El futuro pertenece a la IA agéntica. Recomendaría firmemente identificar ahora los nichos relevantes y comenzar a implementar agentes de IA para obtener una ventaja competitiva.
En el mundo tecnológico actual, la inteligencia artificial se ha convertido en un factor clave para el éxito empresarial. Pero la pregunta sigue siendo: ¿cómo pueden las empresas aprovechar eficazmente la IA para resolver sus desafíos específicos sin dejar de lado los principios éticos?
Como parte de esta serie, tuvimos el placer de entrevistar a Oleg Baranov.
Oleg Baranov es un emprendedor en serie que ha lanzado y escalado con éxito varios negocios y startups. Entre ellos se incluyen una startup interna dentro de una empresa de software, donde él y su equipo desarrollaron una plataforma bancaria core de nueva generación que pasó de un equipo de cinco personas a 400 instalaciones bancarias en los países de la CEI, así como una firma de servicios profesionales de TI que creció de nueve personas a 1.500 empleados, prestando servicio a más de 70 grandes bancos. Desde 2005, su equipo ha estado desarrollando soluciones basadas en IA y machine learning para bancos, construyendo una profunda experiencia en este ámbito. En 2023, con la aparición de los LLM de nivel industrial, decidieron aprovechar esta experiencia para crear una plataforma de IA agéntica.
Muchas gracias por acompañarnos en esta serie de entrevistas. Antes de entrar en nuestra conversación, a nuestros lectores les encantaría conocerte un poco mejor. ¿Puedes compartir la historia más interesante que te haya sucedido desde que empezaste a trabajar con inteligencia artificial?
Hay un punto que me gustaría destacar: cuando empezamos a desarrollar Flametree en 2023, tuvimos debates intensos sobre si debíamos especializarnos en modelos para un dominio de negocio específico o crear una plataforma agnóstica al modelo. Algunos defendían el ajuste fino específico por dominio, mientras que otros preferían un enfoque más amplio y flexible. Finalmente, optamos por un sistema agnóstico tanto al modelo como a la industria, y en retrospectiva parece haber sido la decisión correcta. Dado el rápido ritmo de desarrollo de los LLM, construir modelos propios es un reto para cualquiera que no sea uno de los mayores actores del mercado. La capacidad de aprovechar múltiples modelos y cambiar entre ellos sin fricción se ha convertido en una clara ventaja competitiva.
Eres un líder exitoso en el ámbito de la IA. ¿Qué tres rasgos de carácter crees que han sido más determinantes para tu éxito? ¿Puedes compartir una historia o ejemplo de cada uno?
Es una pregunta compleja y multifacética, y es difícil responderla plenamente. Un principio en el que creo firmemente es la necesidad de seguir siendo un aprendiz durante toda la vida. Personalmente hago un esfuerzo consciente por aprender continuamente y desarrollar nuevas habilidades, y fomento activamente esta cultura dentro de mi organización. Durante los últimos cinco años, tanto yo como miembros de mi equipo hemos participado en programas de instituciones líderes como Stanford University, London Business School, Berkeley University, INSEAD, IMD y otras. En un mundo que evoluciona con rapidez, considero el aprendizaje continuo no como una opción, sino como una necesidad.
Pasemos al tema principal de nuestra entrevista. ¿Puedes compartir un ejemplo concreto de cómo tú o tu organización utilizaron la IA para resolver un gran desafío empresarial? ¿Cuál era el problema y cómo ayudó la IA a abordarlo?
Construimos una plataforma de IA conversacional para bancos y empresas centradas en el cliente que trabajan con grandes bases de clientes minoristas y pymes. Ayudamos a nuestros clientes a resolver un desafío crítico: escalar una interacción personalizada y de alta calidad con los clientes, reduciendo al mismo tiempo los costes operativos y mejorando la accesibilidad del servicio y la satisfacción del cliente.
¿Cuáles son algunas de las ideas equivocadas más comunes que has encontrado sobre el uso de la IA en los negocios? ¿Cómo las abordas?
Muchos asumen que crear un agente de IA basado en RAG es algo sencillo. En la práctica, ofrecer un agente de IA inteligente y personalizado que funcione eficazmente a escala es mucho más complejo. Requiere resolver dos desafíos críticos: mantener un contexto continuo y específico de cada cliente en todas las interacciones, y permitir un acceso seguro y en tiempo real a los datos financieros y de productos. Sin estas capacidades, los agentes de IA se limitan a respuestas genéricas y no logran aportar un valor significativo. Flametree aborda estos desafíos al permitir agentes de IA conversacional contextuales y basados en datos, diseñados específicamente para entornos empresariales y bancarios.
En tu opinión, ¿cuál es la manera más importante en la que la IA puede generar un impacto positivo en las empresas hoy en día?
La IA es un campo amplio y multifacético. Desde nuestra perspectiva, el área de los LLM y los agentes de IA conversacional ofrece un valor inmediato y tangible. Nuestra experiencia en proyectos demuestra que implementar agentes de IA conversacional puede mejorar la experiencia y la satisfacción del cliente a gran escala, al mismo tiempo que optimiza los costes de comunicación.
Bien, profundicemos un poco más. Basándote en tu experiencia e investigación, ¿puedes compartir “5 formas en que la IA puede resolver problemas empresariales complejos”? Pueden ser estrategias, ideas o herramientas que las empresas puedan utilizar para sacar el máximo partido a la IA al abordar sus desafíos. Si es posible, comparte ejemplos o historias para cada una.
No estoy seguro de que la IA pueda resolver problemas empresariales complejos, al menos no todavía. Pero ya puede automatizar tareas repetitivas y hacer que las personas sean mucho más eficientes a la hora de afrontar desafíos no estándar.
¿Cómo pueden las pequeñas empresas o startups, con presupuestos limitados, empezar a integrar eficazmente la IA en sus operaciones?
Empiecen a aprovechar servicios como ChatGPT, Perplexity u otras herramientas similares para mejorar la eficiencia de sus empleados y procesos empresariales, y comiencen a utilizar plataformas como Flametree.ai para crear y operar agentes de IA a escala.
¿Qué consejo darías a los líderes empresariales que dudan en adoptar la IA por miedo, ideas erróneas o falta de comprensión?
El futuro pertenece a la IA agéntica. Recomendaría firmemente identificar ahora los nichos relevantes y comenzar a implementar agentes de IA para obtener una ventaja competitiva.
En tu opinión, ¿cómo seguirá moldeando la IA el mundo empresarial en los próximos 5 a 10 años? ¿Hay tendencias o innovaciones emergentes que te entusiasmen especialmente?
Creo que los sitios web y las aplicaciones tradicionales cambiarán de forma drástica. Los usuarios interactuarán cada vez más con los ordenadores y otros dispositivos mediante la voz, mientras que los agentes de IA serán mucho mejores para entender el contexto y comportarse de una forma más relevante y humana. En última instancia, reemplazarán en gran medida o complementarán significativamente las tecnologías que las personas utilizan hoy para interactuar con las máquinas.
¿Cómo crees que el uso de la IA para resolver problemas empresariales influye en las relaciones con los clientes, los empleados y la comunidad en general?
Es difícil decirlo, ya que no se trata solo de tecnología. Lo más probable es que aumente la eficiencia en muchos negocios y servicios, pero al mismo tiempo esto podría llevar a cierta reducción de puestos de trabajo. La magnitud de estos cambios es difícil de estimar.
Eres una persona de gran influencia. Si pudieras iniciar un movimiento que aportara el mayor bien posible al mayor número de personas mediante la IA, ¿cuál sería? Nunca se sabe lo que una idea puede desencadenar. :-)
Invertiría más en educación, especialmente para niños, en matemáticas, informática e inteligencia artificial. Esto les daría la oportunidad de comprender profundamente estas tecnologías, en lugar de ser solo usuarios pasivos.
Ha sido una gran conversación. Muchas gracias por el tiempo que has dedicado a compartir esto con nosotros.