Reportajes y análisis

Rimac: La inteligencia artificial como servicio

[10/03/2021] Hace unos días conversamos con Miguel Paredes, VP Ejecutivo de Inteligencia Artificial & Data & Analytics de RIMAC; y Andrea Szyfer, gerente general de Google Cloud para Perú, Centroamérica y Caribe. Ellos nos contaron la forma en que Rímac ha construido sus capacidades de inteligencia artificial y analítica avanzada. Un factor fundamental: encontrar a un buen partner. En este caso fue Google, firma que acompañó a Rímac a reconocer lo que tenían como activos, y escoger el camino para desarrollar sus capacidades más rápido.

Andrea Szyfer, gerente general de Google Cloud para Perú, Centroamérica y Caribe, y Miguel Paredes Sadler, VP Ejecutivo de Inteligencia Artificial & Data & Analytics de RIMAC.

La conversación con Paredes fluyó fácilmente, incluso no fue necesario realizar la primera pregunta pues el propio ejecutivo inició la conversación con una completa introducción de cómo se llegó a los proyectos con Google. Luego, detalló los proyectos que ha conseguido gracias a este partnership.

Los antecedentes

Miguel Paredes: En el Grupo Breca, que es la holding de Rímac, empezamos a construir las capacidades de inteligencia artificial, aprendizaje automático y analítica avanzada hace seis años. Las empezamos a construir en el centro corporativo y creamos un centro que se llama el Centro de Analítica Avanzada, cuya función era construir modelos en todas las empresas del Grupo, además de transformar al grupo en temas analíticos.

Rímac Seguros era una de las empresas que más había avanzado a nivel corporativo. Con ella trabajábamos desde el 2016, porque ya venía avanzando, no en temas de analítica avanzada, pero sí en temas de inteligencia de negocio, y por ello se hacía más sencillo trabajar con ella. Esta compañía ya tenía un área de inteligencia de negocio, datos curados, un warehouse, modelos analíticos de inteligencia de negocio, y había voluntad política del CIO y de uno de los vicepresidentes ejecutivos -que es el CIO actual- para avanzar.

Rímac quería tener su propia capacidad, era una empresa grande, con mucho volumen y era muy importante para ella tener al cliente al centro; entonces, era necesario tener una capacidad data driven y de analítica avanzada.

Fuimos desde el corporativo a ayudar a Rímac a construir esta capacidad, y quien lideró el proyecto fue el CIO actual, él crea la capacidad, fue el champion ejecutivo que ayudó a construir esto en Rímac.

Hace dos años y medio pasé a Rímac, y creamos la división de inteligencia artificial y data en la compañía. Desde entonces venimos transformando la organización en una organización data driven, y en ese contexto empezamos a trabajar una plataforma de datos y a construir modelos analíticos; tenemos un equipo muy potente con muchos científicos de datos, pero nos dimos cuenta de que necesitábamos un push, es decir, dar un salto muy importante en lo que estábamos haciendo.

Hasta ese momento veníamos trabajando con tecnología de nube con otro proveedor que no era Google y nos preguntamos quién es el mejor en el mundo en inteligencia artificial, en analítica avanzada, innovando en tecnología de datos; y ese es Google. Por eso arrancamos en julio del año pasado este proyecto de migración, de rediseño y de repensamiento de nuestra plataforma de datos y algoritmos con Google.

¿Empezaron en julio del año pasado entonces?

Nosotros veníamos conversando con Google hace cinco años. Hicimos con ellos una prueba de concepto en el 2017, visitamos los headquarters de Google también ese año para conocer su tecnología y ver qué podíamos hacer. Pero recién la alianza y el partnership lo firmamos y lo comenzamos a trabajar juntos el año pasado.

Trabajábamos con una tecnología, pero necesitábamos un partner que nos ayude, que esté cerca de nosotros, y nos ayude a llegar al siguiente nivel. Hasta antes de esto mi evaluación era que el equipo de Rímac es uno de los más potentes del mercado peruano, e inclusive de la región, pero vemos la necesidad de dar un salto importante y por ello decidimos trabajar con Google.

Entonces, ¿no es que hayan implementado una solución específica?

Se han implementado varias soluciones, pero lo más importante es el partnership. Nosotros hemos venido trabajando en estos modelos analíticos y en esta tecnología hace muchos años; pero lo que necesitábamos es trabajar con alguien y tener el involucramiento de un partner, y en ese sentido es ahí donde Google ha entrado y estamos trabajando directamente con los ingenieros de Google en que nos ayuden a acelerar, sofisticar y acortar el tiempo para poder hacer cosas de primer nivel.

¿Cuáles son las soluciones específicas más importantes que se han implementado?

Hemos implementado la plataforma de datos en Google Cloud, hemos utilizado tecnologías como la base de datos BigQuery, y hemos implementado en la plataforma y en la tecnología de Google un proyecto que se llama Clientes 360. Este proyecto es sumamente importante para la compañía porque es el repositorio central de toda la empresa, tiene toda la información de nuestros clientes y prospectos, y alimenta lo que llamamos la "Fábrica de IA y nuestra plataforma de sensores y algoritmos, que son otros proyectos importantes.

Entonces, la plataforma de datos, con todos los datos de la compañía, y con este modelo central de Clientes 360, es uno de los proyectos más importantes que hemos implementado.

Otro proyecto sumamente importante que estamos implementando es nuestra Fábrica de Inteligencia Artificial. Es una estructura tecnológica que, usando componentes de la tecnología de Google, nos ayuda a tomar un modelo de inteligencia artificial o de analítica avanzada, y nos permite disponibilizarlo a la organización como un servicio. Es decir, es un concepto de IA como servicio, o modelos analíticos como servicio. Si no tienes una fábrica que te permita disponibilizar estos modelos en tiempo real, 24x7, lo que tienes son iniciativas de modelos puntuales que pueden generar mucho valor, pero cuyo valor no puede escalar, son puntuales. Más valor generan cuando disponibilizas estos modelos como servicio. Google nos está ayudando a implementar este modelo de Fábrica de IA, porque ellos tienen varias tecnologías para hacer esto.

Otro proyecto sumamente importante es el portafolio de proyectos de aprendizaje automático (machine learning) y modelos de inteligencia artificial. Entre ellos tenemos muchos modelos que hemos desarrollado y hemos empezado a desplegarlos end to end, como un servicio. Entonces, tenemos modelos de venta a prospectos de cliente, de identificación de fraudes, de análisis de siniestros, de churn (retención), y todos ellos los estamos desarrollando de la mano de Google, que nos está ayudando con casos de uso y ejemplos de otros lados del mundo que vienen haciendo lo mismo en seguros y sistemas financieros.

También hemos trabajado el tema de inteligencia conversacional e inteligencia visual; usando -en el caso de la inteligencia conversacional- los algoritmos de Google para convertir voz a texto. En los call centers hemos comenzado a convertir las llamadas telefónicas a texto y usar algoritmos de NLP para analizar esos textos. Este proyecto lo implementamos con un partner porque, aunque hemos implementado proyectos con Google, hay otros en los que hay un expertise particular.

¿Van a ser solo para Rímac o para el grupo?

Nosotros lo hemos desarrollado para Rímac, pero lo que estamos haciendo es disponibilizarlo para nuestros canales de distribución y nuestros partners. El plan es que estos algoritmos que nos sirven hacia dentro los pongamos en manos de nuestros Partners; es decir, los bancos, retailers y brokers que venden seguros. Estas capacidades analíticas en las que hemos invertido nos conviene disponibilizarlas como un servicio hacia ellos; porque si incrementan el valor que pueden generar a sus clientes, eso significa que venden más seguros nuestros y nosotros ganamos también.

Ya lo tenemos implementado en nuestro portal de brokers, en nuestro call center para nuestra fuerza de ventas interna y externa, para que ellos vean esos algoritmos que les dicen 'este cliente es verde, ofrécele este producto; o es ámbar, evalúalo'; y le dice cuál es el mejor siguiente producto que puede ofrecerle.

¿Cuáles considera que han sido los hitos de este proceso?

El primero fue el aterrizar junto con Google el roadmap, ese conocimiento conjunto que duró muchos meses. Empezamos a trabajar -a nivel de ingeniería- en julio del año pasado, pero veníamos trabajando desde un año antes, en muchas cosas. Entonces, fuimos entendiendo con pilotos, con diferentes proyectos, cómo podíamos usar esta tecnología, hasta que por fin nos animamos a pasar toda la plataforma de datos y algoritmos a Google.

Y hace un año y medio dijimos 'acá está el mapa, ayúdenos a entender qué tenemos y hacia dónde debemos ir con sus capacidades'.

Otro hito importante fue empezar el proyecto, y eso fue sumamente interesante porque significó un cambio radical en la manera en que estábamos trabajando los proyectos; significó entrar en una metodología de trabajo con ingenieros de Google de Estados Unidos y América Latina, y aprender juntos cómo hacer esto, y eso no es fácil, siempre hay complejidades; pero fue fascinante trabajar juntos e ir puliendo el proceso.

¿Tuvieron que contratar talento nuevo?

Lo bueno es que ya teníamos un equipo de ingenieros de datos y de científicos de datos muy potentes. Lo que se tuvo que hacer fue entrenar a nuestros ingenieros en las tecnologías de Google. Hubo muchas intervenciones, muchos cursos en línea, algunos presenciales, y como parte del partnership trabajamos con ingenieros suyos que se incorporaron a nuestros proyectos. Eso fue fundamental. Así nuestros equipos pudieron aprender.

Había dos opciones: o lo hacíamos con uno de los partners de Google o lo hacíamos con el equipo de Google; decidimos por lo segundo para facilitar el aprendizaje, y eso fue muy importante porque nos permitió entrenar de manera intensa a nuestros ingenieros de datos.

¿Cuáles considera que son los factores críticos de éxito?

Lo más importante ha sido la comunicación y la transparencia con Google. Parte de la razón por la que decidimos entrar en este partnership con Google, es por el nivel de involucramiento y cercanía que tienen con nosotros, y el nivel de comunicación. Yo tenía reuniones semanales con Andrea, y eso nos permitía avanzar a una buena velocidad y resolver problemas.

Cuando encontrábamos problemas, rápidamente los solucionábamos o encontrábamos maneras de mejorar el proceso.

El segundo ha sido el modelo de trabajo conjunto. Si no hubiésemos trabajado juntos estaríamos ahora con una tecnología muy avanzada, pero no entrenados en ella al máximo. Demoró un poco más, se pudo haber hecho un poco más rápido subcontratando a un partner de Google, pero no queríamos eso, queríamos entrenar a nuestros ingenieros.

Finalmente, el tercer factor crítico de éxito fue todo el conocimiento que nos ha proporcionado Google de todos sus casos de uso y de éxito de afuera. Hemos tenido muchas reuniones con muchas partes de Google y con clientes suyos, y esos aprendizajes nos han servido para avanzar más rápido.

¿Qué se debe hacer y qué no hacer?

Lo más importante en la construcción de las capacidades de data analytics e inteligencia artificial, es tener un buen partner. Nosotros comenzamos a construir estas capacidades en Breca solos e hicimos un buen trabajo, pero creo que hubiésemos avanzado más rápido e incorporado mucho más pronto conocimiento y tecnología de punta, si hubiésemos tenido un partner.

¿Desean agregar algo?

Andrea Szyfer: Del lado de Google hacer un proyecto como ese es posible cuando tienes una compañía innovadora del otro lado que piensa en transformación, que pone al cliente como prioridad, que quiere servir de la mejor manera. Ahí se nos facilita el trabajo, porque tenemos valores muy cercanos y un engagement ejecutivo; eso facilita que el proceso ocurra y que los resultados sean muy exitosos. Entonces, estoy 100% de acuerdo con Miguel y estamos muy contentos de acompañar a Rímac en la transformación.

Llegamos a ustedes gracias a:


BrandPosts Qué es BrandPost

Más »
×
Los artículos publicados en esta sección -BrandPosts- son escritos y editados por los proveedores o miembros de la comunidad TI. BrandPosts crea una oportunidad para que un patrocinador proporcione información y comentarios desde su punto de vista, directamente a la audiencia de CTOPerú. El equipo editorial de CTOPerú no participa en la redacción o edición de estos BrandPosts.

Primer contacto

Más »

Recursos

Más »