Entonces, lo que sí estamos observando es que todos tienen esto, y no es un tema de coolness, no es un tema de que lo digo porque suena atractivo, es un tema de verdaderamente es grande porque nos asesoramos, la gente sí sabe que somos el emprendedor nuestro ahí, y regresa, o sea, si el emprendedor que vemos hoy con el mayúscula, viene solo.

 

Entonces, este 23 lo vamos a ver, 24 se va a prolongar, yo espero, pensaría que 25, 26 se va a invertir la curva, y luego va para arriba, y otra vez una exageración, y otra vez una exageración.

 

Adrian Gamal:  Tengo dos preguntas por acá, son separadas pero las hago en un solo bloque. Preguntan, para el futuro de la banca, qué tan determinante será la inteligencia artificial, y por otra parte nos preguntan, Laura, si el banco está haciendo la inteligencia de los desarrollos de inteligencia propia, o se está liando con startups o con empresas que están creando la inteligencia.

 

Laura: Yo digo, lo repito, yo sí creo que para el futuro de la banca, la inteligencia artificial va a ser un parteaguas, va a ser un pilar estratégico para todos. Otra vez, no hay banco que no se beneficie, o que no pueda beneficiar a sus clientes de tener cada vez más información, más certera información de nuestros clientes, para darles la mejor oportunidad. Imaginen ustedes en su interacción diaria, ciberseguridad, transacciones, líneas de crédito, todo lo que se puedan imaginar, modelos de atención cuando tengan una duda, todo eso nos puede ayudar.

 

Entonces, sin lugar a dudas, nos parece que es, como dice Vincent, una tecnología que llegó para quedarse, que seguirá mejorando, que no se ayudará a todos los bancos a mejorar la experiencia del cliente, y la seguridad que le damos a nuestros clientes. Entonces, por lo menos para el Banco, le estamos apostando. En la segunda pregunta, que tiene que ver qué tanto estamos haciendo interno versus externo, quiero reforzarlo.

 

Interno tiene que ver con todo lo que tiene que ver con el core del banco. Ciberseguridad, protección de datos, privacidad, son temas que estamos haciendo de manera interna, porque para nosotros es fundamental en nuestro corazón de lo que hacemos todos los días. Servicios aredáneos periféricos, cada vez más con aliados y con terceros para encontrar otros casos de uso.

 

De manera estratégica, esa es la forma que estamos haciendo. Otra vez, repito, todo lo que estamos haciendo en la nube, es la nube privada del banco. ¿Por qué? Porque para nosotros es fundamental asegurar que toda esa información, que toda esa seguridad quede 100% respaldada por el banco, y aparte creemos que es parte de nuestro compromiso.

 

Adrian Gamal: Cerramos con esta pregunta, es para Vincent. Nos preguntan si la tendencia creciente que mostró México en los últimos años según la gráfica que enseñaron, ¿esperan que se mantenga o va a bajar?

 

Vicent: Este nivel de velocidad no, porque la base ya es suficientemente sólida para que va a seguir creciendo, pero no 965. ¿35? Que vimos en los últimos seis años no se va a repetir porque ya la base es sólida, pero sin duda alguna va a seguir creciendo y es irreversible.

 

Un poco el mensaje y ahí comparto 100% de eso. No solamente para quedarse, pero este tren sí lleva una velocidad distinta a las revoluciones tecnológicas que vimos. Es decir, aquel que no se paró, está bien, la estación cero, era difícil verla, ya paró una estación, no te subiste porque o no tienes el conocimiento, el uso de caso, el presupuesto, o atrever.

 

Habrá una estación en donde si ya no te subiste sí va a ser muy difícil, es exponencial. La velocidad a la que llega, la magnitud a la que está logrando, para bien y para mal, es un tema que nunca hemos visto. Por eso nos gustaba mucho la idea con Santander de sacar un estudio, decir dónde estamos, será algo que tenemos que observar y tendremos que revisitar esta información dos, tres años para buscar en el retrovisor si yo en donde decepciono la pregunta de Hugo en cuanto al consumo, yo siento que solamente nos vamos a sorprender de la magnitud y en todas las disciplinas. El que está cómodo que en su trabajo, en su día a día, en su empresa no va a pasar, yo creo que puede tener una sorpresa

 

Adrian Gamal: Pues muchísimas gracias. Bueno, cerramos ya con esta pregunta aquí y concluimos.

 

Periodista: Preguntarles un poco en esta misma línea, no sé si tengan alguna cifra o algún porcentaje estimado de cuánto pudiera crecer la inversión en inteligencia artificial o en tecnologías de la información para los siguientes años o en este año, no sé si tengan algún estimado para el año 24 o 25 y también se maneja un dato de la oportunidad de trabajos en inteligencia artificial y tecnologías de la información pero ustedes tienen algún dato de cuántas vacancias hay en México, se habla del estudio que sobre todo en IA es más difícil encontrar estos trabajadores si tienen algún dato de cuánta es la oportunidad que existe en México y si es posible con los programas que se destacan pues paliar este resumen.

 

Vicent: Pero es porque no va a tener datos muy precisos, el dato de capital privado desplegado a IA y lo que viven las tendencias los invito en el siguiente estudio estarán invitados y vienen ahora hay fondos hoy en México que se destinan solo a invertir en rendimientos que tiene IA ya dentro pero hay fondos que inviertan en proyectos donde el IA es un habilitador va a ser un poco difícil distinguir el que recibe emprendimiento por IA o no mi sensación es que el startup que hoy nace sin un componente de inteligencia artificial, se no va a levantar porque su ventaja percibida ante los fondos va a ser nula ante todos los demás que si lo están haciendo va a ser prácticamente natural que el emprendimiento de tecnología fundado hoy y mañana tiene un componente de IA sólido para poder obtener fondos el que no va a estar marginado el tema de empleo es un tema que sin duda alguna hay que profundizar desde el desplazamiento de empleos que esto genera hasta la necesidad de talento y de capacidades técnicas que corporativos como Santander y startups como Las Veis necesitan incorporar en sus operaciones la gente que estudia hoy ciencia de datos arquitectura de datos programación y que incorpora todo lo que es importante detrás de inteligencia artificial probablemente en los próximos meses, años tienen una ventana y un carril de empleabilidad enorme porque van a ser disciplinas muy demoradas vamos a necesitar gente extremadamente preparada y ahí creo que México teniendo una población joven tenemos estudios de STEM donde viene una generación interesante a un costo razonable eso es una gran oportunidad para México y creo que grandes economías que van a necesitar y ya vimos que ahora puedes trabajar donde sea México va a tener algo que ver para producir una generación de técnicos que trabajen para empresas y emprendedores mexicanos en México y en otras partes y eso en cuanto a la empleabilidad

 

Adrian Gamal: Pues muchísimas gracias a todos los que se conectaron en línea y nos acompañaron aquí, estuvieron con ustedes Laura Cruz Urquiza, Directora General Punta de Estrategia, Innovación y Experiencia de Clientes de Banco Santander, y Vincent Esperanza, Director General de Endeavor en México y presentó al inicio del estudio Carol Martínez Catalán, Coordinadora del Área de Datos de Endeavor México, muchísimas gracias a todos.

No hay comentarios:

Publicar un comentario