“¿Te vistes tú, o te visto yo?”, me decía mi madre de pequeño. Estaba claro que acabaría vestido, de una forma u otra. A poco inteligente que fuera, sabía que si me vestía yo sería más placentero, e incluso podría elegir la ropa que más me gustara. Pues bien, eso es lo mismo que pasa con la transición digital de las empresas en los modelos de negocio tradicionales. De un modo u otro, todas han terminado por digitalizarse. La cuestión es si lo han hecho bien y han aprovechado las herramientas que existen para crecer, o simplemente están cumpliendo de cara a la galería.
Enric Delgado es el jefe del equipo de Client Engineering de IBM en España, Portugal, Grecia e Israel, después de varios años ejerciendo de CTO y de CTO de Cloud e IA para el mismo ámbito regional del gigante tecnológico. Con él hemos intercambiado algunas impresiones acerca del alcance de la tecnología en las empresas de sectores tradicionales.
Me gustaría que describieras en términos sencillos cuál es el papel que juega actualmente la tecnología en la transformación de los modelos de negocio que conocemos de toda la vida, esas empresas que todavía tienen ciertos reparos en entrar en el mundo digital.
En términos generales la digitalización de las empresas es algo que está pasando desde hace décadas y es un aspecto fundamental en su supervivencia. Solo hay que ver las empresas que tienen más éxito hoy en día, que son las que se han digitalizado en mayor o menor medida. Me extrañaría que actualmente hubiera una empresa que no se hubiera embarcado en algún proceso de digitalización.
En los últimos dos años, la aparición de la IA generativa ha abierto muchísimas más posibilidades en esta transformación digital, en tanto que permite acceder y sacar valor a datos que hasta ahora eran inocuos, que son los datos no estructurados. Hace poco me llegó una estadística que decía que el 80 o el 90% del total datos de cualquier empresa son datos no estructurados. La inteligencia artificial, que es la última oleada que ha habido en este largo proceso de digitalización, ha permitido acceder a ellos y darles valor. Y eso yo creo que todavía ha acelerado y ha puesto muchísima más presión a las empresas para que se digitalicen. Lo que da esta transformación digital es una flexibilidad, una capacidad de reaccionar rápido, de cambiar y de acercarte a más gente que con los modelos tradicionales. Así pues, la digitalización, la transformación digital de las empresas es fundamental.
Me viene a la cabeza la típica empresa que, sin saberlo, genera millones de datos. En consecuencia, entra en el mundo digital, aplica utilidades de inteligencia artificial, pero luego no saben qué hacer con tantos datos. ¿Nos hemos encontrado con esto? ¿Cómo se puede resolver?
Esto, más que un problema, es una realidad. Las empresas tienen muchos datos y saber qué hacer con ellos o cómo sacarles valor no es algo trivial, no es obvio. Las hay que son nativas digitales (Airbnb, Uber…), que ya todo lo que generan está pensado para explotarlo. Pero hay muchas otras que, a lo largo de su historia, en sus modelos tradicionales, han generado muchísimos datos. Mientras unas sí tienen claro cómo utilizarlos, hay otras que no tienen muy claro cómo explotarlos. Es un ejercicio que tiene que hacer cada empresa, y muchas veces es mejor comenzar por analizar qué problemas tienen y ver si sus datos podrían ayudar, que empezar por mirar a los datos y ver qué hacer con ellos.
¿Cómo podrían ayudarte los datos que tienes? Hasta ahora muchas veces la respuesta era “Bueno, no puedo hacer nada con esos datos porque están desperdigados, no estructurados y no sé cómo usarlos”. Hoy en día, la inteligencia artificial te permite hacer muchas cosas con toda esta información y resolver problemas de negocio de verdad. Por eso, todas las empresas al final tienen que pasar por un proceso de digitalización. Absolutamente todas, sin excepciones.
A partir de tu experiencia, te has encontrado con unos sectores que son los líderes —ahora me hablabas de la banca—, pero me gustaría también entrar en el campo de los que se encuentran con mayores retos a la hora de transformarse digitalmente. ¿En qué terrenos estaríamos?
Mis clientes número uno han sido bancos siempre. Yo diría que la banca es un extremo. Otro que siempre ha ido muy adelante ha sido el de las teleoperadoras. En el otro extremo, de lo que yo he visto, tendríamos a las constructoras, fíjate: las empresas construyen casas, que son cosas muy físicas. Yo creo que han tardado un poquito más en meterse, pero, aunque hayan tardado más, se han tenido que meter, porque al final, si tu competidor se digitaliza y te avanza, tú tienes que digitalizarte más y avanzarle a él. Es una especie de cadena que no para nunca y afecta a todos los sectores.
Hace un par de meses, estuvimos con otra que hace varios tipos de construcciones, que nos pedía un proyecto para ver qué materiales tenían que utilizar a la hora de construir un edificio utilizando inteligencia artificial, a fin de que fueran los más gestionables posibles en función de la lista de proveedores que tenían. Esto es algo muy difícil de hacer a mano, pero si tienes los datos digitalizados y aplicas un mecanismo de inteligencia artificial, incluso en este tipo de empresas que tocan cosas muy físicas se puede ayudar mucho.
Y en un término medio, bastante avanzado, según mi experiencia, estaría el sector público. Del sector público muchas veces se critica que no es eficiente. Sin embargo, yo he participado en un montón de proyectos alrededor del sector público —que es más difícil moverlo por todas las regulaciones y procesos que lo rodean—, y el empuje que hay en las administraciones central, autonómicas y diputaciones locales, no está nada mal. Es un sector que a veces se ningunea un poco y también está haciendo esfuerzos por redigitalizarse.
Tomando el hilo del sector público, ¿crees que la ciudadanía tiene la percepción de esta transformación digital que está llevando a cabo el sector público? Porque desde fuera hay algunos portales de administraciones que parece que todavía estén en los años 90. ¿Cómo puede ser?
Es verdad que hay cosas que cuando las ves, inmediatamente piensas “esto lo podrían cambiar”. Lo que pasa es que la gente no ve las cosas que sí funcionan y que sí están digitalizadas. Se fija en lo que no funciona. Pero hay muchas cosas que pasan por detrás, y los procesos de la Administración Pública son tremendos. La gente muchas veces no es consciente de la cantidad de trabajo que hay para que muchas cosas que parecen súper fáciles funcionen. Hay una gran cantidad de aspectos que se han digitalizado y que hacen que muchas cosas sí funcionen bien, pero resulta que quizá quedan más ocultas.
Yo puedo asegurarte que siempre se puede hacer mejor y siempre se puede hacer más, y ojalá se pudiera tener dinero y tiempo para hacerlo todo a la vez. Pero la realidad es que hay mucho esfuerzo por digitalizar y por hacer que los procesos y el acceso de la ciudadanía a los servicios públicos sea lo mejor posible. Y yo creo que está mejorando (no me paga nadie por decir esto, te lo aseguro).
Quien sí te paga es IBM. Tú estás capitaneando el equipo de Client Engineering y me gustaría saber cuál es la tarea principal que ejercéis en vuestro departamento, cómo trabajan las empresas con vosotros y cuál es la sinergia que lleváis. ¿De qué forma les ayudáis?
IBM es una empresa que se dedica a dar soporte a otras empresas. No trabajamos para consumidores finales, como sí hacen otras compañías tecnológicas. Realmente nuestro foco y nuestra especialización está en todo lo que implica el mundo de la empresa, que es bastante particular y que tiene unos contextos y unas exigencias muy distintas de las que tú tienes en tu casa cuando utilizas una tecnología. Entonces, dentro de IBM, aquí en España, hay básicamente dos divisiones —en otros países hay más—: una división de consultoría y otra, de tecnología, cuyo objetivo es facilitar tecnología que ayude a las empresas a resolver el problema que sea.
Mi equipo lo forman unas 50 personas y busca demostrar a los clientes que con tecnología se pueden resolver algunos de sus problemas de negocio. En uno de nuestros procesos habituales, viene un cliente y nos dice: “A mí me gustaría ver si puedo resolver este caso de uso concreto que tengo aquí”. Entonces nosotros ponemos en marcha nuestro equipo multidisciplinar, que integra consultores, arquitectos de sistemas, desarrolladores, científicos de datos, SRS… Un entramado de distintos roles para poder atacar cualquier problema desde distintas perspectivas. El objetivo, pues, es que el cliente nos dé su problema de negocio X, y nosotros desarrollarle una solución, a la que llamamos piloto.
El piloto lo construimos normalmente en tres o cuatro semanas, con el objetivo de que tras ese tiempo nosotros podamos enseñarle al cliente algo que pueda ver y tocar, es decir, una aplicación que le demuestre que ese problema es resoluble con la tecnología que hemos usado. Y si hay suerte, nos lo compra y hacemos despliegue de un proyecto mayor. Ese es nuestro enfoque: demostrarle al cliente que eso se puede resolver con distintas piezas tecnológicas juntadas de la manera adecuada.
Y si resolvemos un problema para una empresa X, aunque no sea muy grande, aparte de ayudar a esa empresa, lo que nos permite es encontrar la solución a un problema que normalmente vemos en muchas otras firmas. Y es cierto que, aunque IBM ha estado toda la vida muy focalizada en grandes empresas, poco a poco nos estamos también metiendo en negocios no tan grandes, para hacer el mismo tipo de ejercicio que hacemos con sociedades de mayor magnitud.
Y supongo que a lo largo de los años habéis tenido resultados tangibles, éxitos, casos de resoluciones de problemas más complejos, menos complejos. No sé si estarías autorizado a contarme algún caso.
Hay proyectos enormes y proyectos más pequeños. Los que hacemos en mi equipo intentamos que tengan mucho impacto. No son grandes gestas transformativas, pero sí son la punta de lanza o el primer paso para muchos de esos proyectos de transformación. Antes de mi cargo actual, por ejemplo, un proyecto de transformación digital que para mí fue fantástico fue el de CaixaBank. El objetivo era analizar todas las aplicaciones de CaixaBank y ver cuáles tenía sentido meter en un cloud, un cloud que montamos en Madrid hace dos o tres años.
Estuvimos viendo cuáles podíamos estandarizar para sacar más eficiencias, para que ellos fueran mucho más ágiles a la hora de proporcionar productos financieros. Fue un megaproyecto espectacular. De hecho, todavía no han acabado, es un proyecto de esos que duran mucho y que suponen una transformación radical.
Luego en mi equipo hemos hecho otros ya más dentro del contexto en el cual viene un cliente y nos da un caso de uso que intentamos resolver. Te puedo mencionar un par o tres pilotos que han ido a producción, que se están usando y que realmente han tenido un impacto considerable. Por ejemplo, en la Abogacía del Estado, ellos reciben más de 100.000 demandas al año y tienen 300 abogados que deben responder a todas esas demandas, lo cual es un trabajo ingente. Hay demandas muy complejas que obviamente requieren que los abogados trabajen en grupo, pero reciben muchísimas que son muy simples, que son más o menos del mismo estilo y que se responden de la misma manera. Pues yo estoy utilizando inteligencia artificial, modelos generativos con estos casos. Lo que hicimos, en colaboración con Telefónica Tech, fue un sistema que cogía una demanda, miraba si encajaba dentro de los criterios de esas demandas más simples y generaba una respuesta. Y lo que a estos abogados les costaba 30 minutos de analizar y escribir, lo redujeron a 3 minutos.
Estamos hablando de decenas de miles de demandas que pasan de 30 a 3 minutos. El valor a nivel del tiempo que se ahorra esta gente es brutal. Y eso que es un tema recurrente, que cuando hablas de inteligencia artificial no implica que hayan echado a ninguno de estos 300 abogados. Lo que quiere decir es que los diferentes abogados ahora pueden dedicarse en pleno a los casos realmente complicados, que es donde tendrían que estar. Mientras que los otros los escribe la inteligencia artificial, obviamente con supervisión humana
Te pongo otro caso que ha salido mucho en la prensa, donde también estuve muy metido, que es el del Sevilla FC. Como explicaron ellos, son el equipo que más invierte en tecnología, ya no solamente de la liga española, sino de Europa. El Sevilla tiene un equipo de ojeadores que van buscando a otros jugadores y hacen informes a mano con multitud de datos, información y estadísticas. Tienen, literalmente, miles de informes. Lo que hicimos con ellos fue un sistema que permitía realizar búsquedas entre esos informes mediante lenguaje natural. Cuando tienen que fichar a alguien tú le puedes decir “necesitamos un delantero tanque” y esto el sistema era capaz de entenderlo, buscar dentro de todos los informes —muchos de los cuales, escritos rápido y mal—, y encontrar cuáles eran los jugadores más adecuados. Este sistema está implantado, lo están utilizando y les ahorra tiempo y les da la posibilidad de revisar muchísimos más informes de lo que serían capaces de evaluar de forma manual.
Este es el tipo de cosas que hemos hecho en los últimos dos años, y en casi todas interviene la inteligencia artificial.
