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Tres grandes empresas de Córdoba mejoraron resultados con bots, automatización y Machine Learning

De la mano de la plataforma Microsoft Azure y de su partner cordobés Pi Consulting, Konecta, Coca Cola Andina y Universidad Siglo 21 aplicaron IA para trabajar con sus datos. La tecnología amplía las capacidades humanas permitiendo predecir comportamientos, satisfacer recursos y eficientizar pedidos. Además, libera al recurso humanos de gestiones repetitivas y manuales, dándole lugar a que desarrolle tareas de mayor valor agregado

Por Laura Pantoja – lpantoja@comercioyjusticia.info

La inteligencia artificial (IA) dejó de ser solo un recurso ineludible de las películas de ciencias ficción y hoy convive entre nosotros. Está mucho más cerca que los megarobots de la Nasa que imaginamos o las máquinas computarizadas de los escenarios espaciales. Está en las corporaciones, está en el imaginario colectivo de la mitad de las Pymes de Argentina que tienen interés en sumarla para solucionar problemáticas diarias y optimizar resultados de negocios. Está en Microsoft, que la ofrece a través de su plataforma Azure a través de sus más de 5.000 partners en todo el país. Convive hoy en tres empresas radicadas en Córdoba como Konecta, Coca Cola Andina y Universidad Siglo 21, que ya transformaron sus negocios gracias a modelos de aplicación de IA
“La inteligencia artificial amplifica o extiende las capacidades que tienen las personas, no es una tecnología que está de moda, es una oportunidad de crecimiento concreta para nuestro país”, resumió Sebastián Aveille, gerente de Pymes de Microsoft Argentina, quien la semana pasada estuvo en Córdoba junto a su partner, Pi Consulting, representado por Guillermo Palacios e Ignacio Sánchez, para dar cuenta de las soluciones de IA ya implementadas por tres grandes empresas referentes de Córdoba.

“ Según datos de un estudio que hicimos con CIPPEC, el PBI argentino podría acelerar su crecimiento en hasta 4,4% en los próximos diez años si adoptamos más rápidamente tecnologías de este tipo. Aprovechar esta oportunidad supone también un desafío para las empresas que ofrecen servicios de tecnología, que deberán capacitarse y readaptarse a las nuevas tendencias.Microsoft Azure, nuestra plataforma de desarrollo en la nube es la base que le permite a estas empresas mejorar sus procesos con Inteligencia Artificial”, agregó el directivo en el marco del encuentro celebrado con la prensa cordobesa en The Tech Pub.

La materia prima es el dato
Para implementar procesos de Inteligencia Artificial las empresas deben trabajar con datos, son su materia prima. En Córdoba, el socio estratégico de Microsoft, Pi Consulting, comenzó a desarrollarse hace cinco años, cuando la inteligencia artificial se presentaba como algo del futuro y lejano a las empresas locales. “Sin embargo, durante estos últimos años el contexto cambió rápidamente. Las organizaciones de Córdoba son cada vez permeables a implementar estas tecnologías, las valoran y entienden que el dato es su materia prima Para poder avanzar en el uso de inteligencia artificial es clave que las empresas tengan estrategias sólidas basadas en datos. Desde PI acompañamos, enseñamos a nuestros clientes, nosotros mismos también invertimos mucho tiempo en estudiar en capacitarnos para estar al tanto de las últimas tendencias y poder acompañar a nuestros clientes en su proceso de transformación digital”, dijo Guillermo Palacios, director de PI Consulting.
“La IA es aplicable a procesos con grandes volúmenes de datos, se trabajan con bots, con modelos de predicción basados en machine learning, con modelos de autoaprendizaje que puede tomar datos de la historia y proyectar hacia futuro, entre otros”, explicó Aveille

Los casos de éxito
La Universidad Siglo 21 implementó un modelo de IA tendiente a entender la problemática del alumno en cada etapa y predecir su posible comportamiento como el potencial abandono del proceso de cursado durante el próximo semestre. “La experiencia en la universidad es compleja, muchos alumnos trabajan al mismo tiempo que estudian y para los docentes, muchas veces, es un desafío acompañarlos, responder a sus necesidades y mantener su entusiasmo en clase; dijo Pablo Llop, gerente de Gobierno de Datos & Analítica Avanzada de la Universidad Siglo 21.
La masa crítica de la casa de alta estudios está conformada por más de 65 mil estudiantes a nivel país entre los 350 centros de aprendizajes, los que generan una innumerable cantidad de datos a partir de sus acciones: ingresan a la plataforma web, piden libros de la biblioteca, usan el wifi, asisten a clases, rinden exámenes, entre otras
Con la idea de aprovechar esos datos, se implementó una solución de inteligencia artificial a partir de Microsoft Azure. “ La tecnología permite explotar mayor variedad de datos en tiempo real y, de esta manera, desarrollar modelos de predicción y de seguimiento mucho más personalizado a los alumnos al ofrecerles opciones que se adapten a sus tiempos y necesidades”, dijo.

La implementación permite mejorar en el rendimiento académico y la experiencia en la universidad de cada alumno, a su vez, da a conocer la probabilidad de reinscripción con seis meses de anticipación, a la vez que brinda ayuda y seguimiento de una forma mucho más personalizada. De este modo, teniendo los datos ordenados, permite asignar las becas de una forma mucho más eficiente, según dijo el directivo.
En cuanto a los resultados cuantitativos, , desde que el sistema se implementó, disminuyó entre 20 y 30% el nivel de reclamos de los alumnos en relación a distintas consultas.

A futuro
Entre los planes de la universidad, armar un modelo de IA que permita identificar variables de rendimiento académico es uno de los prioritarios. . “También estamos trabajando en proyectos de análisis de datos que nos permita diseñar nuevas carreras que tengan una mirada mucho más innovadora”, añadió el especialista.

El modelo predictivo de Coca Cola Andina
Coca Cola Andina se encarga de distribuir los productos de Coca Cola en más de la mitad del país. Para ellos es clave garantizar la calidad de los productos que reciben sus consumidores y que la distribución se haga según los estándares de calidad de Coca Cola. La empresa recibe un promedio de 10.000 pedidos por día y hasta antes de la implementación, una persona se encargaba en forma manual de revisar el stock y detectar pedidos fuera de lo normal. Por ejemplo, que solicitaran más cantidades de un determinado producto, corriendo el riesgo, de comprar poco de otro y quedarse sin stock.
“La inteligencia artificial nos ayuda a que cada uno de nuestros 120.000 clientes reciban en el punto de venta el producto que necesitan. Implementamos algoritmos basados en Microsoft Azure que nos ayudan a detectar esas anomalías y a asegurarnos que nuestros productos sean entregados en óptimas condiciones. El algoritmo, ayuda clientes y promotores se mucho más rápidos y eficientes para armar un pedido a medida de las necesidades. Respecto al trabajo, los procesos que antes se llevaban en forma manual, ahora son automáticos y las personas pueden dedicarse tareas de valor que requieren de las capacidades y sensibilidad humana que ninguna máquina puede hacer, siendo más gratificantes para las personas”, explicó Luis Carreras Dann, Jefe de Data Mining de Coca Cola Andina.
“Con cliente similares el modelo nos permite detectar si hay pedidos anómalos y manejar de forma preventiva, contar con información frecuente. Eso se lo bajamos a los promotores de ventas y asesoramos a los clientes para que nos compren de manera efectiva”, apuntó el especialista ante una consulta de este diario.

Los logros
Desde el punto de vista cualitativo, el modelo permitió filtrar la información anómala que se conseguía de manera manual y de un total de diez mil ventas diarias. “Vendemos cien mil ítems distintos en un día y había equis cantidad de pedidos anómalos, con el modelo la persona que está analizando la información accede solamente a la anomalía que ya detectó el modelo evitando tener que hacer ese cruce extenso de información a mano”, explicó Carreras Dann.

Otros modelos de aplicación
La empresa utilizó el modelo de IA para consolidar una oferta personalizada para los más de 80 mil clientes que tiene la embotelladora en toda Argentina ( desde Córdoba hacia Tierra del Fuego)
“El modelo estudia lo que compra y lo que no compra ese cliente y entonces se lo ayuda a involucrar nuevos productos al portofolio para poder satisfacer a todo tipo de consumidores y mejorar sus ventas. Cada consumidor tiene necesidades distintas, por ejemplo de tomar productos con azúcar, otros agua, otros quieren Powered para el deporte, la compañía tiene una enorme gama de productos y queremos ayudar al cliente que cuando el consumidor vaya a su punto de venta encuentre lo que quiere”, detalló el especialista.
Con este modelo, los resultados cuantitativos fueron superiores: la empresa maneja 140 productos y desde la implementación de este sistema cada cliente comenzó a incorporar entre 10 y 15% más de productos a los que gestionaban antes de la implementación.
Coca Cola Andina proyecta replicar ambos modelos en las otras plazas de atención como Brasil, Paraguay y Chile, según adelantó el directivo.

Un bot que aumentó la satisfacción del colaborador interno
Konecta implementó una solución de IA para dar solución a las problemáticas que se suscitaban en torno a la acumulación de preguntas simples por parte de los colaboradores a los responsables del área de recursos humanos. Dudas en relación a vacaciones o ausentismo se multiplicaban gracias a una masa crítica de seis mil empleados en todo el país que generaban un promedio de 500 preguntas por mes.
Las dudas se dirigían a un equipo compuesto por doce personas, cuya tarea principal era trabajar en la atención al cliente interno en cuestiones relacionadas a: licencias, vacaciones, ausentismo, recibos de sueldo, bienestar, beneficios, entre otras. Responder las preguntas a los colaboradores de la organización no era su tarea principal, sin embargo, era importante que alguien se ocupara de realizarlo, según comentó Matías Argota, director de Operaciones de Konecta
A través de la plataforma Microsoft Azure, Konecta desarrolló un bot que permitió dar respuestas veloces a ese tipo de preguntas simples y repetitivas y con ello mejorar la satisfacción de los empleados.
“Creemos que la manera de asegurarnos de que estamos ofreciendo un buen servicio a nuestros clientes es probar nosotros mismos con nuestro propio bot. Junto con PI Consulting creamos a Kony, un bot con personalidad y rostro que gracias a los algoritmos de machine learning aprende todo el tiempo de las consultas que le llegan”, agregó Argota.
El prototipo que comenzó a utilizarse a mediados de año con los empleados de la provincia de Córdoba, que son 2000, permitió aumentar la satisfacción del colaborador en 20%. “El nivel de automatización que adquiere el bot lleva tiempo de aprendizaje, y son los mismos analistas de recursos los que lo van entrenando al bot”, apuntó.
Con esto, no pretendemos reducir recursos humanos, lo que buscamos es liberar a las personas de tener que responder todo el tiempo las mismas preguntas y enfocarlas en el trabajo que genere un verdadero valor agregado”, comentó.

En busca de automatizar la atención externa
A corto plazo, el objetivo es replicar la herramienta en todas las demás sedes de Konecta en el país, adecuándola a las particularidades y lenguajes de cada provincia.
Luego, es poder desarrollar otra aplicación similar para el resto de los clientes y canales digitales, como WhatsApp y redes sociales. La idea es que el bot responda independientemente el canal desde el cual se comunique el colaborador incrementando los niveles de satisfacción por su precisión, rapidez, eficiencia.
Los servicios que brinda Konecta mediante su plataforma de desarrollo propio denominado Epiron, se enfoca en la atención a través de redes sociales como Facebook, Twitter, Chat, y esos canales cuentan con un bot como primer instancia de atención, que en la actualidad, es provista por los mismos clientes.
“Queremos ofrecerlo a través de la solución de Microsoft Azure, con la idea de darle mayor precisión y poder recabar los datos de nuestros clientes y contar con una base predictiva que pueda también nutrirse de la información que ya contamos con nuestro CRM”, amplió Argota.
La masa crítica está formada por 500 colaboradores que atienden vía redes sociales y más de cinco millones de posteos al año. En la actualidad ese servicio está automatizado en 30% y es un volumen que crece todos los años. “Los bots están preparados para responder preguntas cada vez más sofisticadas, y necesitamos de recursos que entrenen a ese bot porque cuando falla la respuesta, la viralización negativa es muy alta. Los recursos humanos que los entrenan son fundamentales en este proceso”, agregó.

La receptividad del bot
La receptividad del bot no es pareja, los nativos digitales los aceptan más que otros, no obstante, los de otro rango etario mayor, cuando se dan cuenta que acceden a respuestas rápidas y sencillas mediante el bot, se encuentran muy conformes.
“La automatización está destinada a la autogestión, que un cliente sea autosuficiente en el servicio y que eso le resuelva la duda, le soluciona un problema de forma más rápida de lo que representa derivarlo a una persona humana”, amplió el especialista a Comercio y Justicia.
Los resultados de satisfacción del cliente con un bot son superiores a los de satisfacción con respecto a una personas humana, aunque depende de las preguntas que el cliente o el colaborador les entregue. De igual manera, cada vez los bot están más entrenados para resolver preguntas más complejas, advirtió el especialista.
El bot no es para todo tipo de consultas, es para las preguntas más simples y repetitivas que requieren de mucha precisión. “El robot imita el comportamiento humano pero tiene la obligación de no engañar al cliente, es porque eso que en nuestro caso se presenta como asistente virtual. Hay que saber usarlo para no generar insatisfacción, por ejemplo cuando no puede resolver la pregunta, que sea capaz de derivar eficazmente al recurso humano capacitado para hacerlo. Un robot sin precisión es como una persona sin precisión, el cliente se queda vacío, y encima es una máquina, que no te mira”, agregó por su parte, la responsable de comunicación de Konecta, Karen Morejón.

 

Entrevista a Sebastián Aveille

“La tecnología extiende las capacidades de las personas, no las reemplaza”

Más de la mitad de las Pymes de Argentina han manifestado interés en adoptar soluciones de IA, según dijo anteriormente.

Por sobre eso, ¿ Cómo viene creciendo concretamente el nivel de implementaciones?
El nivel de implementaciones tiene que ver con un nivel de complejidad y con el uso de nuestra plataforma y de los distintos componentes, los clientes tienen que entender que primero hay que detectar el problema y evaluar de qué forma nuestra plataforma en la nube le puede otorgar la solución. La plataforma contiene múltiples componentes que hoy están siendo subutilizados, cuenta con un nivel de escalabilidad y con data centers físicos que están por todo el mundo.

¿Puntualmente qué tipo de problemas pueden resolver estos componentes de IA?
Vemos casos como los presentados que trabajan con bots que permiten agilizar procesos, con modelos predictivos por ejemplo que anticipan quiebra de stocks, se trata de modelo de machine learning, o modelos de autoaprendizaje que permiten tomar datos de la historia y proyectar a futuro

El avance de la automatización genera ese temor del reemplazo del recurso humano como en todas las revoluciones industriales, ¿ se puede predecir ese suceso?
La tecnología permite extender las capacidades de las personas y no reemplazarlas, porque se necesitan de las personas para hacer otro tipo de tareas- de mayor valor agregado- que la tecnología no logra resolver. La persona que usaba esas planillas a mano para ver cómo el cliente compraba, era una persona que tenía una carga muy específica y que puede ser reemplazada, pero en lo que respecta al análisis de comportamientos es el trabajo de la persona que la tecnología no puede reemplazar. Se cambia el trabajo del recurso por otro de mayor valor agregado y se nutre de información y análisis que antes no se proveía.

Dijo que si Argentina abraza la inteligencia artificial, se aceleraría el crecimiento del producto bruto interno. ¿ Qué necesita el país para llegara a ese punto?
Es una combinación de factores, se debe conocer más en profundidad la tecnología, saber qué puede resolver y en dónMatías Argota, director de Operaciones de Konecta
de contamos con ella. Sabemos que cinco de diez pymes están interesadas, y el resto asegura que le vendría bien la IA para la problemática. Se necesita más conocimiento acerca de lo que puede resolver y debemos enfrentar ese desafío como cliente y como proveedores.

¿Hay suficientes proveedores de IA?
Hay suficientes proveedores pero si la demanda sigue creciendo, la oferta irá acompañando. El ecosistema se irá desarrollando en función de las necesidades de los clientes, de lo que podemos alimentar o nutrir a nuestros socios para que puedan tener más conocimiento de la plataforma y a su vez, continuar con los entrenamientos presenciales de socios para que estén mas cerca de los clientes.

¿Cómo le acerca a una Pyme una opción de IA cuando en el día a día está tratando inventar qué y cómo vender en un país donde el consumo está resentido por la crisis?
La gran ventaja que tiene el sistema Microsoft Azure es el pago por hora, es decir, se paga una determinada cantidad de horas de servicios en donde cada componente tiene sus costos determinados. Es mucho más fácil para el clietne que no tiene que invertir en hardware o en licencias antes , si quiera, de haber comenzado a desarrollar el negocio. Esto permite flexibilidad y achica la barrera de entrada porque el cliente va probando y en el camino se puede dar cuenta que necesita retroceder o avanzar hacia otro lado y no resulta algo insalvable para la economía de la empresa.