Inteligencia artificial y tecnologías emergentes, claves para la supervivencia y competitividad: Huawei Latam

Como parte de su participación en el evento La Nueva Visión en TI de Mundo Ejecutivo, Alfonso Jiménez Lara, director de estrategia y marketing de Huawei en América Latina, presentó cuáles son los retos en la adopción de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes dentro de las empresas que nutren la economía digital de México y la región sur del continente.

Alfonso explicó que si bien existen agendas digitales que resuenan a nivel global y tendencias en las industrias que han acelerado los procesos digitales, es cuestionable is realmente se tienen las habilidades en América Latina, tanto soft como hard skills, para hacer frente a los retos.

“La economía digital no espera a nadie, la digitalización no espera a nadie y lo que para algunos fue la panacea antes de pandemia, hoy esas empresas ni siquiera existen u hoy ya fueron absorbidas por empresas más grandes”, aseguró el representante de Huawei, quien destacó la importancia de adoptar estos procedimientos para prosperar y ser realmente competitivos en la actualidad.

Jiménez comentó que hay un antes y un después marcado por la emergencia sanitaria del Covid-19, que trajo consigo una aceleración insólita en los avances tecnológicos y en la implementación de las innovaciones dentro de los procesos de producción. “No vivimos en una era del cambio, vivimos en un cambio de era radical y acelerado”.

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¿Por qué es tan importante la inteligencia artificial? Esto dice Huawei

Con el manejo de volúmenes masivos de información que crecen de manera exponencial y la agudización de la hiperconectivividad entre los usuarios, la adopción de la inteligencia artificial ya no es una opción.

“Pasamos de un ‘me gustaría tener’ a ‘un debo tener’ (…) No puedo ser competitivo si no he digitalizado con estas tecnologías emergentes y disruptivas los procesos de una organización de adentro hacia afuera”, compartió Alfonso Jiménez.

Sin embargo, la implementación de la IA dentro de una organización implica una ruta compleja, que va desde la adopción, el análisis de las implicaciones y la sinergia entre los usuarios, hasta una fase de estabilización en la que se pone en marcha el desarrollo de los modelos, aunque este procedimiento no tiene un temporalidad específica y estará sujeto a tipo de industria.

“Para desarrollar un modelo de inteligencia artificial, de entrada necesitas dos cosas: al experto de negocios y al experto tecnológico, uno que le explique al otro y el tecnológico que desarrolle el algoritmo, después, suponiendo que desarrollaste tu modelo, te toca entrenarlo; te puede tomar días, meses o años entrenar un modelo de inteligencia artificial”, añadió el director de estrategia y marketing de Huawei en América Latina. Aunado a ello, es importante considerar la complejidad del giro de la organización ya que, por ejemplo, las operaciones de los grandes bancos necesitan miles de modelos de IA.

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