Inteligencia Artificial: la región se abre al desarrollo

Redacción: Mariana Pernas



La creciente aplicación de Inteligencia Artificial (IA) para automatizar procesos, incorporar productividad o mejorar el desarrollo de productos y servicios también se difunde en la región para poner en marcha nuevos emprendimientos que pueden impactar en los segmentos de e-commerce, finanzas, transporte, educación, salud y logística.

El mercado global de IA este año alcanzará un valor de negocios en torno de US$1.2 billón -tras haber crecido 70% con respecto a 2017-, según la consultora Gartner. Y en los próximos cuatro años la cifra casi se duplicará: Gartner proyecta para 2022 una facturación de US$ 3.9 bllones. Estos valores se obtendrán, principalmente, por emplear la IA para mejorar la experiencia del cliente, reducir costos y agregar valor optimizando los procesos de producción y distribución. Así, se convertirá en la tecnología más disruptiva durante los próximos diez años “debido a los avances en el poder computacional, en el volumen, velocidad y variedad de los datos, y la capacidad las redes neuronales”, consigna un informe de la consultora.

En América Latina, la IA puede ser también un recurso para poner en marcha nuevas empresas. Según la Asociación Latinoamericana de Private Equity y Venture Capital (Lavca, por sus iniciales en inglés), el 82% de las inversiones de capital de riesgo realizadas en 2017 correspondieron al área de Tecnología Informática (IT). Entre los emprendimientos que recibieron inversiones y recurren a la IA para desarrollar sus servicios se destacan la startup de agrotech Tbit -que usa IA para verificar la calidad de semillas y granos-; la  firma brasileña de Big Data Neoway; las plataformas de Internet de las Cosas (IOT) Fracttal y We-Techs; el servicio de operaciones automatizadas para la industria de seguros O2OBots; Stilingue, que realiza análisis de redes sociales, y Gofind.Oline, un sistema digital de comparación de productos.

“Los inversores de capital de riesgo que están activos en América Latina tienen una amplia gama de sectores que los atraen. Dentro de IT específicamente, los subsectores más populares incluyen fintech, marketplaces, e-commerce, agtech y edtech -expresa Julie Ruvolo, directora de Lavca-. Es probable que las empresas dentro de estos subsectores usen IA, aunque es difícil saber con certeza cuántos de ellos lo hacen. Los comentarios que hemos recibido de los inversores indican que las tecnologías de IA, Machine Learning y Big Data se están integrando activamente también en los negocios de otros sectores en América Latina; pero esta es una cara diferente de la que se ve, por ejemplo, en Silicon Valley donde hay muchas compañías de IA ‘pure play’.”

El año pasado -consigna Lavca-, las transacciones de Venture Capital del segmento tecnológico totalizaron U$S 1.000 millones en la región. El 45% de ellas se concretaron en Brasil y, en menor medida, en México (23,7%), Chile (11,6%), Argentina (7,6%) y Colombia (7,2%). Para la ejecutiva de Lavca, los principales mercados de América Latina están experimentando tendencias demográficas, institucionales, de consumo, tecnológicas y de expansión del crédito positivas, y son “estratégicos” para muchas compañías tecnológicas globales, “como Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Netflix, Spotify, Airbnb, WeWork, Didi Chuxing y Uber, que apoyan los ecosistemas de startups y están comprometidos con la identificación y el avance de las nuevas empresas de alto crecimiento en la región”.

 

Una brecha que se reduce

La posibilidad de construir soluciones de IA puede ser más accesible desde que los grandes proveedores de servicios de computación y software en la nube comercializan sus plataformas y herramientas de desarrollo, como Azure (Microsoft), Tensor Flow y Cloud AutoML (Google), AWS (Amazon) y Watson (IBM). Algunas de ellas, incluso, tienen licencias gratuitas y de bajo costo. Estos productos conviven, además, con las opciones de código abierto.

“Hoy, la evolución natural para adoptar IA pasa por usar este tipo de plataformas como servicio, ya que permite que nuevas empresas puedan acceder a esta tecnología”, sostiene Diego Serebrisky, cofundador y director gerente del fondo de capital de riesgo Dalus Capital. “Si bien todavía no hay demasiados proyectos de IA en América Latina, es una tendencia imparable: es una tecnología que está avanzando de manera acelerada y los algoritmos mejoran constantemente gracias a la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de datos. Nuestro reto es: ¿qué tan rápido los startups de la región van a adoptar esta tecnología? Estamos en una fase inicial, pero creo que va a haber una explosión entre los próximos dos y cuatros años. Porque la base tecnológica fundamental ya está disponible, y la gente empieza a experimentar.”

La mexicana Kubo Financiero es una Fintech regulada por la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) de México, con licencias para captar ahorro y otorgar microcréditos.  Desde su fundación, a finales de 2012, acumula 15.500 operaciones de financiamiento por un monto promedio de US$ 1.500 cada una, y que se destinan al desarrollo de pequeños negocios. La empresa, de 116 empleados, tiene por objetivo el “impacto social”, que se traduce en “ayudar a que mucha gente se convierta en clase media y tenga ahorros para el largo plazo que les permitan concretar sus proyectos”, describe Vicente Fenoll, CEO de la compañía.

“Para el proceso de otorgamiento de créditos usamos modelos matemáticos y algoritmos de Machine Learning orientados a seleccionar y evaluar al cliente de manera automatizada, para asignarle un riesgo y tasa de interés -cuenta-.  Esos algoritmos se basan en el procesamiento de dos fuentes de información: el historial de crédito de la persona y la manera en que el cliente se comporta y utiliza nuestros sistemas al cargar sus datos.” La información obtenida bajo este modelo, además, “nos permite detectar mejor el perfil de cada persona y brindar una oferta cada vez más individual y personalizada”, dice el directivo de la empresa que usa tecnología open source para construir su plataforma.

Según Fenoll, el mayor alcance de herramientas de IA para programadores “sin dudas va a impulsar a los nuevos emprendimientos, que tienen la oportunidad de usar la tecnología que las grandes empresas de software están poniendo a disposición en todo el mundo”.  Y aunque no desconoce el reto de estudiarlas y saber aprovecharlas, cree que “se abren importantes posibilidades creativas”.

Basado en la Argentina, pero con operación global, otro emprendimiento Fintech es Eye Capital, fundado por docentes e investigadores especializados en IA aplicada a finanzas. La empresa desarrolló un algoritmo de Machine Learning que elige de manera automatizada la composición accionaria del portafolio de una nota de cambio que cotiza en la Bolsa de Viena; funciona sobre una plataforma de computación de alto poder de procesamiento (HPC, por su sigla en inglés), usa tecnología de Big Data y está conectado a las bolsas de Nueva York, Londres, España y Buenos Aires, de donde toma información.  Para seleccionar las acciones, el algoritmo -que balancea la probabilidad de subir o bajar que tienen las acciones y opera con parámetros de riesgo y rentabilidad- procesa en tiempo real la información de indicadores financieros, balances de empresas y la opinión que en las redes sociales vierten determinados especialistas. “Trabajamos durante seis años en el desarrollo de esta plataforma”, señala Juan Pablo Braña, cofundador de Eye Capital, que emplea herramientas open source y también desarrolla soluciones de trading para brokers y entidades financieras.

De acuerdo con Braña, la mayor oferta de herramientas comerciales para programar IA, “algunas de ellas gratuitas y de muy buena calidad”, facilita la posibilidad de construir aplicaciones y “reduce la brecha de acceso a la tecnología para todo aquel que quiera dedicar tiempo a estudiarlas y aprender cómo funcionan”. El riesgo, advierte, es que no se llega a conocer del todo cómo están hechas y cuál es su potencial.

La empresa ConversaLab -que provee servicios de asistentes virtuales para atención al cliente, optimización de publicidad y soluciones de automatización de flujos de trabajo-, usa la plataforma Microsoft Azure para desarrollar soluciones. “La mayor disponibilidad de herramientas de programación de IA reduce las barreras de entrada y permite a los emprendimientos focalizarse en otros aspectos. El valor es saber usarlas, y construir sobre esas herramientas los servicios para nuestros clientes”, expresa Andrés Augspach, CEO de ConversaLab, que utiliza el servicio de procesamiento de lenguaje natural Microsoft Language Understanding Intelligence (LUI) y aloja sus aplicaciones en los servidores de Amazon.

Augspach considera que en el futuro habrá más emprendimientos basados en IA. “El cliente está cada vez más receptivo a contratar este tipo de servicios, la demanda seguirá creciendo”, asegura. Pero apunta que “también habrá desencanto, porque la expectativa es muy alta”.

 

El impacto económico

En el ecosistema de startups regional -consigna Lavca-, durante 2017 las principales asignaciones de capital de riesgo y rondas de inversión tuvieron lugar en los siguientes segmentos: marketplace (con transacciones por  US$ 342 millones), tecnología y transporte (US$ 203,5 millones), fintech (US$ 202,8 millones), e-commerce (US$ 50 millones), tecnología y educación (US$ 36,4 millones), publicidad (US$ 15,7 millones), software (US$ 8,8 millones), hardware (US$ 6,6 millones), salud (US$ 6,2 millones), medios (US$ 5,1 millones) y seguridad e infraestructura (US$ 4,9 millones).

¿En qué sectores de la economía los emprendimientos basados en IA pueden generar mayor impacto? “La IA se adoptará por nichos -afirma el directivo de Dalus Capital-. En el segmento financiero se utiliza para automatizar los procesos de aprobación de créditos. Estos son los usos más evidentes, pero evolucionará también cada vez más hacia todo lo relacionado con la interacción con clientes y usuarios, y para aumentar la productividad de los procesos de trabajo internos en empresas de servicios.”

Juan Pablo Braña, de Eye Capital, destaca el uso de algoritmos de IA para optimizar la logística y, en particular en el sector de salud, para mejorar los procesos de distribución de medicamentos y asignación de internaciones de pacientes. A su entender, esta tecnología tendrá mayor impacto en el sector financiero y el sistema bancario, junto con la posibilidad de agregar IA a Blockchain.

Según Augspach, de ConversaLab, “el procesamiento de lenguaje natural va a tener impacto en servicios públicos, por ejemplo en telefonía, banca y salud, como interfaz de usuario, porque muchas veces la gente prefiere resolver rápidamente los trámites con un asistente virtual”. Y agrega: “Creemos que el modelo de atención ideal es automatizado, pero con la opción de derivación humana”. Otra área que identifica como clave para desplegar IA es la de Control Urbano, que incluye seguridad ciudadana, control de tráfico y mediciones de contaminación ambiental. “El de Ciudades Inteligente es un sector muy importante para aplicar IA”, resume.

“En América Latina hay una gran oportunidad de generar innovación en IA”, afirma Fenoll, de Kubo Financiero. “Pero también va a producir un cambio muy profundo en el empleo, con gente que se quedará sin trabajo a medida que se automatizan ciertas tareas. Por eso, nos toca a nosotros, los emprendedores, crear nuevos tipos de empresas que generen trabajo. Ése es el desafío”.