• 3/12/2024

Google revela los desafíos de la inteligencia artificial en la Argentina

Natalia Scaliter, gerenta general de Google Cloud Argentina, analizó con iProfesional los desafíos que tiene la inteligencia artificial en el país
11/06/2024 - 12:41hs
Google revela los desafíos de la inteligencia artificial en la Argentina

Google es uno de los grandes actores globales del negocio de la inteligencia artificial (IA), apalancado en sus servidores de acceso remoto, más conocido en la jerga informática como computación en la nube.

Por ejemplo, solo en este año ya lleva anunciados más de mil avances de productos en Google Cloud y Workspace, entre ellos Vertex AI, una plataforma de aprendizaje automático que permitió por primera vez a las empresas acceder al conjunto de herramientas de IA de lenguaje, conversación y datos estructurados utilizadas por Google.

Otro lanzamiento del 2024 es Gemini para Google Cloud, enfocado a desarrolladores e impulsado por IA que ayuda a completar códigos contextuales, ofrece sugerencias, genera funciones completas en tiempo real y ayuda con las revisiones e inspecciones del código.

Sin embargo, para el despliegue de todo este potencial, en la Argentina deben superarse obstáculos de base, como la baja adopción de la computación en la nube y de capacitación en estas herramientas, según advirtió ante iProfesional Natalia Scaliter, gerenta general de Google Cloud Argentina.

La entrevista se realizó en el marco de Google Cloud Gen AI + Labs Event, un encuentro en el Yacht Club Puerto Madero (YCPM), que desbordó de especialistas locales de la nube informática con desarrolladores, socios, proveedores y otros actores del ecosistema, quienes abordaron la estrategia de "cloud" en la Argentina y la próxima integración de inteligencia artificial en productos y servicios. A continuación, los tramos principales del diálogo con Scaliter.

-¿Por qué les quedó chico el Yacht Club Puerto Madero para el evento?

-Creo que estamos en un momento en la industria donde todos sabemos que la inteligencia artificial va a cambiarnos la manera de trabajar, va a ser disruptiva. A pesar de que los todos los clientes van a muchas conferencias y aprenden, aprenden y aprenden, todavía está costando llevar a la práctica a casos prácticos concretos. Y lo tienen que hacer mientras siguen operando su día a día.

Natalia Scaliter al inicio del evento de Google en el YCA de Puerto Madero, que luegoi fue desbordado de asistentes.
Natalia Scaliter al inicio del evento de Google en el YCPM, que luego fue desbordado de asistentes.

Por eso creo que hay mucha interés. Saben que hay que aprender de esto, que hay que incorporarle en las organizaciones y están buscando cuál es el mejor camino para empezar a adoptar esta tecnología.

Hay mucha curiosidad y Google es uno de los líderes en temas de inteligencia artificial. Invertimos en estas tecnologías desde hace más de 10 años. (Los asistentes del encuentro) saben que es una marca que va a traer innovación y muy confiable en términos de datos de análisis de datos.

-En tu presentación mencionaste la gran diferencia que hay entre el alto interés en las empresas por la IA y su escasa puesta en desarrollo en las compañías.

-Hay mucho interés, pero después el desarrollo nos cuesta (…) Hay factores fundamentales que hoy son los desafíos para la adopción de la inteligencia artificial. Uno tiene que ver con el conocimiento y el aprendizaje, cómo generar ese talento digital dentro de las organizaciones. Se trata de algo en lo cual trabajamos con la entrega de becas, capacitaciones y certificaciones.

Necesitamos generar un ecosistema sustentable, un talento digital en el país, porque si no va a ser muy difícil que estemos a la altura de las de las innovaciones. Entonces por un lado está el talento, hay que capacitar a la gente que tiene que entender cómo funciona.

Después está el tema de cuál es la estrategia. La base de la inteligencia artificial son los datos. Aquellas organizaciones que hoy tienen los datos divididos en silos, donde el dato y la información no fluyen de forma transversal en la organización, les va a costar mucho más.

Lo que está pasando es que los clientes están yendo a la primera etapa, a la de resolver el problema de los datos para después incorporar la IA. Nosotros trabajamos mucho en los datos para después empezar a explotar las capacidades de la inteligencia artificial.

El otro factor son los casos de uso. ¿Cuál es la mejor manera de adaptarla la IA y de optimizar el esfuerzo? El 2023 fue un año de pruebas, vamos a probar esto y se me ocurre hacer esto y hablábamos con clientes que no decían: "Tengo a todas los desarrolladores jugando con los chatbots, pero yo quiero que hagan cosas para el negocio".

Debemos pensar qué cosas realmente vamos a resolver, qué problemas de negocio queremos resolver. Trabajamos mucho con los clientes para ayudarlos en identificación de esos casos de uso. Nuestro trabajo es de acompañamiento en todo el proceso, no es "te doy la solución".

Este proceso de acción es clave para que puedan optar por esta tecnología (…) Mi gran preocupación es cómo ayudamos a las empresas argentinas a transformarse para ser competitivas en un mundo globalizado.

Eso es un poco nuestro propósito en la Argentina y para eso todo este trabajo de preparación del talento, y de las de las arquitecturas empresariales para que estén listas, para la adopción de la nube como una habilitador. Nosotros en la Argentina tenemos estadísticas de que sólo el 20% de las empresas está migrado a la nube.

-¿El 20% nada más?

-Adoptan tecnologías de nubes pero para algunas aplicaciones, pero la mayoría de las empresas no tienen sus sistemas críticos en la nube. Esa transformación digital es necesaria como habilitadora para las nuevas tecnologías porque van a venir en formato nube.

La frase de la "transformación digital" la venimos repitiendo hace mucho pero realmente todavía tenemos que lograrla en la mayoría de las organizaciones y de las empresas. Esta tecnología es un catalizador porque para llegar a aprovecharla tenés que volver y hacer ese proceso de transformación.

Natalia Scaliter en el evento de Google Cloud.
Natalia Scaliter en el evento de Google Cloud.

-¿Por qué se registra esa baja adopción de la nube?

-Hay temas de regulaciones por el tema de la soberanía de datos. (...) Después está el tema del talento, hay poco talento digital y cuesta retenerlo. Hay mucho menos talento digital del que se necesita para digitalizar las compañías. Hoy los temas de latencia están resueltos, la seguridad de los datos está garantizada.

-¿Aprovechar todo el potencial de la nube va ahora más allá de la infraestructura, la red y el almacenamiento? ¿Exige una nueva forma de pensar?

-Con la nube no tenés que ocupar de los temas de infraestructura, y montás tus propios desarrollos en la nube con distintas tecnologías. Eso es el primer paso. Todavía hay muchas empresas que hoy lo están haciendo así. Pero hay aplicaciones que hoy ya se consumen en formato nube sin que tengas que desarrollarla. Por ejemplo, Workspace, la suite de colaboración (de Google) en la nube.

La inteligencia artificial me va a traer primero ese software que corre en la nube y lo consumís igual que Workspace desde una página web con una consola y ahí accedes a los modelos. No te importa lo que hay abajo.

Las tecnologías de estos modelos (de IA) requieren altos y enormes consumos de cómputo para ajustarse. Lo que vos vas a decidir es en qué infraestructura voy a entrenar al modelo. La mayoría de estas soluciones empiezan a consumirse como un servicio como software como servicio. (…) La nube es una tecnología democratizadora del acceso a la tecnología para que a estas herramientas puedan acceder desde una mega compañía hasta una startup.

Unos chicos en el comedor de su casa pueden crear nuevas aplicaciones y soluciones con el mismo nivel de costos que una empresa. Ese efecto democratizador va a ser que surjan un montón de aplicaciones a partir de esta tecnología, que van a solucionar problemas de nicho.

Las grandes empresas no van a tener que desarrollar todo lo que necesiten porque van a empezar a tener un módulo que se ocupa de videovigilancia con reconocimiento de cara con inteligencia artificial generativa que lo hizo una startup X con acceso a la misma tecnología que las grandes empresas. El juego empieza a ser mucho más grande.

Natalia Scaliter describe el modelo de Gemini.
Natalia Scaliter describe el modelo de Gemini.