INNOVACIÓN TECNOLÓGICA CORPORATIVA: FORTALECER LA PREDICTIVIDAD PARA LA TOMA DE DECISIONES
Representantes del ecosistema innovador analizan las oportunidades que ofrecen herramientas como la Inteligencia Artificial (IA) para la agilización de procesos, la reducción de la incertidumbre y la toma de decisiones en materia de negocios y de inversión en I+D+i. Conforme avanza el desarrollo de nuevas tecnologías de apoyo a la operación corporativa, las normativas hacen lo propio para impulsar el I+D+i, así como mejorar la seguridad de sus usuarios. Si bien Chile sobresalió en 2023 en el ranking del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) como puntero de la lista en innovación y desarrollo, aún tenemos un largo camino por recorrer. Aunque las empresas han incorporado rápidamente la IA, existen brechas centradas en la operabilidad del negocio, la ciberseguridad y la transferencia de tecnologías. Debemos comprender que la innovación trasciende a las tecnologías, pero estas constituyen un catalizador natural para el cambio.
La industria tecnológica, la conectividad, el sorprendente avances de herramientas disruptivas que impactan las operaciones de diversas industrias en todos los mercados, hacen cada vez más difícil dimensionar cuál es el terreno de la innovación tecnológica como tal.
Asimismo, las gerencias de tecnologías de información y las de innovación, no dan tregua al sinnúmero de proyectos que cada año abultan sus planificaciones próximas y que exigen priorizar al momento de ejecutar cada una de ellas, de la mano de infraestructura propia y la incorporación de talento humano cada vez más especializado. Lo cierto es que las innovaciones tecnológicas ofrecen ventajas, ya sea en la reducción de costos operacionales asociados a la automatización de procesos, la apertura de nuevos mercados y la oferta de nuevos puestos laborales.
En opinión de Eduardo Bitran, director de Innovación de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez y presidente de Hub APTA, *Sin lugar a duda la Inteligencia artificial es la tecnología que el año 2023 acaparó la atención del mundo corporativo en particular la IA generativa, que puede facilitar el trabajo y aumentar la productividad individual, facilitando la generación de textos, traducción automática, interacción escrita y oral con clientes, desarrollo de código entre otras funciones”. No obstante, para el académico todavía existe un potencial insuficientemente explotado en el “Machine Learning”, en particular en la metodología de “Deep Learning” que usa redes neuronales, que permite establecer modelos predictivos a partir de grandes volúmenes y diversidad de datos y descubrir nuevos patrones que explican el desempeño de los procesos. "El desarrollo de estos modelos predictivos con aprendizaje dinámico para ser aplicado a las operaciones empresariales, requieren el despliegue de sensores, poder acceder a los datos, lo que se conoce como Internet de las cosas (IOT por sus sigla en inglés) y capacidad de analítica de datos, además de una comprensión cabal de los aspectos técnicos de los procesos”, sostiene.
Chile ha desplegado una amplia dotación de sensores para el monitoreo de distintos indicadores, que sumado a dispositivos con mayor potencial, nos entregan información real y actual, para comprender la dinámica de comportamiento de nuestros usuarios.
Por una parte contamos con un gran potencial en la generación de datos que podrían alimentar este nicho y contribuir a una mejor performance, pero por otra, de nada sirve que estos datos estén guardados en sistemas que no conversan entre sí, y que no contribuyen a la interoperabilidad para una correcta planificación y toma de decisiones. “Son varios los mecanismos que pueden aportar a esa aceleración desde la ciencia de datos.
Además de la optimización de procesos que apunten a obtener mejores resultados, en menor tiempo e incluso reduciendo costos, la gestión de grandes volúmenes de datos y el desarrollo de soluciones que permitan ponerlos a disposición de la industria y el Estado, es sin duda uno de los aportes más relevantes.
Desde nuestro rol, en colaboración con instituciones nacionales e internacionales, estamos promoviendo la incorporación de los principios FAIR - sigla en inglés que se refiere a los atributos como accesibles, fáciles de encontrar, interoperables y reutilizablesa la gestión de datos públicos, privados y científicos para la formulación de políticas públicas”, sostiene Rodrigo Roa, director ejecutivo de Data Observatory.
Según cifras del Al Index Annual Roa añade que: “En nuestro país estamos implementando varias prácticas que también se observan en las experiencias de otros países, con programas que fomentan la colaboración entre la academia, la industria y la implementación de una política nacional de inteligencia artificial y el establecimiento de políticas de datos abiertos. Es fundamental la recopilación de datos de calidad, que provengan de fuentes confiables.
La etapa de adquisición requiere además que se implementen técnicas que permitan su análisis, procesamiento y posterior uso”. Existe evidencia que demuestra que para impactar en políticas públicas a través de los datos, resguardar su ciclo de vida es clave. report 2024, Estados Unidos es el país que lidera el campo de la ciencia de datos, alcanzando una inversión de 67 mil millones el año 2023, ubicándolo en una posición de liderazgo en el área.
“Sin lugar a duda la Inteligencia artificial es la tecnología que el año 2023 acaparó la atención del mundo corporativo en particular la A generativa, que puede facilitar el trabajo y aumentar la productividad individual” “Actualmente uno de los principales desafíos para generar un mayor impacto es la interoperabilidad de los datos, debemos promover la integración de datos provenientes de diversas áreas, tanto en la academia, el Estado y la industria, así como incorporar principios que aseguren características comunes mínimas para su uso; y esto no es factible si no se realiza un trabajo coordinado”, concluye el director de Data Observatory. Con foco en la capacidad predictiva de la industria Los datos solo cobran sentido en la medida de su utilidad y disposición para la toma de decisiones. Las herramientas de la IA han demostrado un enorme aporte en la reducción de la incertidumbre al inferir conductas altamente repetidas.
“Actualmente uno de los principales desafíos para generar un mayor impacto es la interoperabilidad de los datos, debemos promover la integración de datos provenientes de diversas áreas, tanto en la academia, el Estado y la industria” “El gran valor de esta tecnología es que permite combinar la capacidad predictiva de los resultados e impactos de procesos y operaciones con acciones prescriptivas que permiten optimizar o mejorar los desempeños, aumentando productividad, ahorrando energía, reduciendo emisiones, mejorando la seguridad laboral, entre otros resultados que se pueden mejorar”, añade Bitran. Ahora bien, al combinar esta capacidad predictiva en tiempo real con automatización y robótica, los que se conoce como “automaLE MEA Data Observatory. Tización robótica de procesos” (RPA, por sus siglas en inglés), adquiere una enorme potencialidad de impactar positivamente los resultados de las más diversas operaciones, ya sea en servicios, minería y energía, salud, tecnologías, entre otras. Para el académico UAI y presidente de Hub APTA, “aumentar la productividad y sustentabilidad de las operaciones permite mejorar los resultados económicos y financieros de las corporaciones, impactando directamente el valor de las empresas.
Diversos estudios indican que la implementación de machine learning y automatización puede mejorar el EBITDA -indicador financiero del beneficio bruto de explotación calculado antes de deducir los gastos financierosen hasta el 20%, dependiendo de la complejidad de los procesos, la calidad de los datos y la capacidad de la organización para transformar la forma de operar, migrando desde procesos en silos hacia una gestión integrada que trata de optimizar el conjunto de la operación de principio a fin”. El valor de la innovación abierta En un círculo virtuoso, la industria enfrenta los desafíos operacionales que le exigen innovar, ya sea en materia de eficiencia energética o hídrica (solo a modo de ejemplo); para ello requiere de capital humano experto y su propia infraestructura se convierte en laboratorio de experimentación para el desarrollo de nuevas y mejores prácticas.
“Hoy las empresas saben que el desarrollo de tecnologías no está dentro de su core del negocio, y están llamadas a salir a explorar y colaborar con un mercado de startups locales e internacionales que han logrado desarrollar tecnologías capaces de responder a los múltiples desafíos que enfrentan las industrias en toda su cadena de valor. Esta dinámica implica combinar sus conocimientos internos con los externos para potenciar sus proyectos. En esta 9 Carolina Rojas Dir. De Innovación Ab; 4) Fundación Chile.
Ecuación es donde también surgen aquellas plataformas como Expande u otras generadas por Fundación Chile que buscan facilitar y fomentar una mayor conexión entre los desafíos de la industria minera y las soluciones, productos y/o servicios de proveedores que permitan capturar valor, tanto para quienes desarrollan soluciones como para aquellas empresas que la implementan”, explica Carolina Rojas, Directora de Innovación Abierta en Minería de Expande, Fundación Chile. Para muchos el problema que impide avanzar en innovación no es la tecnología, sino la cultura. La capacidad de innovar con transformación digital se ve obstaculizada por inercias y culturas organizacionales muy jerárquicas, segmentadas en compartimientos que no colaboran y con demasiado foco en el corto plazo.
“Hoy las empresas saben que el desarrollo de tecnologías no está dentro de su core del negocio, y están llamadas a salir a explorar y colaborar con un mercado de startups locales e internacionales que han logrado desarrollar tecnologías capaces de responder a los múltiples desafíos” En este sentido, Fernando Venegas, director ejecutivo de Grupo Zenit, que acompaña a startups, empresas y organizaciones en sus procesos transformacionales y de gestión de innovación, señala que: “En una sociedad globalizada y con cambios vertiginosos, las empresas juegan un papel protagónico como agentes de cambio. Las herramientas del corporate venturing, como la innovación abierta, son claves para que las empresas hagan la transición desde la concepción de empresa tradicional a una más innovadora. El gran desafío es lograr que las pequeñas y medianas empresas desarrollen también modelos de innovación corporativa y para lograrlo la colaboración entre empresas es fundamental. La madurez de los modelos de innovación corporativa van de la mano con la temporalidad y presupuesto que las empresas asignen a ese ítem.
Por lo mismo, no existe una única receta para que las empresas diseñen sus modelos de innovación, pero lo importante es que dichos modelos se soporten una estructura organizacional y corporativa que facilite los procesos de innovación, ya que cualquiera sea el modelo se requieren personas que lo implementen”. Desde la vereda del cambio en la cultura corporativa, Eduardo Bitran sostiene: “Es preciso partir por modificar los liderazgos, comenzando por los directorios de las empresas y eventualmente por los CEO, que exista comprensión del impacto de estas transformaciones, que modifiquen los incentivos, estimulando la innovación y el cambio transformacional.
La tecnología es un habilitante para estas transformaciones, por tanto se deberá invertir en sensorización, automatización y sistemas de comunicación, por ejemplo 5G”. “El gran desafío es lograr que las pequeñas y medianas empresas desarrollen también modelos de innovación corporativa y para lograrlo la colaboración entre empresas es fundamental” Por su parte, para abordar la resistencia al cambio se deberán establecer células ágiles que piloteen la aplicación en entornos limitados y controlados con apoyo de los líderes de la operación.
“Una forma de partir es, por ejemplo, abordar desafíos de mantenimiento predictivo, o predicción de riesgos de accidentes, luego de mostrar las ganancias de EBITDA y otros indicadores, para luego avanzar a la optimización integral de procesos complejos.
También es necesario planificar la incorporación de capital humano con competencia en analítica de datos y automatización, quienes deben trabajar con los expertos en los procesos operacionales para poder desarrollar modelos predictivos y sistemas prescriptivos que generen valor a la organización”, concluye el académico.
La innovación es la pieza clave en el engranaje corporativo para mejorar el rendimiento y la productividad y generar cambios a largo plazo en la visión y la cultura organizacional (con el debido liderazgo). No obstante, para que esta se exprese, es importante priorizar la inversión en aquellas mejoras que contribuyan a esta hoja de ruta de innovación. No podemos conformarnos con los números comparativos.
El Índice Mundial de Innovación de 2023 -GII, por su sigla en inglésde la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI) señala que Chile es la segunda economía más innovadora de Latinoamérica, luego de Brasil y antes de México. El reporte señala que Chile encabeza la región en infraestructura del sistema de innovación, que incluye: las tecnologías de la información y comunicación, el rendimiento logístico y la sustentabilidad ecológica, entre otros indicadores.
La tecnología y la innovación constituyen un factor clave para alcanzar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), de hecho, la “innovación” es una política especifica (ODS 9) y su meta es promover el aumento de la inversión en I+D como proporción del PIB, y aumentar el número de investigadores por millón de habitantes; por tanto: esta ecuación nos obliga a poner el énfasis en un análisis que no solo aplica responsabilidades y compromisos al sector privado, sino también a la academia como impulsor de la investigación y la transferencia tecnológica, y al Estado, con políticas públicas sinérgicas. Sólo así podremos materializar esta fórmula con la última letra entre comillas: