#InnovationSummit | Mano a Mano con Walter Risi, Partner & Head of Consulting, KPMG
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00:00Bienvenidos a Innovation Summit del cronista de revista Apertura y KPMG,
00:05donde vamos a hablar de ideas que conectan y crean el futuro.
00:09Para comenzar vamos a hablar con Walter Risi, Partner y Head of Consulting de KPMG.
00:15Walter, bienvenido.
00:17Muchas gracias por invitarme.
00:19Vamos a hablar sobre una tecnología que está en auge hoy y que es central para la transformación.
00:24Rápidamente se convirtió en un eje de la transformación digital, que es la inteligencia artificial.
00:29Tal cual, tal cual.
00:31En este marco, el nuevo boom está marcado por la inteligencia artificial generativa, ¿no?
00:37Sí.
00:38Pero, sin embargo, la inteligencia artificial existe ya hace mucho tiempo.
00:43Lo hemos visto no solo en las empresas, sino en la ficción incluso.
00:47Tal cual.
00:48¿Y esta vez a vos te parece que la inteligencia artificial llegó para quedarse?
00:52Está buenísima la pregunta, porque habrás escuchado y muchos de los que nos están escuchando seguramente hicieron sus carreras
01:01escuchando hablar de inteligencia artificial, que es un concepto que parece increíble, pero nació en el año 56.
01:07O sea, tiene décadas de evolución.
01:09Y ya es un hombre, es un hombre que inspira burbujas y, como decías vos, te lleva a la ciencia ficción.
01:17Entonces, un poco de la mano del hombre y todo lo que evoca, tuvo sus picos y sus valles, o como se suele llamar en el mundo de la IA,
01:25sus inviernos y sus veranos.
01:27Nació en un verano, el verano del 56, y tuvo sus inviernos que fueron momentos donde no hubo inversión, no hubo tanto auge.
01:33Lo importante es entender qué es lo que es distinto ahora.
01:36Si nosotros recorremos la historia, lo que pasaba con la IA es que o está muy focalizada en nichos o académicos o militares,
01:43o bien estaban los conceptos teóricos para llevarla adelante, pero capaz que no había la tecnología o no había el negocio.
01:50Si vos te fijás ahora, hoy tenemos tres cosas clave para que esto no sea una moda pasajera.
01:55Primero, es una tecnología aplicable, está democratizada.
01:58Yo tengo chicos que usan la IA, en el trabajo usamos la IA, en todas las empresas que son clientes nuestros ves la IA presente, la generativa.
02:05Esta democratización es con la generativa.
02:08Con la previa ya venía entrando cada vez más, pero estaba de la mano gente muy específica, científicos de datos en general.
02:15O la estaba y no la veías, ahora la usa todo el mundo.
02:19Ese es el primer punto.
02:20El segundo es que tenemos la tecnología para hacerlo realidad.
02:23Muchos conceptos, como te decía, si bien son viejos, no tenías la nube, no tenías infraestructura potente de cómputo a un precio asequible.
02:30Hoy tenés eso, tenés negocio, tenés tecnología.
02:32Y finalmente, súper importante, tenés datos.
02:35Esta ola de la inteligencia artificial viene a la mano de lo que se llama Machine Learning.
02:39O sea, sistemas que aprenden de los datos y generan un comportamiento.
02:42Ya lo hablaron algunos de los colegas.
02:44Y hoy tenés una cantidad masiva de datos entre la web, redes sociales y todo lo que son dispositivos móviles.
02:49Entonces, vuelvo a tu pregunta después de explicarte un poco qué opino.
02:52Definitivamente yo creo que esto no es una burbuja y esto nos va a cambiar los negocios, la sociedad y está para quedarse.
02:59¿Es un cambio histórico?
03:00Histórico, para mí sí.
03:02Y en este contexto, las empresas qué oportunidades y desafíos tienen para sumarse a esta ola.
03:08Es otra pregunta interesante para estar bastante charlando.
03:13Las oportunidades son un montón.
03:15Y a mí me gustaría detenerme un segundo en los desafíos, como vos decías.
03:19Los desafíos y oportunidades.
03:20Nosotros hablamos todo el día con clientes y empresas.
03:23Y hay una conversación muy común que se da ahora, que es la búsqueda del gran caso de uso.
03:28No nos podemos perder la ola.
03:30Este FOMO, Fear of Missing Out.
03:33No me la puedo perder.
03:34Tenemos que buscar el gran caso de uso.
03:36Y nos preguntan a nosotros, a pares nuestros, consultoras.
03:39De hecho, KPMG tiene como una especie de índice global de casos de uso.
03:42Pero más allá de que eso está bien, plantearle estrategia, el caso que te va a dar la inversión.
03:47Yo creo que lo importante es experimentar.
03:49Que el ciudadano de a pie, la persona que está con un problema de día a día,
03:53le des acceso a herramientas de IA como los copilotos, los chats, con las medidas de seguridad correspondientes.
03:58Esa palabra que vos dijiste, el gran caso de uso, puede frenar las implementaciones.
04:03Y capaz que el gran caso de uso te pone en una parálisis por análisis.
04:07Que decís, hasta que yo no, es que lo he escuchado.
04:09Hasta que no tengamos el caso de uso, no avanzo.
04:12Y dándole acceso a mucha gente, que es lo que hicimos en KPMG,
04:16la persona que está con un problema en el día a día y empieza a descubrir el potencial,
04:19se van a ocurrir un montón de ideas.
04:21Entonces, está bueno el análisis más estratégico, pero está bueno empezar a experimentar con la gente
04:26que en el día a día está trabajando en tu empresa y está con problemas mucho más mundanos.
04:30Perfecto. O sea, poner manos a la obra para que eso potencie las ideas.
04:36Exactamente. Experimentar. Mucho de la innovación, estamos en un momento de innovación, ¿no?
04:40Mucha de la innovación no se hace solamente en un pizarrón o en una sala cerrada con un cuaderno.
04:46Muchas de las cuestiones de innovación se están también probando, viendo qué funciona, qué no funciona.
04:50Entonces, yo lo que quiero incentivar a las empresas, y que lo estamos haciendo también KPMG,
04:54es empezar a probar. Muchas cosas te vas a dar cuenta que son posibles cuando las probás.
04:58Lo que tiene esta ola de idea generativa es que sorprendió incluso a la gente que venía laburando con IA hace muchos años.
05:04Porque estos sistemas te das cuenta que hacen cosas que quizás no te imaginabas que eran capaces de hacer.
05:09Después te voy a contar un poco cómo preparé esta charla, para que te des una idea.
05:12Pero te lo cuento después.
05:14Más allá de este sobreanálisis que mencionabas recién, que puede frenar poner las manos a la obra con la inteligencia artificial.
05:21¿Qué errores y aciertos ves en las empresas desde tu rol de consultor en KPMG?
05:26Bien. Yo creo que, si bien está bueno experimentar, está bueno que haya alguien que esté guiando un poco esa experimentación.
05:33Para que no sea meramente una experimentación libre, que no recolectemos ningún aprendizaje,
05:39ni tampoco conectemos a las diferentes personas que están aprendiendo.
05:42Otro error que veo bastante, y que es importante que las empresas tengan en cuenta,
05:46es desilusionarse con alguna cuestión que los sistemas actuales todavía quizás no hacen del todo bien.
05:52Las IA que tenemos evolucionan todos los días, pero la verdad que en algunas cosas no son del todo perfectas.
05:59Y por la naturaleza, los sistemas de IA no siempre te dan respuestas perfectas.
06:02O tenemos estos temas de alucinaciones.
06:05Entonces, ¿qué es lo que vemos en algunos casos?
06:08Hay empresas que empiezan con este proceso de experimentación, que está muy bien,
06:11pero en la primera, donde encuentran lo que no funciona,
06:14ah, no, esto no funciona, le falta madurez.
06:17Es como que empiezan a bajar.
06:19Y mucha gente incluso dice, desinstalámelo porque yo no lo voy a usar.
06:22Por ejemplo, usan un copiloto para tomar minutos de reunión.
06:24La minuta sale más o menos, bueno, la dejo usar.
06:27¿Qué pasa? Hay dos cosas importantes.
06:29Estos sistemas evolucionan muy rápidamente.
06:31Si vos veías los sistemas de generación de imágenes de hace un año,
06:34generaban imágenes que parecían salidas de un cuento de Lovecraft en una película de terror.
06:38Y hoy generan imágenes impresionantes.
06:40Entonces, uno tiene que entender que si hoy hacen algo que quizás no lo hacen tan bien,
06:45en tres meses quizás está arreglado y anda espectacular.
06:48Y en ese tiempo que vos dijiste bajo la persiana, hasta que esté maduro, te perdiste de aprender.
06:53Y para mí, de vuelta, el aprender, probar, experimentar, es clave en esta ola que estamos viviendo.
06:59Y hay que hacer un doble esfuerzo después de volver a subirse, a volver a instalar aplicaciones.
07:06Es así. Es un esfuerzo técnico, pero también es un esfuerzo mental.
07:10Porque viste que el gran desafío de la innovación, o el gran enemigo de la innovación,
07:14es el anticuerpo organizacional.
07:16Entonces, si vos dejás que esos anticuerpos crezcan, lo que va a pasar es,
07:20cuando volvés a decir, no, esto yo ya lo probé, me lo instalaron hace tres meses,
07:23no me anduvo, no me dio el resultado que yo quería.
07:26Y bueno, eso le juega muy en contra a todo lo que es la innovación, crear cosas nuevas.
07:30Entonces, con KPMG, uno de los servicios que estamos potenciando o empujando más fuerte,
07:35es la gestión del cambio alrededor del IA.
07:37Cómo convertirte en una empresa que piensa más en IA.
07:40A mí me gusta la frase, que invita a la IA a la mesa primero que todo.
07:43Voy a hacer algo y digo, ¿cómo lo puedo hacer con IA?
07:45Te conté que iba a decir, por ejemplo, para armar esta charla, yo práctico mi charla,
07:50y paso en limpia algunas notas.
07:52Y dije, voy a usar la IA para hacer esto.
07:54Entonces, me puse en una sesión de Teams, puse el copiloto, me grabé,
07:58y a otra IA que tenemos en KPMG le dije, convertime esto en apuntes para una charla.
08:02Entonces, fíjate que hay cosas que hasta que no te pones a experimentar y usar,
08:07capaz que no se te ocurría que era un buen uso.
08:09Y la verdad que me resultó fabuloso.
08:10Cuando vos instalaste estas inteligencias artificiales, no tenías ese caso de uso.
08:14No lo pensé, pero se me fue ocurriendo porque las tengo disponibles.
08:17Y digo, ya que las tengo, ¿con qué puedo empezar a experimentar?
08:20Y vos probás con algo sencillo, pero después extrapolás esa idea,
08:23para hacer algo más complejo.
08:26¿Y las resistencias, los anticuerpos estos que vos mencionaste,
08:29son un gran problema hoy en día?
08:31¿O hay más optimismo que resistencia?
08:35Mirá, sorprendentemente, creo que hay un poco más de optimismo que el que había hace un tiempo atrás.
08:41Hace un año atrás, había mucho miedo de que se iban a perder muchos trabajos,
08:46de que esto iba a hacer que las empresas se achiquen.
08:50Yo creo que al menos esta ola es una ola que potencia más a las personas,
08:53que las reemplaza.
08:55No puedo asegurar que en el futuro pase algo distinto.
08:57Pero veo que a la gente le está perdiendo el miedo.
08:59Sí, hay un anticuerpo que es una tecnología nueva,
09:04a veces no se entienden cosas referidas a la privacidad,
09:06propiedad intelectual, seguridad.
09:09Entonces, me pasa que a veces algún cliente o alguien empieza a usarlo y dice,
09:13bueno, este chat que yo estoy teniendo ahora con este copiloto,
09:16el copiloto se lo va a compartir a otro,
09:18o va a aprender de lo que yo le diga y quizás se lo comparte otro cliente u otra empresa.
09:22También hay resistencias que tienen que ver con la seguridad y los miedos.
09:25Y para eso, además de la gestión del cambio, crear comunidad,
09:28es importante involucrar a tus áreas de seguridad para que lo que es real lo mitiguen
09:32y lo que no es real le cuenten a la gente, quédate tranquilo que esto está protegido
09:36y que hay medidas de seguridad alrededor de esto.
09:38Y retomando esta cuestión de los miedos sobre la inteligencia artificial,
09:42algo de lo que se habla mucho es la supresión de puestos de trabajo
09:46que puede generar la inteligencia artificial.
09:48¿Eso es real? ¿Qué visión tenés?
09:50Bien, es un rebuen punto.
09:52Mirá, obviamente esto está alterando el mundo del trabajo.
09:56Y hay algunas ocupaciones que pueden ser que desaparezcan.
10:02Los agentes conversacionales se vuelven cada vez mejores,
10:04con lo cual quien te atiende un teléfono quizás en un tiempo no sea tan relevante.
10:09Pero yendo específicamente a las profesiones, a la gente que es profesional,
10:12que tiene algún tipo de especialidad,
10:14yo creo que la desaparición, si bien en algún momento se puede dar,
10:17cuando tengamos IA muy potentes, puede ser más a largo plazo.
10:21Hoy hay más potenciación de las personas.
10:25Sí lo que creo que va a cambiar es el mapa de competitividad de las profesiones.
10:30Hay una frase que a mí me encanta y no sé quién la creó,
10:33se lo agradezco al que la creó,
10:35que es no vas a ser reemplazado por unidad,
10:37sino por alguien que se puede usar la IA mejor que vos.
10:39No sé si van a desaparecer tanto como se decía, sino que van a cambiar.
10:43Algunas profesiones, desde informáticos, contadores, gente de marketing,
10:48que trabaja con IA va a empezar a cambiar su perfil profesional,
10:52cumpliendo un objetivo parecido, pero haciéndolo de forma diferente.
10:55Entonces los que hagan eso y los que agarren tempranamente esa reconversión,
10:58van a competir mejor en el mundo del trabajo que se nos viene,
11:01que ya está hoy en día así.
11:03Sobre estas cuestiones.
11:05La inteligencia artificial se dice que viene para resolver muchas cuestiones repetitivas.
11:13En las empresas y para los profesionales.
11:15Más allá de eso, ¿vos pensás que puede también ayudar a innovar,
11:19a crear cosas nuevas, más allá de resolver cosas repetitivas?
11:23Sí, definitivamente.
11:25Y te cuento por qué.
11:28La IA tuvo muchas olas, como te conté.
11:32Y mismo la automatización,
11:34todas las tecnologías que buscan de alguna manera reemplazar
11:37o hacer lo que hace un ser humano, tuvieron diferentes olas.
11:40Esta IA en particular, la IA generativa,
11:43es un tipo de inteligencia artificial que para lo que es bueno es para generar cosas justamente.
11:47Generar textos, generar imágenes.
11:50Y no solamente para eso, para trabajar sobre textos e imágenes y sintetizar cosas.
11:54Por ejemplo, vos podés darle un documento y decir que cree dos documentos.
11:57Que te cambie el documento.
11:59Podés darle una imagen.
12:00Yo la uso mucho para jugar, para crear imágenes porque me gusta.
12:03Y la uso para iterar o prototipar algún tipo de imagen.
12:07Entonces, yo creo que este tipo de IA generativa,
12:11más que reemplazar tareas repetitivas,
12:13lo que va a venir a hacer es a complementar tareas creativas.
12:17Para alguien, por ejemplo, que está pensando en un producto nuevo,
12:20iterar con una IA es como iterar con un par, porque no es lo mismo.
12:25Pero es como iterar con alguien más que te ayuda a pensar.
12:27Como un sparring creativo.
12:29Exactamente, como un sparring.
12:31Entonces, creo que esta gola de IA va a tener mucho más impacto
12:35en la complementariedad, incluso de tareas de diseño y tareas creativas,
12:39que en reemplazar tareas repetitivas que o las pruebas de IA
12:43o las pruebas de automatización podían hacer.
12:45Creo que hay mucho más lugar en ese lugar que en decir,
12:48reemplazo tareas de bajo valor.
12:50Perfecto.
12:51Y, bueno, Walter, para ir redondeando la charla,
12:53¿alguna reflexión sobre inteligencia artificial que quieras dejar?
12:56Sí, sí, sí.
12:59Mirá, la primera de todas es que todos nos eduquemos,
13:04que aprendamos, que leamos, que hagamos cursos, que investiguemos.
13:09Como motivo un poco de esta charla,
13:12todo el mundo lee inteligencia artificial.
13:14Hay un poco de burbuja, un poco de humo también alrededor del tema.
13:17Y a veces se crean pensamientos, ilusiones que no son del todo ciertas.
13:21Entonces, yo lo que le recomiendo a todo el mundo,
13:23desde un analista hasta un SEO, infórmense, lean, aprendan.
13:28Y desarrollen su propia opinión del tema.
13:30La segunda, que está muy vinculada con la primera,
13:32y para la cual necesito la primera, es desarrollar sentido crítico,
13:35pensamiento crítico de este tema.
13:37Empezar a entender que no venga alguien a decirte de afuera
13:39qué es lo que tenés que hacer.
13:41Empezar a darte cuenta solo, desarrollar tu pensamiento crítico.
13:44Porque, como te decía antes, esto tiene mucho de experimentación.
13:47Necesitamos experimentar de primera mano.
13:49Tenemos que, para eso, entender mejor y sacar conclusiones.
13:52Y el tercer punto, que me cansé de contarlo,
13:54ponerse a probar, experimentar y fomentar
13:56lo que a mí me gusta llamar la cointeligencia.
13:58Como una IA pasa a un ser humano,
14:00juntos son más inteligentes que por separado.
14:02Perfecto. Bueno, muchas gracias, Walter Rizzi, de KPMG.
14:05A vos, Adri.
14:06Por acompañarnos en esta Innovation Summit.
14:08Muchas gracias.
14:10Bueno, y en segundos continuamos con más Innovation Summit.
14:15Y vamos a hablar sobre fintech e innovación financiera.