El legado de la Inteligencia Artificial en América Latina

Por Alejandro Fernández* Cuando el nuevo motor de preguntas y respuestas de IBM denominado “Watson” derrotó a dos campeones nacionales de Jeopardy en televisión estadounidense en 2011, el gigante tecnológico claramente se ponía a la delantera en lo que sería —después de un largo “invierno”— el renacer de la Inteligencia Artificial (IA) como tendencia global. IBM ya había logrado que un computador le ganara a un campeón mundial de ajedrez. Pero que Watson entrara a competir en el dominio del entendimiento del lenguaje natural y superara las capacidades humanas le cambiaba el nombre al juego. IBM anunciaba el inicio de la “Era Cognitiva”. El gigante tecnológico tenía el claro desafío de no perder su ventaja competitiva y convertir aquel hito mediático en un negocio rentable. Como parte de su plan global, decidió buscar un “atajo” al cambio cultural que implicaría incluir una tecnología tan disruptiva en su portafolio, y entonces eligió aliados estratégicos en economías emergentes que fuesen completamente dedicados a impulsar la tecnología de Watson a través de servicios de consultoría. A cambio de su dedicación exclusiva, la multinacional vendería a estos aliados derechos preferenciales de distribución y se harían co-inversiones para acelerar la disponibilización de los servicios de Watson en otros idiomas. En Latinoamérica había un buen precedente de ceder derechos preferenciales a la empresa centroamericana GBM, respaldada por visionarios y poderosos accionistas, por lo que luego de un largo proceso de negociación, IBM nombró a esa compañía como el “Aliado Estratégico de IBM Watson” en Latinoamérica de habla hispana. Todo esto bajo la premisa de que se crearía una nueva empresa que, operando independientemente, no tuviera las distracciones de administrar un diversificado portafolio de productos y servicios, y se dedicara de lleno a la Inteligencia Artificial. Así nació Cognitiva en 2016, junto a otros aliados estratégicos en Asia y África, tenía la misión de portar la bandera de Watson y conquistar el mercado antes que otros competidores de IBM lo hicieran. Después de casi 2 años y medio de operar, recientemente la compañía de capital centroamericano inició una transformación organizacional que implicaría el cierre de sus cuarteles generales en Costa Rica, dando el control del negocio de Centroamérica y Caribe a GBM, mientras que sus operaciones en el resto del continente pasarían a inversionistas locales. ¿Qué significa esto para el futuro de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica?, ¿por qué se tomó esta decisión?, ¿cómo reaccionó el mercado al despliegue que hizo y continúa haciendo Cognitiva?, fueron algunas de las preguntas que estuvieron en el aire. Pensar en grande La visión de Cognitiva era realmente ambiciosa. Estamos hablando de una compañía con derechos preferenciales de distribución de las principales tecnologías de Watson para 23 países del continente. El enorme nivel de despliegue, inversión y ejecución tenía como norte igualar la magnitud del alcance de este fascinante proyecto. A pesar de que se conceptualizó como un “startup” la compañía debía crecer a un ritmo vertiginoso para poder materializar la visión en tiempo óptimo. El caso de negocio elaborado para evaluar la viabilidad del modelo se veía sólido: Entrevistas previas con altos ejecutivos de banca y seguros en Latinoamérica dieron su visto bueno a la propuesta de valor y afirmaron que invertirían en una solución que ofreciese tales beneficios. Replicando casos de éxito en Estados Unidos y Europa, el modelo de negocio buscaría incubar proyectos de carácter transformacional en las principales industrias de la región donde los clientes compartirían las ganancias financieras de tales proyectos con Cognitiva y con IBM. Para lograr esto se debía encontrar una forma de posicionar el proyecto rápidamente con clientes de alto nivel a pesar de ser una empresa nueva. Para ello, se contrató personal de primera línea en todas las áreas, se consiguieron oficinas en zonas premium de las 5 regiones, y se buscó apalancar la relación con IBM en cada país para acelerar la penetración de mercado, esto mientras paralelamente se complementaban con otras alianzas de carácter estratégico. También puedes leer: La Inteligencia Artificial: la disyuntiva humana El enfoque de ejecución debía ser agresivo y contundente. Los inversionistas y el CEO estaban pensando en un abordaje incisivo que desembocase en una dominación categórica del mercado corporativo en materia de inteligencia artificial. El retorno tenía que basarse en un crecimiento orgánico, pues las expectativas de IBM y de la Junta Directiva imponían un sentido de urgencia que requería apostarle a inversiones importantes. IBM tenía la certeza de que sino poblaba el mercado con Watson perdería la ventaja competitiva. Así fue como en 2017, luego de un año de operar, se decidió expandir la fuerza de ventas en una de las inversiones más importantes que hizo la compañía. También se invirtió en conceptualizar y operacionalizar una metodología de comercialización enfocada en tejer proyectos de carácter transformacional con el tamaño requerido para poder obtener los retornos deseados. Finalmente, se hizo un despliegue masivo de mercadeo sin precedentes para contribuir a los esfuerzos de evangelización en toda la región. Estas inversiones no fueron vistas con buenos ojos por todos. Ante las crecientes presiones financieras y comerciales, algunos actores creían que la estrategia debía ser más conservadora. Pues con el pasar de los meses, el arranque lento en algunas geografías y las complejidades generales en el proceso comercial apuntaban a un retorno más pausado de lo previsto. La reacción del mercado En 2016 Cognitiva era una empresa totalmente nueva, que además llegaba con una tecnología emergente y relativamente desconocida. Un reto nada sencillo. La premisa inicial para abordar esos desafíos consistió en utilizar el posicionamiento del principal aliado en cada país (IBM) para compensar la falta de conocimiento de Cognitiva como marca, mientras que paralelamente se desarrollaba alianzas con empresas consultoras. Sin embargo, la relación con el desarrollador de la tecnología tuvo tracción sólo en ciertas geografías, en varios países no caminó como se esperaba. Además, los proyectos transformacionales debían posicionarse a nivel ejecutivo, donde no todos los aliados necesariamente tenían acceso. La estrategia de aliarse con empresas consultoras de Clase A ayudaría a complementar los vacíos que dejaba IBM, pero a pesar de que hubo buena apertura por parte de estas empresas, espacios en blanco en el modelo de negocios y el fantasma de eventualmente convertirse en competidores afectaron la velocidad y el patrocinio necesario para monetizar tales alianzas. Si bien se pudo hacer algunas cosas en conjunto, quedaba descartado descansar la estrategia comercial en ello. En el frente comercial, se encontró con una admirable apertura y disposición a innovar en la mayoría de los clientes del mercado meta. El concepto de Inteligencia Artificial generaba mucho entusiasmo y expectativa. La fuerza comercial logró coordinar foros ejecutivos importantes para iniciar conversaciones; grandes compañías dieron acceso a sus mesas directivas y pusieron a su disposición directores y gerentes de la empresa para ejecutar talleres de descubrimiento y así empezar a trazar la jornada cognitiva. Dicha jornada consistía en armar un portafolio de proyectos basados en IA y enfocados en producir resultados de negocio relevantes. Como es natural, múltiples empresas preferían empezar iniciativas con un alcance y complejidad reducida para luego ir in crescendo en su viaje cognitivo. Sobre todo tomando en cuenta que los servicios de Watson que promovíamos se centraban en fuentes de información no estructurada (lenguaje e imágenes) y el nivel de madurez de ese tipo de fuentes en ciertos clientes tendía a ser incipiente y heterogéneo. La proliferación de proyectos basados en agentes conversacionales (también llamados “Chatbots” en algunos contextos) fue interpretada por algunos como que los clientes no estaban listos para la transformación digital basada en IA, pero en realidad no era que esos clientes no querían transformar su empresa con Watson, sino que: a) o querían empezar con un alcance moderado, pero siempre teniendo la transformación cognitiva en el horizonte o b) su infraestructura de datos no estructurados debía someterse a un proceso más elaborado de curación para prepararlos para futuros proyectos cognitivos. Aunque el negocio caminaba, estas variables alargaron fuertemente los ciclos comerciales impactando la predictibilidad de los ingresos y el tamaño promedio de las oportunidades. También puedes leer: Ahora llegan los ciberdelitos con inteligencia artificial También se aprendió que en el terreno de IA la estrategia de alianzas no sólo debió fundamentarse en ir al mercado con las subsidiarias locales de IBM, o con integradores, consultoras y desarrolladores locales, sino que también con proveedores de contenido e información no estructurada concerniente a ciertas industrias. Así se podría complementar el vacío de calidad y curación de datos en los clientes y empezar la creación de ecosistemas dinámicos de intercambio de valor impulsados por Watson. Esto no era ningún secreto, ya la división de Cómputo Cognitivo de IBM en USA había vislumbrado esto haciendo fuertes inversiones y/o alianzas con expertos de contenido en ciertas industrias o comprando bases de datos de imágenes médicas. Entonces los primeros meses de operación no fueron sencillos: Articular la propuesta de valor de Watson resultaría más complejo de lo que se previó. El caso de negocio subestimó la longitud y el costo que los esfuerzos de evangelización y pre-venta tendrían no sólo en proyectos transformacionales, sino que en cualquier tipo de proyecto que involucrase algo tan novedoso como la IA. A pesar de eso, los equipos comerciales en los países fueron adaptando la metodología para hacerla más ágil y poco a poco se fue construyendo una base de oportunidades prometedora. Sin embargo, la velocidad de cierre no fue la misma en todas las latitudes; el arranque lento en México impactó fuertemente la consecución de los resultados esperados en 2017. El CEO siempre señaló que el futuro de la compañía estaba en el vecino sureño de Estados Unidos, así que muchos se enfocaron prácticamente sólo en esa geografía en el último trimestre de 2017. Para 2018, los resultados en la salud del mapa de oportunidades mexicano empezarían a notarse, pero ya demasiado tarde. La transformación de la empresa era ya inminente. El panorama global de Inteligencia Artificial El modelo de negocios basado en pocos socios estratégicos -como Cognitiva- con contratos de exclusividad fue concebido por IBM cuando aún no tenía competidores significativos en el paisaje de Inteligencia Artificial. En los foros públicos sobre cómputo cognitivo, sólo se nombraban jugadores de nicho como eventuales jugadores; Amazon, Google, Microsoft y otros brillaban por su ausencia. La realidad cambiaría rápidamente; en cuestión de meses empezó a ser más evidente que los gigantes del mundo de la tecnología estaban velozmente volteando su mirada hacia la Inteligencia Artificial, y desde luego cuadrándola dentro de su propio modelo de negocios. Apalancándose sobre el brand de su plataforma de servicios en la nube, en un consolidado ecosistema de socios de negocio o bien ofreciendo un bajo costo a cambio de concesiones en privacidad de los datos. IBM había hecho lo mismo, concibiendo al principio la propuesta de valor de Watson alrededor de su pilar centrado en servicios de consultoría para luego cambiar de rumbo y darle más peso a un modelo basado en cloud. El problema es que su plataforma de nube (en aquella entonces llamada Bluemix) era más joven en comparación a la de los otros jugadores, y su programa de socios no era una piedra angular para el éxito. Todo esto le daba menos músculo para lograr la capilaridad necesaria y así aprovechar la ventaja competitiva inicial desde que ocurrió el fenómeno de Watson en Jeopardy. Los ejecutivos de IBM sabían esto, así que rápidamente hicieron públicos movimientos estratégicos para darle más fuerza a una estrategia de Inteligencia Artificial encapsulada en su plataforma de nube, reforzar sus inversiones en evangelización de desarrolladores independientes y apostarle al volumen de consumo transaccional de tales servicios, en lugar de compartir las ganancias financieras de los proyectos cognitivos con clientes y socios (Modelo llamado Revenue Sharing). Pero había un problema: En ciertas zonas geográficas ya se habían firmado contratos de exclusividad basados en Revenue Sharing con empresas como Cognitiva, lo cual representaba una complejidad adicional para poder competir en escala global. El mundo iba en una dirección: a. Hacia un modelo de negocios basado en la democratización de los servicios de IA a través de la Nube, y b. Hacia la adopción masiva por parte de desarrolladores de software (lo cual era una inversión cara y de largo plazo). Los contratos como los que se habían firmado con Cognitiva se basaron en un modelo de negocios que iba en otra dirección. En resumen: Watson ya no estaba sólo en el mercado y esta circunstancia complicó el potencial de la alianza de Cognitiva con IBM. En adición a eso, Cognitiva fue concebida como una empresa dedicada exclusivamente a un dominio específico de la Inteligencia Artificial. Cuando se firmó el contrato, para IBM la división de Watson se centraba principalmente en tecnologías que analizaban información no estructurada -nuevamente: lenguaje natural e imágenes- más no en analítica basada en datos estructurados (por ejemplo, análisis de reportes numéricos a través de algoritmos de Machine Learning), la cuál representaba un salto más natural desde las tecnologías tradicionales de inteligencia de negocios. Esa línea limítrofe que trazamos en el alcance comercial de la compañía representaba una apuesta muy osada, pues se trataba de poblar el mercado con capacidades que, de acuerdo al ciclo de Hype de Gartner, aún no habían llegado a alcanzar el posicionamiento estratégico que era requerido para que el mercado las absorbiese con confianza y rapidez. Cómo nos adaptamos A pesar de que se continúo ejecutando con la ambiciosa visión original en la mira, a lo largo de 2017 se tomaron una serie de medidas muy agresivas para poder adaptarse a la aplastante velocidad de cambios en el horizonte. En cuestión de meses se removieron unidades de negocio que bajo la nueva realidad se entendía que no serían rentables; se contrataron Directores de Industria para elevar el nivel ejecutivo de la propuesta de valor y así continuar apuntando a proyectos de alto calibre, se buscaron eficiencias en los modelos de consultoría para evitar redundancias, se consolidaron esfuerzos para encapsular soluciones que prometían replicarse en ciertas industrias, se inviritó en reforzar el modelo de ingresos de software como servicio (SaaS por sus  siglas en inglés) para reemplazar las ganancias no percibidas por Revenue Sharing y se capitalizaron los aprendizajes en la creación de agentes conversacionales lanzando —con un foco en pequeñas y medianas empresas— el primer bot builder en español de Latinoamérica. También dimos más libertad a los países para adaptar su enfoque comercial y estratégico para que pudiesen acortar los ciclos de venta y lidiar mejor con la ambigüedad. Esto fue un cambio importante: Construir una compañía de cero (es decir un startup) con profesionales primordialmente provenientes del mundo corporativo, representaba un reto que probablemente también subestimamos. El nivel de vaguedad con el que había que lidiar a esa velocidad nos trajo muchas dificultades en la continuidad de las tácticas comerciales. México se vio especialmente afectado por esta circunstancia y por la complejidad de escalar el modelo transformacional de pre-venta, siendo estas dos, probablemente las principales causas de su arranque lento. Todas estas iniciativas, acompañadas de un esfuerzo ejemplar de todas oficinas comerciales en los países para continuar creciendo la base de oportunidades en tiempo récord —para los estándares de cualquier startup—, se veían claramente reflejadas en un incremento en la salud de los indicadores comerciales. Más clientes, más casos de estudio, más socios interesados, aumento en el tamaño promedio de los negocios, etc. Sin embargo, los inversionistas habían inyectado ya mucho dinero a la operación y comprensiblemente exigían otro tipo de resultados. Esto obligó a iniciar un right-sizing de la organización en el último cuarto del 17, acelerando aún más la conversión de Cognitiva en una empresa adaptada a la dirección que el mundo estaba tomando en materia de inteligencia artificial y por lo tanto, más alejada de las expectativas que inicialmente matricularon al visionario board en esta cruzada. Los recortes y los cambios en el rumbo estratégico iban en la dirección correcta. Pero a pesar de que muchos de estos cambios sucedieron en cuestión de meses, la Junta Directiva tenía dos años esperando a que una visión mucho más grande y ambiciosa se materializara. Fue así como en marzo del 2018 inició la siguiente etapa en el ciclo de vida de Cognitiva. El legado Para 2018, Cognitiva había documentado varias decenas de casos de éxito (no todos públicos) de implementación de tecnologías de Watson en todo América Latina (algunos de ellos con el apoyo de IBM). Se firmaron y terminaron proyectos de inteligencia artificial en un número considerable de empresas en todo el continente, la mayoría en compañías de Fortune 500 o del segmento enterprise de su país. Se facturaron millones de dólares anuales en servicios de consultoría, sin contar múltiples contratos ya firmados y una cantidad nada despreciable de negocios en su ruta de cierre. El consumo latinoamericano de servicios de Watson en la nube de IBM aumentó dramáticamente en 2 años en parte gracias a la gestión de la empresa. Estos logros señalan de forma contundente que la adopción de IA en la región no es que era lenta, o que sufrió un traspié, sino que el caso de negocio anticipó resultados en un menor plazo. Cognitiva impulsó la capacitación de centenares de profesionales en la función consultiva, técnica, comercial y estratégica de cómo la inteligencia artificial puede y no puede añadir valor a las organizaciones en diversas industrias. Cientos de empresas independientes de desarrollo de software (ISVs por sus siglas en inglés) fueron evangelizadas sobre las bondades de Watson. Muchos excolaboradores —apalancándose de los aprendizajes que tuvieron en la empresa— iniciaron sus propios emprendimientos o se han unido a compañías en áreas afines a la IA, tales como Robótica, Blockchain o Transformación Digital. Cognitiva también contribuyó dramáticamente a la educación del mercado, los gobiernos, las instituciones académicas y los medios de comunicación sobre los potenciales impactos de la computación cognitiva, desmitificando el carácter milagroso de sus beneficios y articulándolos en lenguaje de negocios específico de ciertas industrias. Los réditos de esta costosa evangelización serán capitalizados no sólo por las oficinas de la empresa que continúen operando sino por otros jugadores como startups, inversionistas, competidores globales de IBM y empresas locales que encontrarán un camino más preparado para monetizar sus soluciones en Latinoamérica. Me atrevo a afirmar que la gestión de este emprendimiento centroamericano participó de forma importante en el recorrido que, en America Latina, la IA tuvo por los estadios del Ciclo de Hype. También puedes leer: Es clave que la Inteligencia Artificial sea incluyente: Ana Paula Assis De una forma u otra Cognitiva continúa. Sea a través de las oficinas en la región que operen separadas del holding gracias a inversionistas locales, a través de GBM en Centroamérica y Caribe y más indirectamente haciendo eco por medio de los clientes que adoptaron y continúan adoptando plataformas de IA de Cognitiva, o bien, por medio del conocimiento que continuarán esparciendo los aliados de negocio, empleados y exempleados que fueron expuestos al universo de Watson gracias a este proyecto. Desde luego, no se puede dejar por fuera los esfuerzos que IBM continuará ejecutando en la región para impulsarse sobre los avances de Cognitiva. Mirando en retrospectiva el legado de la inversión inicial, no se puede obviar que es imposible no cometer errores cuando se opera a una velocidad tan alta en un entorno tan volátil como la transformación digital en la que vivimos. Ciertamente nos equivocamos en decisiones que tomamos, algunas otras no las tomamos lo suficientemente rápido y claro que algunos proyectos no salieron bien. Pero ajustamos rumbo y algunas de las correcciones de curso que se hicieron simplemente no pudieron respirar lo suficiente. Otras, prepararon el camino para la siguiente fase en la transformación de la empresa. La creación de Cognitiva movió muchas emociones en el ecosistema empresarial de la región, tuvo muchos adeptos y detractores, múltiples profesionales tuvieron que salir de la compañía atrapados en la vorágine propia de la industria y no por desmérito propio. Esto generó algunos desencantos y resentimientos, pero no me cabe duda de que el balance general es positivo. Lo que sigue Los próximos años representarán una oportunidad candente para que el ecosistema general de Latinoamérica tome provecho del trabajo que dio inicio a esta cruzada. Desde un punto de vista empresarial las compañías que ya empezaron proyectos de inteligencia artificial tienen que decidir pronto cómo su inversión temprana se consolida como una ventaja competitiva en su industria. También, ante la inminente colonización global de estas tecnologías, los gobiernos y entidades académicas deben aspirar a convertirse en hubs de talento global en materia de IA, atrayendo inversión extranjera, entrenando asistentes virtuales en cuerpos de conocimiento locales, produciendo servicios inteligentes al ciudadano que mejoren dramáticamente la competitividad de la economía, etc. Los nuevos emprendedores y ejecutivos actuales tienen la tarea de entender cómo el marketing conversacional, el análisis de sentimiento, la minería de audio y otras tecnologías de IA modificarán dramáticamente el comportamiento de los consumidores y de cómo pueden darle un lugar relevante al cómputo cognitivo dentro de su modelo de negocios. Cognitiva fue creada con la misión de mejorar la calidad de vida en Latinoamérica materializando el radical cambio de paradigma que representa la inteligencia artificial en esta economía digital. Trabajando en esta compañía pude ser testigo de las fascinantes formas en que esta tecnología continuará impactando nuestra vida cotidiana y no puedo imaginar cómo continuarán evolucionando de la mano de los avances de este pionero proyecto. *El autor fungió como Gerente de Ecosistemas (ISVs) y Director Comercial para Cognitiva Latinoamérica. Las opiniones aquí expuestas son una perspectiva personal del autor y no representan la posición oficial de ninguna de las empresas ni de las personas que directa o indirectamente formaron parte de este proyecto.