¿En qué consiste tu trabajo en Telefónica?
Trabajo en el área global de B2B en Telefónica, donde apoyamos iniciativas estratégicas en todos los países donde operamos.
En el caso de la inteligencia artificial, mi labor se centra en crear un framework global que permita aprovechar las mejores prácticas desarrolladas en un país, adaptarlas y escalarlas a otros, asegurando que todos estemos alineados.
Trabajo directamente con equipos en distintos países para alinear estrategias, compartir mejores prácticas y sacar el máximo provecho de la tecnología en procesos comerciales e internos.
Mi responsabilidad es ayudar a identificar puntos de dolor en los procesos, liderar pruebas de concepto (PoCs) junto a equipos locales y garantizar que las soluciones de IA implementadas estén alineadas con los objetivos de negocio.
Este enfoque permite una optimización continua de procesos y asegura que las mejores prácticas de un país puedan replicarse en otros, maximizando el impacto a nivel global.
¿En qué consiste la inteligencia artificial generativa?
La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial diseñada para crear contenido nuevo: desde texto y audio hasta imágenes y videos. Esto se lograr mediante modelos avanzados como los transformers, que analizan patrones en grandes volúmenes de datos para generar resultados creativos y contextualmente relevantes.
Lo que hace única a esta tecnología no es solo su capacidad para «crear», sino también su versatilidad para adaptarse a una amplia variedad de casos de uso en sectores como la salud, la educación, el marketing y más. Es una herramienta poderosa que tiene el potencial de transformar la forma en que trabajamos.
Más allá de ser una tecnología avanzada, su verdadero valor radica en cómo, como expertos en nuestros propios procesos, podemos aprovecharla para mejorar y ampliar lo que ya hacemos bien.
La IA generativa no solo analiza datos y detecta patrones, sino que también genera contenido original, desde textos y códigos hasta imágenes o simulaciones. Esto no solo simplifica las tareas diarias, sino que también abre nuevas oportunidades para optimizar y reinventar nuestras operaciones.
¿Cómo funciona la IA generativa?
La IA generativa funciona mediante el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo con datasets masivos. Utiliza redes neuronales avanzadas, específicamente transformers, para comprender el contexto y generar respuestas o contenidos coherentes y relevantes.
Un ejemplo sencillo es cómo un modelo como ChatGPT «aprende» patrones del lenguaje al exponerse a millones de ejemplos textuales. Al recibir un input, genera respuestas predictivas basadas en ese conocimiento previo. Sin embargo, su efectividad depende directamente de la calidad del dataset utilizado y de los objetivos claros definidos durante su desarrollo.
Como mencioné, la IA generativa se basa en redes neuronales profundas entrenadas para identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos. Pero lo que realmente marca la diferencia es cómo alineamos esta tecnología con nuestras necesidades específicas.
En mi experiencia, el éxito de su implementación radica en comprender a fondo nuestros procesos y mapear correctamente los puntos críticos (pains) antes de aplicar la tecnología.
Esto permite que la IA deje de ser solo una herramienta genérica y se convierta en una solución personalizada, diseñada para responder a nuestras necesidades reales, trabajando de manera colaborativa con todos los equipos para obtener resultados significativos.
¿Cómo se entrenan los modelos de IA generativa?
El entrenamiento de modelos de IA generativa consiste en alimentar redes neuronales profundas con grandes volúmenes de datos, un proceso que se desarrolla en dos etapas principales:
Preentrenamiento: En esta fase inicial, el modelo aprende patrones generales a partir de los datos, estableciendo una base amplia de conocimiento.
Ajuste fino (fine-tuning): Aquí, el modelo se adapta a casos de uso específicos, refinando su comportamiento para proporcionar resultados más relevantes y alineados con necesidades concretas.
Este proceso no es lineal, sino iterativo, lo que implica una optimización constante basada en pruebas y ajustes. Por ello, es fundamental identificar y priorizar los procesos clave para garantizar que el modelo responda realmente a las necesidades del negocio.
Si bien los modelos de IA generativa comienzan con datos masivos, el verdadero valor radica en contextualizar esos datos. Desde mi experiencia, trabajamos para asegurar que la IA se entrene no solo con información relevante, sino también con un entendimiento profundo de los procesos y objetivos de cada país.
Esto incluye colaborar estrechamente con los equipos locales para integrar conocimientos específicos en los modelos, adaptándolos a las particularidades del contexto y asegurando que las soluciones sean útiles, personalizadas y eficaces.
¿Qué ventajas ofrece la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa destaca por su capacidad para automatizar tareas rutinarias, personalizar experiencias y optimizar la eficiencia operativa. Sus ventajas clave incluyen:
- Creatividad a escala: Genera contenido adaptado a diferentes audiencias de forma rápida y efectiva.
- Ahorro de tiempo: Simplifica procesos como la generación de informes, análisis de datos y otras tareas repetitivas.
- Versatilidad: Se adapta a diversos sectores, ofreciendo resultados significativos en contextos tan variados como la salud, la educación o el marketing.
Sin embargo, más allá de estas ventajas, su mayor fortaleza radica en cómo complementa el conocimiento humano. Aunque la IA generativa puede automatizar y crear soluciones a gran escala, su verdadero potencial se manifiesta cuando combinamos nuestra experiencia y criterio para dirigirla. Esto permite:
- Identificar y resolver problemas específicos con mayor rapidez.
- Diseñar servicios y experiencias personalizadas que realmente conecten con los clientes.
- Reducir costos operativos al optimizar recursos y procesos.
- Mejorar la consistencia y calidad de los resultados en las operaciones internas.
La IA generativa no solo es una herramienta avanzada, sino un amplificador de nuestras capacidades, ayudándonos a evolucionar y a transformar la manera en que trabajamos y creamos valor.
¿A qué sectores puede afectar especialmente este tipo de inteligencia artificial?
El impacto de la IA generativa es amplio y abarca múltiples sectores clave, destacándose por su capacidad para transformar procesos y mejorar resultados. Algunos ejemplos incluyen:
- Marketing y publicidad: Personalización precisa de campañas y creación de contenido adaptado a diferentes audiencias.
- Educación: Desarrollo de materiales didácticos personalizados, adaptados a las necesidades de cada estudiante.
- Salud: Análisis avanzado de datos médicos, apoyo en diagnósticos y generación de informes clínicos detallados.
- Telecomunicaciones: Automatización de procesos, optimización de redes y mejora de la experiencia del cliente.
- Industria: Optimización de procesos operativos, mantenimiento predictivo y generación de simulaciones para mejorar la eficiencia.
Aunque la IA generativa tiene aplicaciones en prácticamente todos los sectores, su impacto depende directamente de cómo cada industria interprete sus procesos y detecte puntos críticos (pains). El éxito radica en identificar y priorizar estas áreas clave, adaptando la tecnología para maximizar el valor que puede aportar.
¿En qué se diferencia este tipo de IA de otras?
Mientras que otras formas de inteligencia artificial, como la IA descriptiva y la IA predictiva, se enfocan en analizar datos históricos y anticipar eventos futuros, respectivamente, la IA generativa se destaca por su capacidad de crear contenido nuevo y original.
Es una herramienta que va más allá de la simple interpretación o predicción, aportando una dimensión creativa diseñada para complementar y potenciar las capacidades humanas.
- IA descriptiva: Analiza datos históricos para identificar patrones y ofrecer información sobre lo que ya ha sucedido.
- IA predictiva: Utiliza esos datos para predecir tendencias o resultados futuros, ayudando en la toma de decisiones estratégicas.
- IA generativa: Va un paso más allá. En lugar de interpretar o predecir, crea algo completamente nuevo, como textos, imágenes, sonidos o incluso simulaciones. Esto la convierte en una tecnología no solo analítica, sino también creativa e innovadora.
Lo que realmente diferencia a la IA generativa es su capacidad para adaptarse a nuestros procesos y necesidades específicas. Mientras la IA descriptiva y predictiva proporcionan información para optimizar procesos existentes, la IA generativa permite innovar directamente sobre ellos.
Su flexibilidad permite no solo ajustarse a nuestros objetivos, sino también evolucionar en función de los cambios en el entorno.
Sin embargo, el verdadero impacto de la IA generativa depende de nuestra capacidad para definir objetivos claros y estructurar bien nuestros procesos. Cuando se aplica estratégicamente, no solo transforma cómo trabajamos, sino que también amplía las posibilidades de lo que podemos crear, permitiéndonos evolucionar y competir en un mundo en constante cambio.
¿A qué persona que trabaja en Telefónica nominas para esta entrevista que consideres excelente en su trabajo?
Quiero nominar a dos grandes profesionales que, desde su expertise, pueden aportar una perspectiva técnica y aterrizada sobre el impacto de la IA:
- Carlos Rabazo: con amplia experiencia en transformación digital e innovación, su enfoque desde Wayra y Open Future es clave para entender cómo conectar tecnología y negocio.
- Paulo Cocato: head de IA en Telefónica Brasil, quien lidera iniciativas innovadoras en transformación digital. Su experiencia en la integración de IA en diferentes sectores añade un valor inmenso a esta conversación.
