Tecnologiando: Automatización y la Inteligencia Artificial

Montserrat: Hola bienvenidos a Tecnologiando revelando la magia de la tecnología en los negocios. Cada semana nos hemos reunido con los directores más prestigiosos de México para hablar sobre cómo han aprovechado la transformación digital al máximo. El día de hoy platicaremos un poco más sobre cómo sacar todo el jugo de la automatización y la inteligencia artificial.

Nos acompaña Cynthia Salicrup directora de Innovación Accenture México. Cynthia estudió la Licenciatura de Administración de Empresas en la Universidad Iberoamericana. Obtuvo un MBA en la Universidad de Eastern Michigan. Además ha tomado varios programas de Innovación y de Design Thinking de instituciones como Harvard, Stanford y la Ipade.

Cynthia lleva más de veinte años como aceleradora e innovadora de negocios y ha sido mentora y Board Member de muchas start-ups. Ella se ha especializado en diseñar, co-crear e implementar nuevos elementos tecnológicos que han sido clave en la transformación digital.

Además hoy nos acompaña nuestro CEO Santiago Fajer que nos va guiar en esta plática junto con Cynthia para aprender a sacar todo este juego.

También los invitamos a dejarnos sus comentarios y preguntas a lo largo de la charla, al final vamos a tener una sesión para contestarlas. Santiago te cedo la palabra y Cynthia muchas gracias por acompañarnos el día de hoy.

Cynthia: Gracias a ustedes. Gracias a todos por seguirnos los viernes en la tarde.

Santiago: Sí, justo los dedicados. Cynthia pues la verdad es que estoy súper contento de poderte entrevistar. Me acuerdo de la primera vez que hablamos. No te conozco presencialmente esto es lo máximo que he llegado, esperamos que en un futuro muy cercano lo podemos hacer; me acuerdo justo la primera plática que tuvimos. Me sorprendió mucho tu capacidad para entender las tecnologías y entender sobre todo el impacto que éstas pueden tener en los negocios.

Lo que hablamos treinta minutos o una hora, me sorprendió la manera de cómo resumías estos puntos claves en las tecnologías. Tú que llevas más de veinte años en el negocio, viendo temas de tecnología e innovación, desde antes de Facebook, antes de los smartphones actuales. Entonces, me imagino has visto los cambios drásticos la tecnología al punto donde estamos hoy y lo que me lleva a la primera pregunta.

¿Con tantos cambios, cómo escoges las tecnologías que más valor impactan a los negocios? o ¿Cómo sabes qué tecnologías pueden llegar a tener el máximo impacto en los negocios?

Cynthia: Gracias, Santiago. Sí, son muchos años. Para quienes están viéndonos ya llevo muchos años en esto. Yo hacía innovación antes del internet. ¡Imagínense! No había internet cuando yo iba a la universidad.

Pero supongo que el driver de lo que siempre he hecho es porque yo empecé en el mundo financiero. Entonces estaba forzada a entender y a pensar en cuál era el mayor valor, ya fuera monetización, ya fuera crecimiento. Lo que sea que fuera el indicador que tenía que hacer en los programas. En un principio me dedicaba a nuevas empresas, a nuevos negocios o a portafolios de inversiones. Me obligaba a pensar en futuro y pensar cuáles eran los pasos a seguir para llegar a ese futuro. Estos fueron los que me enseñaron a pensar en cómo he llegado más rápido.

Entonces, para quienes vivimos el antes internet y después de internet si fue demasiado el cambio en lo que se podría hacer en los negocios. Por eso hemos visto este crecimiento en los últimos años de lo que ha sido la transformación. Ya no sé si llamarlo transformación digital ya está medio caduco el término. Hay mercados más maduros que lo están llamando post digital, entonces ya pasó la transformación digital ahora viene la transformación de la inteligencia.

Que es un tema la inteligencia en los negocios porque ya lo transforme digitalmente y automatice los procesos, ya tengo ciertas cosas. Y entonces cómo hago que sean modelos autogestionables y que aprendan solos. ¿Cómo escoger las tecnologías? La realidad es que, primero debes pensar en el valor del negocio, qué generan el negocio.

Cuando empezamos pensando, en mi experiencia por lo menos, solamente en la tecnología o en el negocio, acabamos por no entregar la manera más ágil y más escalable de una cosa nueva.

Entonces si tienes pensando el valor de negocio, se sustenta qué tecnología vas a usar para que ese caso de negocio se dé. Si no se rompe. Porque el Excel aguanta todo absolutamente todo y el Power Point más. Hasta que primero haces el caso de negocio teóricamente, después lo acompañas con tecnología, después construyes el prototipo con inteligencia.

Porque cuando haces prototipos sin datos ¿Cómo aprendes si el prototipo funcionó o fue exitoso? Porque si no, se vuelve un tema de percepción: ¡No yo creo que sí funcionó! No, no es que la gente estaba medio contente. ¡Parece que sí aceleró! Entonces se queda en el parece, yo creo, yo pienso, y es ahí donde pruebas que tecnologías te imaginas, porque tienes expertos también.

Siempre me ha rodeado de expertos. No entiendo la innovación sin tecnología hoy, a pesar de que vengo al lado de negocio o así lo hacía antes. Hoy no lo entiendo sin tecnología. Pero haces el piloto y haces un supuesto de cuáles son las tecnologías que mejor funcionan. Aprendes de ese piloto hasta llevarlo a un producto mínimo viable. Así es como lo hacemos en Accenture y entonces las escalas.

También tienes que pensar cuál es la tecnología que cuando escales el negocio va a hacer que este modelo se sustente y sea sostenible. Porque luego queremos usar tecnologías muy de vanguardia y se nos olvida que nada sostiene el contacto con la realidad. No estás escalando. Si tienes que generar mucho conocimiento alrededor de algo nuevo, eso te puede generar cosas diferentes a películas de éxito en un tema de escala

Santiago: Bueno entonces trabajar con mvps en tecnología nueva, es donde realmente das conocer con mediciones realmente el impacto que puede tener. Siempre pensando en escalabilidad. Porque puedes implementar un súper modelo, pero si no es escalable para cubrir toda la operación, el impacto no puede llegar al nivel pensado.

Un poco hablando del post digital transformation. Platícanos un poquito de, o sea, se basa en inteligencia, en sacar información, insights, para poder crecer negocios. Pero platícanos un poquito más a detalle este término y también. ¿Cuáles son las principales barreras en empresas grandes mexicanas para llegar a realizar un post digital transformation exitoso?

Cynthia: Post Digital se refiere a todos los aprendizajes que vienen después de que digitalizaste. No solamente el uso de la tecnología post digital sino temas como cyber security. Porque evidentemente entre más te expones a la tecnología, más te automatizas, entre más consumes inteligencia más te expones al tema de ciberataque.

Se refiere también a temas de data privacy y como tratabas esos datos cuando estabas en la digitalización: Customer experience. Pero hay una capa de ética y hay una capa de privacidad de datos. Es decir, todos estos aprendizajes que como sociedad, no teníamos antes, porque no habíamos estado aquí. Una vez que tenemos implementadas estas nuevas tecnologías. ¿Cuáles son los nuevos aprendizajes que tenemos que tener, y cuál es la profundidad de las tecnologías que usamos que no teníamos conocimiento antes? Como puede ser quantum, como puede ser blockchain, lo pensábamos todos como ciertas cosas. Pero resulta que es espectacular para un tema de supply chain.

Todo es dependiendo a cuál es el caso de negocio que quieres hacer, a eso se refiere post digital, ¿me explico?

Entonces hicimos la primera oleada digital donde pensamos que lo teníamos que hacer. Pero ya viendo una serie de aprendizajes y de nueva ola de uso de estas tecnologías sobre todo combinadas. Porque cuando conocíamos una tecnología primero, te guías por esa tecnología. Pero es que esa tecnología, combinada con esta tecnología combinada con su tecnología, te empodera muchísimo pero también te hace más complejo el aprendizaje.

En el tema de Inteligencia Artificial es también consecuencia de la transformación post digital.

Que en realidad la Inteligencia Artificial se empezó a utilizar en 1954, para los que no sepan. Fue empoderado por las tecnologías que están ahorita de cloud y la capacidad de procesamiento de datos, pero a eso se refiere el post digital.

Aquí en México íbamos mucho más atrás, ahora con el covid, estamos viendo el cambio que esperamos tener en tres años, en cosa de meses. Vamos a tener que absorber conocimientos que otras economías tuvieron en post digital, lo vamos a tener al mismo tiempo que estamos en lo digital. Entonces la cantidad de cambios masivos, que vamos a tener aquí y en otros países de Latinoamérica yo creo que van a ser súper importantes.

Santiago: Oye y un poco relacionado con el tema de la Inteligencia Artificial. Empezó en 1950 y actualmente por el procesamiento de las computadoras es que podemos tener un impacto importante. Gracias al procesamiento de las computadoras, que no pudo haber estado en los cincuentas.

No estamos hablando de una tecnología, si no de un conjunto de tecnologías. También “n” cantidad de tecnologías, el efecto fotoeléctrico de Einsten, que lo inventó. El caso de uso se empezó a aplicar hasta los noventa, cuando salió la máquina de pilar utilizaron ese descubrimiento. ¿Cómo es que tú como directora de innovación gestionas un ambiente en el cual puedan salir las interacciones y el conjunto de tecnologías?, quien realidad es una.

El impacto al final, se basa en una combinación de tecnologías donde puedes generar más impacto. ¿Cómo es que tú generas un framework, un ambiente, dentro de Accenture, dentro de las compañías? Para que justo se genere este descubrimiento, esta creación y que podamos crear nuevas tecnologías con base en las que ya tenemos

Cynthia: Creo que es más que nunca, design thinking. Creo que esta sobre usado ese término. Si pensamos cómo se hacía antes y cómo se hace ahora, cuál ha sido el éxito de Accenture en escalar innovación, es un tema colaborativo. En la parte de investigación lo hacemos completamente distinto a como se hacía en la consultoría tradicional, es lo que enseñamos a los clientes. En dónde está el valor y cuál es el problema que digo que tengo.

A veces como seres humanos no distinguimos el problema del síntoma. Entonces me siento mal el estómago y resulta que lo que tienes el corazón medio mal. Tú piensas que es una gastritis. Entonces es la pregunta de la pregunta. Pero hoy la hacemos en dos vías particularmente:

En la parte de datos, e interpretar. No lo que yo interpreto del dato, sino datos duros y usando modelos analíticos.

También con un profundo entendimiento del humano. Porque no necesariamente el dato me va a dar el comportamiento de mi consumidor, de mi proveedor o de mi asociado. Tengo que entender, los dos puntos de vista para ver si el supuesto problema que tengo lo es, o entender cuál es su origen. En temas de innovación es muy difícil llegar a escalar si no te aseguras que estás resolviendo el problema. Incluso si no te aseguras que por lo menos entendiste un problema que tal vez no tengas hoy pero vas a tener el futuro.

El entendimiento del problema es súper importante independientemente de la experimentación o sea no quiere decir que ya lo tienes, pero poder visualizar el que puede ser esa oportunidad es súper importante para escalar la innovación porque no es hacer ideas por ideas, por eso, luego tenemos una mala fama los que estamos en esto ¿no?

A mí en algunos puntos de mi carrera en donde la gente me decían Cynthia ya ponte a hacer algo en serio, no sé marketing, ventas, finanzas, y hoy yo creo que me está tocando la fortuna de ver cómo empiezan a buscar a profesionales en innovación que nos hemos formado haciendo como este tema ¿no?, entonces primero es entender el problema desde diferentes puntos de vista, y también tecnológico, saber si el problema puede ser creado por una falta de agilidad en el uso de tecnologías y no necesariamente desde el punto de vista de un modelo operativo, o desde el punto de vista de un modelo humano, pero todos esos con datos, es un combinación de todas esas cosas que te hacen ver cuál es ese futuro al que al que le vas a apostar.

Después vemos diferentes alternativas de ese posible futuro, como se pueden resolver, porque una de las ventajas que tenemos hoy también, una de las ventajas y desventajas de la incertidumbre es que cualquier futuro puede parecer posible y ¿cuál escoges? porque de repente puedes hacer lo que se te imagine ¿no?, entonces la parte también de ver ¿dónde está el valor? ¿como lo creas? y demás, y ¿cuáles son los diferentes usos de las diferentes tecnologías que te pueden llevar a diferentes puntos B?, de punto A al punto B a diferentes puntos B y lo que entramos después es en una etapa de maduración y todo esto desde la mano con cliente, con tecnología, con inteligencia artificial, con gente de diseño, con gente de innovación, después llegamos a las sesiones de co-creación, pero no son sesiones…

Tratamos de que sean sesiones que tuvieron ya todo este insight puesto, cuando de repente pones a personas en un ambiente aunque sea de metodologías de design thinking, maravillosas piensas en el futuro, sin tener una serie de contexto y de conocimiento, la gimnasia mental de estirar, me decía una persona que admiro mucho, singular, y lo que se sumen y el sumado puedes pedir que un lunes a las cuatro de la tarde y yo de repente piensen lo siguientes treinta y luego me regrese a lo que tengo en los siguientes dieciséis meses.

Y siempre, siempre prototipos, siempre prototipos, el prototipo puede tener diferentes concepciones de prototipo pero siempre lo llevamos a la realidad y a testeo, y esa realidad tiene que ser con tecnología para que siempre esté con el usuario con datos para que podamos aprender realmente si el caso de éxito se hizo no se hizo y no es una experimentación por experimentar, que eso es la parte más importante, si seguimos todo el proceso que te platiqué cuando llegas al prototipo tienes un cierto nivel de certeza de manejo de riesgo.

Lo que puedes modificar, puedes modificar el cincuenta por ciento en lo que habías diseñado, sí pero no el cien por ciento si hiciste bien el trabajo de antes, y los procesos en los que puedes aprender se hacen mucho más cortos de cuando no basas en human center o de data driven, ¿no?, y el uso de tecnología porque la data driven sin tecnología dime ¿cómo le vas a hacer?, porque la Inteligencia Artificial no es una tecnología está basada en otras tecnologías, entonces es la parte que se pone interesante.

Santiago: Sí justo, y yo creo que la frase que siempre tenemos es puedes tener el mejor modelo de machine learning, si lo implementas en un lugar donde no tiene impacto va a ser mil veces peor que si tienes un modelo super mediocre en machine learning lo implementes en un lugar donde realmente tiene impacto y cómo sé que tiene impacto, porque hoy en día las empresas han crecido de manera, muy rápido, con un chorro de distintas tecnologías porque pocos tenían el arquitecto de solución, iba midiendo donde poner las tecnologías y entonces se vuelven procesos muy complejos de empresas grandes.

Hoy por hoy pues si vamos de forma tradicional a buscar información para mapear un proceso y saber dónde está el impacto, le preguntamos al director nos va contestar una cosa distinta, que le preguntamos seguramente al consultor, porque los pasos son sumamente complejos, funcionan muy bien pero se han vuelto sumamente complejos entonces por ende yo creo que dices oye tiene que basarse en datos, entonces hacer todas las mediciones que tengas con inputs de los sistemas que utilizan para poder saber dónde están el máximo valor para poder automatizarlos.

Cynthia: También entender el comportamiento humano eso es súper importante porque eso no te lo dicen los datos tu puedes tener cuantos… En los noventas cuantos casos de implementación de la tecnología evidentemente no era la misma, ¿no?, pero en ese momento era ¡wow! y le implementabas lo que tenías que implementar y nadie lo usaba, nadie.

Entonces tu caso de valor, el Excel ese que había salido poderosísimo con retorno de inversión de cuarenta y siete por ciento nunca se probaba porque nadie lo adoptaba, entonces el tema de adoption y de onboarding, ese es tu tema, creo que las cosas que son más finas, es entender en la empresa dónde estás en la organización, dónde estás en el momento de vida, dónde estás, cuando somos tanto exentos como estamos en innovación no siempre es lo que yo digo que tiene que pasar, ese es la parte que también es importante de quienes estamos en este rol.

Es tener una parte que se llama empatía, super importante lo que estamos haciendo entonces lo que todos tenemos que buscar es que todas las cosas escalen que sean nuevas, que empujen, que reten, pero que escalen, porque si no no vas a probar de todas maneras nunca el valor, entonces por mucho que veamos a veinticinco años y días y ya lo vimos.

O sea, ya es esto, ya va a ser a veces las organizaciones tienen tiempos distintos y para poder monetizar lo que pensamos qué es innovación tenemos que sacar recursos y valor de otros lugares, que es a donde viene el tema de automatización de procesos, cuando estás automatizando procesos, probablemente no estás cambiando el mundo y no porque cambies la manera de operar, necesariamente es innovación, pero sí puedes recoger datos en esa automatización, que te dan inputs para innovar, pero como ya realizaste eficiencias, como ya tienes aprendizajes, como tienes una mejor experiencia de cliente, te empiezan a dar datos que antes no tenías para ver cuál es tu siguiente ola de innovaciones y encontrar dónde están esos huecos y esos espacios en blanco para innovar.

Pero primero hay que entender que una organización, si yo vengo de los dos lados de consultoría y de industria, y a veces tienes que primero hacer el caso de valor de generar esos recursos y generar esas eficiencias y generar ese crecimiento a través de otras mecánicas más, vamos a llamarla conservadora, no de lo que te imaginaste porque entonces vas formando un fondo, vas formando un recurso monetario y un recurso de tiempo que entonces te permite de manera más segura ir testeado tus ideas de innovación. Una cosa sin la otra es muy difícil.

Santiago: Sí, justo. Confieso que hace pocos años cometimos el craso error de tratar de automatizar y por datos hacía mucho sentido automatizar un proceso de quejas y nos hacía mucho sentido, no vimos el factor humano sumamente importante que lo que menos quieres como cliente al final del día es que un robot te esté contestando, te esté automatizando cuando tú te quieres quejar, aunque sea lo más eficiente, lo más humano y el factor humano aquí es muy importante cómo tú cuando implementas un proceso de Inteligencia Artificial de automatización ¿cómo garantizas siempre mantener la experiencia de usuario en mente cuando estás realizando los procesos?,¿ cómo hacerlo, cómo lo recomiendas?

Cynthia: La parte que te platicaba de lo anterior si conocemos un digamos un análisis de datos para entender dónde estamos parados, también se hace un estudio de los usuarios, se hace tanto un estudio de las personas que son tanto los usuarios afectados o los protagonistas de manera primaria, secundaria, entendemos su ecosistema, entendemos cómo funciona, cómo es su día a día y de una manera muy profunda. Tenemos un estudio muy importante a nivel mundial que se llama Fjord, que tiene una capacidad impresionante para este tema de observación del humano y de diseños basados en el humano pero también es la parte que garantizamos y eso se vuelven policías, de la parte humana.

Policías pero, lo que pasa es que también los humanos cambiamos esa es la realidad entonces, hoy me puede parecer que, ¿qué tal con la pandemia? lo que juraste que nunca en la vida lo ibas a hacer, resulta que de repente ya lo estás haciendo, y quién sabe si cuando acabe este tema vas a regresar a tus viejos hábitos, tal vez no das, tal vez no te quedes donde estás, pero tampoco regresas a la zona donde estabas va a haber un medio, medio extraño que esa es la parte donde la tecnología y los datos se pueden ir adaptando conforme tu comportamiento va evolucionando, se van dando en cuenta de cómo estás cambiando entonces creo que la cómo garantizas es porque todos los tienes al inicio, los tienes en cuenta.

También te aseguras estarlos observando constantemente que es una responsabilidad tanto de nosotros como de nuestros clientes, pero los datos también te van a arrojando muchas cosas que después puedes ir a validar, si los datos te empiezan a dar esto, que en lugar de jurar que interpretas, de asumir que sabes lo que está pasando ve, checa y observa y regresa, entonces lo que hace, en las veintitantos años que tengo de experiencia de imaginarme cosas, luego de experimentar, de echar a perder y luego estos ratios de diez a uno que tampoco son ciertos.

Tenemos ya más, mejor ratio de 10 a 1, y se vuelve con la combinación de las tres cosas tecnología, Inteligencia Artificial y el humano en el centro, pero el humano donde genera valor para el problema que quieres resolver, no quiero sonar que es donde me genere dinero, porque no necesariamente, pero es cambiar esas partes en la experiencia del cliente que el cliente valora sin duda pero que generan un beneficio para la plataforma que quieres transformar para todos los que están en esa plataforma entonces, porque si yo me la paso padrísimo como Cynthia pero estoy haciendo que el negocio quiebre no se crea un círculo virtuoso.

Santiago: Claro, balancear un poco la experiencia con el impacto que tiene. Oye y Cynthia hablando un poco más de México ¿cuáles crees que son los retos principales? o ¿en qué áreas se puede implementar la automatización de la Inteligencia Artificial de una mejor manera con mayor impacto hoy como está la tecnología? y ¿cuáles son los retos principales que tienen las empresas grandes mexicanas para sacarle mucho jugo a este tema? porque hay muchas empresas, nos ha pasado seguramente a ti también, que invierten, invierten, invierten mucho dinero en temas de Inteligencia Artificial y llevan tres años sin poder sacarle jugo, ¿cuáles son para ti los principales retos?, ¿cuáles son las formas o las áreas donde más impactó tú crees que tiene este tipo de tecnologías?

Cynthia: Creo que el reto sigue siendo el mismo antes y después de la pandemia que es no puedo implementar lo que está de moda porque está de moda, necesito entender cómo eso que sirven otras empresas dónde a mí me va a generar más valor, ahora también estamos en un momento en donde estamos en esto de innovación, no pensar en el dos mil treinta y dos, no es el momento tenemos unos dieciocho, veinticuatro meses tremendamente inciertos hacia adelante.

Que yo también me empiezo a cuestionar si de repente innovación se vuelve business and issues sí la manera en que pensamos en innovación es lo que tendremos que estar pensando para saber los siguientes dos y dieciocho y veinticuatro meses ante una incertidumbre total, entonces una de las cosas que creo que los de innovación nos entendemos como solamente crecimiento, cuando tenemos podemos agregar muchísimo valor a un tema de eficiencias en la organización a tu punto Inteligencia Artificial donde lo creas.

Si hoy estamos en un mercado contraído eso no quiere decir que no haya oportunidad de crecimiento de ninguna manera, pero si yo si mi recursos digamos que disponibles están comprometidos, porque no me sobra el dinero si soy empresa no me sobra mis recursos a menos que sea de esas empresas grandes de tecnología que sabemos todos que le ha ido muy bien, este pero aún así están gastando más o sea todos los que han crecido han gastado más.

Entonces entendamos que el tema que nos importa se llama utilidad entonces en la medida que quieras ganar y en la que también queda tus gastos tampoco está fuera de la entonces, dónde generas más utilidad eso es donde yo empezaría, hacer un análisis y dónde voy asegurar que mi utilidad y ese sustento y oxígeno que tengo en mi empresa que se llama utilidad la voy generar más rápido, porque no es en todo los cambios en todos lados no se dan entonces es parte de este análisis que te decía antes, que se hace antes para entender dónde agregas más valor incluyendo la Inteligencia Artificial.

Porque luego lo queremos poner en los lugares obvios donde todo mundo está poniendo y no necesariamente es donde hoy me va a generar mayor flujo operativo mayor utilidad y entonces garanticen la sustentabilidad hacia el crecimiento hacia adelante y en México creo que hay retos que se nos viene muy rápido teníamos, veníamos atrás teníamos una deuda tecnológica, teníamos una deuda de transformación digital, por qué, porque funcionaba de todas maneras funcionaba, las empresas funcionábamos las cosas funcionaban como sea. Los que estamos en esto futureando decíamos que no, pero bueno pues no pero la realidad es que tampoco estaba, pero ahorita lo que no tenemos es tiempo entonces el reto es cuando no tienes tiempo a tu punto dónde generas más valor más rápido y de manera que aprenda más rápido porque el chiste también es que aprenda.

Santiago: Súper, muchísimas gracias Cynthia, creo que tenemos algunas preguntas a ver si me puedes apoyar con una, con qué frecuencia recomiendas hacer la revisión o la evaluación de los indicadores para mejorar e integrar sobre los desarrollos sobre los mínimos balances.

Cynthia: Híjole, si vas a escalar también tienes que ver la frecuencia de opción de tu producto por qué no sé si está hablando en términos de servicio y si es un producto o servicio que se sube así porque está en la línea de cajas de una tienda o es una cosa que tengo que acostumbrarme tengo que ir entendiendo qué, y entonces esos son los periodos en donde vas esté midiendo hay empresas que tienen un corte de financiero cada semana como es el (¿?) y hay otras que tienen un corte financiero cada mes entonces depende de qué plataforma vivas de modelo económico y también depende de lo que tú evaluaste ese producto o servicio iba a ser su tiempo de adopción, diario no, te mueres, pero en un principio si somos muy, y nosotros y diario.

Pero en realidad para decir funcionó no funcionó a veces es un tema de una semana veces es un tema de un mes dependiendo de cuál es el y cuánto tiempo dura esa prueba también depende poder tres meses porque todos sabemos que un hábito se hace en veintiún días no en tres, entonces si estamos buscando algo que la gente necesita acostumbrarse cuál es ese tiempo que le vamos a dar para entonces realmente decir fue o no fue exitoso estos son tres meses, pueden ser seis meses y también depende de cuánto hayas conseguido reunir de los otros recursos que liberaste con eficiencia y automatización para que entonces te sostenga esa prueba en el tiempo.

Santiago: Cynthia te agradezco muchísimo, ahora sí que me encantaría poder seguir este dos, tres horas sé que dormiste poco entonces no lo vamos a hacer esta vez…

Cynthia: Luego por el grito, pensar que me la seguí cuarenta y ocho horas…

Santiago: La verdad es que nos quedamos con el mensaje de no es tanto la tecnología primero es un conjunto de tecnologías y más allá del conjunto de tecnologías es los procesos y la forma de vivir y la forma de estar internando que hace realmente el impacto el sacarle la eficiencia sacar el máximo jugo a la Inteligencia Artificial automatizada a este tipo de tecnologías entonces la verdad…

Cynthia: Yo sé que estamos un minuto tarde pero la capacidad de ser todo esto yo creo que todos todo esto y todos tenemos una responsabilidad por entender también que si esto tendían de la nube porque todo esto que estamos hablando si tenemos en nuestra chamba las tecnologías es muy difícil esa rapidez y agilidad pero bueno eso hablamos otro día.

Santiago: Lo ponemos en la agenda

Montserrat: Bueno creo que todos quisiéramos quedarnos y estarnos bien tarde para empaparnos de todo este tema pero bueno tanto a ti Cynthia, como a ti Santiago, las agradecemos mucho a todos los que nos están escuchando nos están viendo les agradecemos por estar aquí con nosotros muchísimas gracias Cynthia por habernos explicado nuestras dudas todas esas preguntas y bueno los esperamos a todos el siguiente miércoles a las cinco y media aquí en tecnologiando.

Sigue nuestro podcast Tecnologiando, donde seguiremos hablando de los retos de la IA en México y en el mundo.