Podría aseverarse que en el periplo de estos últimos 12 o 16 meses ha existido una irrupción más fuerte sobre la Inteligencia Artificial en Chile, sobre todo dado por los avances en servicios cloud que permiten ocupar soluciones pre-construidas que favorecen los procesos de machine learning. Eso ya es una realidad visible transversalmente en la industria.
Lo que me llama la atención es que, si bien el concepto nos atrae, nos da para una buena conversación y también hacer ciencia ficción con familiares y amigos en un asado. ¿Qué tanto lo llevamos a la práctica? Metafóricamente me da la sensación similar a lo que proponía en su rutina Jorge Alís, el: “lo pensé pero no lo dije”, o el “atento a tus comentarios”. Lo primero es claramente tener un constructo de lo que nos encantaría decir o hacer, pero que no lo hacemos, y lo segundo es tener una respuesta o método ya determinado de cómo se hacen las cosas. Si funcionan, ¿por qué salir de ahí?
Hace cerca de dos años presenté a una empresa vinculada al retiro masivo de basura la posibilidad de instalar sensores para medir el nivel de llenado de los más de 100 centros de acopio de basura residencial, y combinado esto con los datos de Waze y el clima, junto con definir las mejores y más eficientes rutas haciendo uso de machine learning ¿Cuál era el beneficio? Ahorrar combustible (petróleo), digitalizar y controlar procesos llevados hasta hoy en papel, descongestionar las calles y hacer de esta empresa algo más sustentable. Además, existía un piloto gratis para probar la herramienta. La respuesta fue no, porque la municipalidad paga el petróleo y no nos exige nada de eso. Nuevamente, si ya estamos bien, ¿para qué más? Recién a fines del año pasado escuché a Evelyn Matthei en un evento hablando sobre empezar a explorar estos temas.
El status quo
El status quo como compañía o industria puede que ahora no afecte en lo inmediato, pero a corto plazo nos puede hundir como lo ha hecho a la industria retail el “fenómeno Amazon”.
Muchos pueden decir que era una transformación esperable, sin embargo, hace no mucho, por ejemplo, la industria de la ropa era algo casi imposible de asimilar online. Seguramente si hablábamos del tema los comentarios que aparecían eran “jamás podría comprar online ya que me la tengo que probar”, o “lo que sale en la foto no es lo que te llega”. Lo que finalmente sucedió es que el mundo de las prendas de vestir ha visto un completo trastorno en la forma en que se distribuyen y compran sus productos. Y dado que el mercado mundial de prendas de vestir se valora en 3 billones de dólares y representa el 2% del PIB mundial, el impacto de esto es enorme. La gente quiere productos de alta calidad, comprados en línea y entregados por la mañana en su puerta. La empresa Payless, líder en zapatos de mujer, anunció su quiebra el mes pasado, haciendo un paralelo con Toys “R” Us en juguetes, y así.
¿En el mundo legal prefieren esperar que lleguen aplicaciones de autoatención en que los usuarios hagan sus propias demandas, escritos o procesos legales? ¿Esperan acaso que llegue una solución armada o perfecta, además barata y que no implique riesgos operativos? El punto es que no solo debemos pensar en innovación tecnológica, IA o machine learning, debemos invertir dinero y tiempo. Empezar a prototipar hoy. Si no encontramos una solución, busquemos partners para construirlas o mejorar la de terceros para que se adapten.
Asumo y reconozco que muchos dialogan y piensan respecto al tema, pero la pregunta de fondo es: ¿Qué tan arriba en la lista de prioridades como estudio de abogados está el sumar alta tecnología a tus procesos? Les dejo esa inquietud, ya que hoy todo parece funcionar como se viene haciendo, pero no hay garantías de que en un par de días, semanas o meses no aparezca algo externo que nos empuje a resolver nuestro negocio de otra manera.
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