Soluciones de machine learning, IA generativa, gemelos digitales y visión artificial son algunas de las tecnologías emergentes que las empresas en Perú vienen utilizando para generar valor en sus operaciones. Y, con ello, están generando eficiencia y mayor productividad para ser más ágiles al desarrollar productos y servicios.
El concepto de innovación en el mundo empresarial peruano ha cambiado en los últimos años. Hasta hace poco, se asociaba principalmente a la tecnología o a las grandes transformaciones; sin embargo, hoy, en muchas empresas peruanas se entiende como una forma de generar valor —ya sea mejorando procesos, rediseñando un servicio o replanteando el modelo de negocio—. Así lo explica Julio Vela Velásquez, director ejecutivo del Centro de Innovación y Desarrollo Emprendedor (CIDE) de la PUCP.
“Lo importante ya no es tanto la magnitud del cambio desde lo tecnológico, sino su impacto real en la empresa y su entorno. En las grandes organizaciones, hay una mirada más estratégica y se están consolidando culturas que promueven la experimentación, el aprendizaje continuo y la colaboración con otros actores del ecosistema. En cambio, las pequeñas y medianas empresas están aún en un proceso más temprano, muchas veces enfocadas en la supervivencia y la operación diaria”, comenta Vela.
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En ese contexto, las tecnologías emergentes —que consideran desde big data o blockchain, hasta gemelos digitales o inteligencia artificial (IA)— han dejado de ser una promesa del futuro para convertirse en catalizadores de innovación. En el Perú, su aplicación es cada vez más tangible, aunque con velocidades distintas, siendo las grandes empresas las que están liderando su incorporación; sobre todo para mejorar la toma de decisiones, reducir la incertidumbre y aumentar la personalización de sus productos o servicios, explica el líder de CIDE PUCP.
TECNOLOGÍAS MÁS POPULARES Y CASOS DE USO
Es innegable que existe un entusiasmo claro por la IA generativa. Según Vela, está empezando a transformar áreas como la atención automatizada al cliente, la analítica de datos y la eficiencia operativa. También se observan soluciones de machine learning que están siendo utilizadas para segmentación de mercado, detección de fraudes o recomendaciones personalizadas, destaca el experto. Desde el rubro asegurador, por ejemplo, Pacífico Seguros detalla que la IA es un habilitador clave para incrementar su velocidad de respuesta y atender la demanda de manera más ágil. Así, usan la IA de forma intensiva al momento de los siniestros, señala Jalil Sotomayor, COO de Pacífico Seguros. “Por ejemplo, digitalizamos totalmente el proceso de siniestros vehiculares y de vida, usando soluciones de IA generativa desde la declaración hasta la evaluación. En el caso de las atenciones vehiculares, 1 de cada 2 atenciones ya se resuelven con tecnología respaldada por IA. Además, potenciamos el servicio personalizado con IA en canales tanto digitales como asistidos, permitiéndonos gestionar el 80% de las interacciones con clientes persona de manera digital”, cuenta.
Como consecuencia, Sotomayor comenta que los tiempos de atención en siniestros se redujeron hasta en un 70%. En tanto, a nivel interno, la implementación de herramientas de IA generativa para desarrolladores los ha llevado a elevar la productividad en un 30%, permitiéndoles ser mucho más
ágiles al desarrollar productos. “Pasamos de lanzar 2 productos al año a más de 10 en 2024. Para este año pensamos seguir innovando en el desarrollo de productos, lanzando más de cinco nuevos solo en el último trimestre”, revela. Además, resalta que todas estas iniciativas les han permitido establecer un nuevo estándar de agilidad y satisfacción. De hecho, destaca que la compañía duplicó el nivel de satisfacción del cliente (NPS) desde el 2019.
En esa línea, el BBVA también está adoptando la IA generativa para impulsar la transformación de sus procesos. Esto incluye desde la atención a sus clientes (personas, pequeñas y medianas empresas, empresas locales y compañías globales) hasta su uso en su operativa interna, precisa Mónica Nureña,
Head of Data Strategy & Data Portfolio Management de BBVA en Perú. “Esto nos permite optimizar nuestros procesos, mejorando nuestros niveles de productividad y generando eficiencia en costos. [Ello, a su vez,] libera tiempos dedicados a tareas repetitivas, reduce labores manuales, optimiza la gestión documental, mejora la interacción de consultas entre áreas y facilita el acceso a fuentes de información a perfiles internos para hacer mejor su trabajo cotidiano”, indica. Así, el banco ve en el uso de datos e inteligencia artificial un habilitador clave para impulsar la transformación y el logro de los objetivos de su ambicioso plan estratégico 2026-2029.
Cabe mencionar que este mayor uso de IA por parte de sus colaboradores —quienes cuentan en su totalidad con una licencia Gemini, la IA generativa de Google, para que puedan interactuar desde la atención de su correo electrónico hasta en el entorno de trabajo cotidiano— también ha coincidido con un cambio cultural de gran impacto. Según Nureña, esto ha facilitado el acceso a nuevas soluciones sin necesidad de participación ardua y directa del equipo de IT, lo que favorece una mayor cobertura y más escalabilidad. “De igual manera, identificamos que esta transformación de formas de trabajo se da a todo nivel en la organización. [Ello incluye, por ejemplo,] desde analistas de datos hasta abogados o auditores que optimizan procesos con alta gestión documental, lo que genera agentes para consultas de usuarios internos sobre normativas o políticas, e incluso analítica con diagnósticos más robustos”, resume.
Por otro lado, en sectores como manufactura, minería y construcción, los gemelos digitales y la simulación están comenzando a escalar, mientras que las tecnologías de realidad extendida empiezan a probarse en formación técnica o mantenimiento remoto, relata Vela. En ese sentido, Gemma Savaresse Berrocal, gerente de Tecnología de Información, Innovación, Transformación Digital y Data Analítica en Siderperu, cuenta que en su compañía las tecnologías emergentes juegan un rol estratégico en sus operaciones. Actualmente, las están aplicando en el proceso industrial, comercial y en la gerencia de metálicos. Con ello, han logrado mejores resultados en la trazabilidad, reducción en la interacción hombre-máquina (por ende, en seguridad), incremento en la productividad, anticipación de anomalías, optimización de la eficiencia en el consumo energético y simulación de escenarios complejos. “Por ejemplo, en industrial este año hemos implementado el primer gemelo digital en nuestra planta de largos, el cual ya está generando un ahorro por cada tonelada producida”, destaca la ejecutiva.
Otro proyecto que ejecuta Siderperu es el Sistema de Gestión de Demanda Eléctrica, el cual determina en qué rango de la “hora punta” se da el máximo consumo de electricidad en un determinado mes, ayudando a la compañía a no caer en máxima demanda e incrementar su producción. Asimismo, la empresa cuenta con un sistema que, mediante la tecnología Internet of Things (IoT), recopila datos para alertar sobre anomalías a los operadores, lo que mejora la capacidad de anticiparse a fallas mediante el análisis de variables críticas. Para el área de salud ocupacional que está dentro del equipo industrial, comenta Savaresse, utilizan visión artificial —un campo de la IA que permite a las computadoras derivar información de imágenes, videos y otras entradas, y realizar recomendaciones cuando ven defectos o problemas— para optimizar las condiciones ergonómicas de los trabajadores, disminuyendo en 70% los riesgos ergonómicos altos y muy altos, y reduciendo en un año a cero días el ausentismo de sus operadores (registraron 550 días perdidos en 2024 y 2.100 días perdidos en 2023).
“Finalmente, estamos amplificando nuestro proyecto RedZone, en el cual, por medio de visión artificial, hemos reducido los riesgos disminuyendo la interacción hombre-máquina […]. [Con ello] hemos reducido nuestros incidentes A-B en un 25%”, acota.
PROYECTOS TRANSVERSALES: MÁS ALLÁ DE LAS ÁREAS DE INNOVACIÓN
Hoy la innovación ya no está confinada a un área específica de las compañías. Según señala Julio Vela Velásquez, de CIDE-PUCP, si bien muchas empresas han establecido equipos o laboratorios de innovación, las iniciativas empiezan a surgir también desde finanzas, operaciones, logística o recursos humanos. “Esta descentralización es un signo de madurez, pero también plantea nuevos desafíos. Coordinar todas esas ideas para que no se diluyan o se queden a medio camino requiere liderazgo, visión compartida y un sistema que articule esfuerzos”, dice Vela.
Así, para las grandes empresas, el reto ya no es solo tener estructuras para innovar, sino cambiar una cultura muchas veces atrapada en formas tradicionales de hacer las cosas. En ese sentido, Jalil Sotomayor, de Pacífico Seguros, relata que en su organización la responsabilidad y la ejecución de los proyectos de innovación no recaen solo en un área. Justamente, la empresa ha desarrollado iniciativas y espacios para sensibilizar a los colaboradores sobre los dolores del cliente y diseñar procesos más empáticos, indica, además de evangelizarlos sobre el uso de inteligencia artificial y toma de decisiones sobre la base de data e insights de sus clientes. “De hecho, la experiencia del cliente es un ‘key result organizacional’, lo que significa que todos los equipos deben incluir en su portafolio iniciativas de CX (experiencia del cliente) cada año, y medimos su avance con la misma rigurosidad que los resultados financieros”, dijo.
En esa línea, Gemma Savaresse, de Siderperu, señala que si bien cuentan con un área de Tecnología de Información, Innovación, Transformación Digital y Data Analítica (TITD y DATA), donde centralizan los proyectos de innovación, los proyectos de innovación se trabajan de la mano con los usuarios de cada área. En la gerencia, precisa, la generación de estas iniciativas cuenta con diversos enfoques. En el
laboratorio de innovación, la estrategia está enfocada en customer centricity —escuchando a sus clientes y recicladores metálicos— para entender in situ sus procesos y dolores. “Ello lo alineamos y lo priorizamos con el negocio para el posterior desarrollo con un equipo multitarea”, indica. Por otro lado, impulsan iniciativas como eventos corporativos que promueven la participación de todas las gerencias mediante la presentación de proyectos liderados por sus equipos o la generación de proyectos con una visión transversal entre las distintas gerencias.
En esa línea, Mónica Nureña, del BBVA en Perú, recalca que desde el banco despliegan soluciones para integrar reportes de gestión a sus clientes o diseñar de manera más robusta sus soluciones tecnológicas. “La especialización de las áreas de negocio es clave para que puedan identificar, diseñar e incluso desarrollar soluciones que generen impacto en corto plazo para el negocio”, cuenta Nureña. Todo ello se ejecuta a nivel de usuarios no code (sin formación tecnológica previa) y bajo un marco de seguridad donde la protección y privacidad de los datos de sus clientes están siempre asegurados.
NUEVOS PROYECTOS EN MARCHA
El siguiente paso para estas compañías recae en expandir sus soluciones. Por un lado, Sotomayor, de Pacífico Seguros, señala que seguirán escalando sus capacidades de IA generativa a otras líneas de negocio y avanzando en la automatización de procesos, mientras siguen potenciando el servicio personalizado en canales digitales y asistidos. Por ejemplo, de cara al cliente, explica que están migrando toda su plataforma conversacional y habilitando soluciones de IA generativa para lograr una conversación fluida, natural y empática. También están en la fase de pilotaje de agentes de IA en el ciclo de desarrollo de software, los cuales están diseñados para automatizar tareas complejas; mientras que, en el ámbito de seguridad interna, están trabajando en incorporar IA en la mitigación de incidentes para reducir el tiempo de resolución en un 50%, cuenta.
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Desde el BBVA en Perú, Nureña señala que el siguiente paso que tienen en mente es la ejecución de un roadmap (hoja de ruta) de casos de uso en tecnologías emergentes, alineado a su estrategia global de AI Robots. Con ello, esperan cambiar la forma en la que brindan asesoría a sus clientes. “Eso implica un profundo conocimiento de nuestros clientes y su entorno, de su operativa y sus preferencias para diseñar soluciones cada vez más personalizadas y robustas”, dice. A la par, también buscan enriquecer el perfil profesional de sus colaboradores, otorgándoles capacitación y entrenamiento permanente en el uso de nuevas tecnologías. Así, vienen desplegando eventos como su primera hackathon interna, Hack-a-prompt, donde más de 260 colaboradores participaron con sus propuestas, con el fin de democratizar el uso de IA en todos los perfiles y funciones.
Finalmente, Savaresse, de Siderperu, comenta que como parte de su estrategia customer centricity (el cliente en el centro) con sus clientes y recicladores metálicos, han creado el journey digital de los dos perfiles, utilizando la tecnología para la experiencia del cliente (CX Tech). “Hemos desarrollado de la mano del equipo comercial y de metálicos los aplicativos de Sidersales y Datametallic, donde se busca la omnicanalidad integrando todos los puntos de contacto con el negocio, como solicitudes, aprobaciones
y brindando información personalizada”, indica. Para ello han trabajado un modelo de predicción de ritmo de compras con el equipo de data analítica, finaliza.