La juventud de Raúl Esteban Jiménez Mejía- Ingeniero Electricista, MSc., y Ph.D. en Ciencias Físicas, de la Universidad Nacional de Colombia- no debería confundirnos. Como líder Full Stack de Soluciones Digitales en la firma colombiana Cementos Argos desde aproximadamente cuatro años y con más siete años de experiencia previa en diferentes industrias y empresas de base tecnológica, tiene una destacada trayectoria en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
Profesor universitario en las áreas de machine learning aplicado a ciencias e ingeniería, sistemas de control y optimización de procesos, física computacional y análisis de datos, Raúl Jiménez es un apasionado por el modelado fenomenológico, desarrollo de prototipos y soluciones ML y de IA.
¿Cómo te acercaste al mundo de la IA y entendiste que tenía un futuro, y que podías hacer algo aplicable, que fuera de interés para la sociedad?
Yo conocí la IA en la universidad, en un grupo de investigación. Luego, poco antes de graduarme, participé en un proyecto para una de las empresas más importantes de Colombia, EPM. Así empecé a darme cuenta de que los datos tienen un poder impresionante: tener el dato, identificar el punto de operación de la máquina, tratar de llevarlo a una condición o una estructura matemática que te permita analizar la condición, empezó a tener mucho poder. Entonces, viendo eso, yo dije, ‘por aquí va el agua al molino’, como decimos por acá. Y seguí trabajando en datos, en modelado, y empecé a moverme mucho en el ámbito del modelado electromagnético.
Después hice el doctorado en ciencias físicas, estudiando la interacción de descargas atmosféricas con líneas de transmisión. Tuve oportunidad de estar en Wisconsin en Estados Unidos también haciendo unos desarrollos con materiales. Ya me metí más con el rollo de materiales, de empezar a revisar, digamos, los efectos que tienen ciertas materias primas en el diseño, pues, de ciertos dispositivos. Y bueno, finalmente regresé pues de mi doctorado y resultó llegarme la oportunidad aquí en Argos.
La gran pregunta que uno se puede hacer, ¿cómo es que una firma cementera implementa inteligencia artificial o la necesita?
Para nosotros en Argos el dato es clave. Aparece el dato y esa es la entidad fundamental para que muchas de las cosas de analítica descriptiva, predictiva, prescriptiva, empiecen a funcionar. Entonces, como organización, tenemos siempre esa concepción. Desde que lo podamos medir, desde que tengamos claro ese proceso de la adquisición de datos, ahí podemos empezar a generar valor. Entonces, desde las plantas, digamos la formación de la materia prima, tenemos un proceso físico, donde hay datos, donde tenemos voltajes, donde tenemos, digamos, temperaturas, entonces hay una cantidad de información que puede ayudar a mejorar el proceso.
Desde el área financiera hasta recursos humanos, el datos es clave. Por ejemplo, desde el área financiera, cómo van los indicadores económicos, los costos variables, nosotros empezamos a armar todo un ecosistema alrededor del dato. Para nosotros es clave que el proceso realmente lo que haga es aumentar la capacidad de la persona que toma la decisión; estamos orientados a que dentro de los comités primarios o que dentro de alguna estrategia que se vaya a probar. Este es el dato como soporte. Para que, de alguna manera, se vean distintos escenarios, se tengan simulaciones. Es algo que usamos bastante para realmente apoyar una decisión, pero finalmente son las personas las que se apoyan en los datos para tomar esas decisiones. Más que automatizar, es involucrar a la persona o al grupo de personas que están tomando la decisión dentro del entendimiento del dato, dentro de la información que ese dato está dando.
¿Cómo dirías tú que fueron las decisiones estratégicas de incorporar la inteligencia artificial en la firma?
He sido un testigo de que cada vez más el concepto de volvernos digitales, de transformarnos digitalmente, se incorpora en el ADN de cada una de las personas que participamos en Argos. La concepción de la creación de valor a partir del dato viene desde el cliente, más que ese proceso de transformación de la materia prima. Es cierto que las actividades que tiene que llevar a cabo una cementera para poder transformar el proceso de la materia prima tiene una cantidad de retos importantes. Pero crear valor no está solo allá, sino que está en incorporar cada uno de los procesos, de cara al cliente. Y que nosotros dentro de la misma organización, viendo nuestras diferentes áreas como clientes, le demos el dato o al proceso de inteligencia artificial que estamos co-creando.
El proceso de incorporación ha sido un journey bien interesante, donde uno empieza a ver en las personas que ese ADN se va quedando, que empiezan a pedir más datos, a curar el dato, a estar de alguna manera pendiente de que cada una de esas fuentes que van a alimentar el proceso estén correctas, para que los resultados sean lógicos. Por ejemplo, ha existido la idea de que, si uno puede digitalizar un proceso, puede tomar decisiones basadas en múltiples escenarios con digital twins, donde tratas de generar un modelo digital donde te planteas varios escenarios distintos y los analizas. Entonces, por ejemplo, en Argos tenemos iniciativas desde la mina digital, tenemos iniciativas directamente en cada uno de los elementos que componen la transformación de la materia prima, ahí se ha capturado mucho valor, pero a la vez lo único que busca todo esto es dar herramientas, para que ese proceso digital nos ofrezca recomendaciones.
¿Qué retos ves tú con IA para el futuro de la industria, de Argos?
Creo que los retos están no sólo allá en la extracción de mineral, o en la transformación de la materia prima. Los retos están en absolutamente todo hasta que llegamos al cliente final, Y eso viéndolo como un end-to-end, pero adentro, o sea, dentro de las mismas células y dentro de las demás áreas de la organización, también están todos esos procesos de interacción desde lo digital y desde el dato como tal, desde el valor del dato. Ese es clave. El dato suscita conversaciones, el dato suscita discusiones. La decisión se debe tomar en datos, con base en datos. Yo he sido testigo de la transformación digital y esto nos ha mostrado que es el camino, entonces hay que continuar.
¿Qué pasa con la capacitación del recurso humano en la IA? ¿Cómo toda la gestión de la empresa puede girar en torno a eso?
Hay varias estrategias. Ahora la más fuerte es la federación. Una estrategia donde distintas personas de las líneas de negocio entran a participar de un conjunto de talleres, un conjunto de charlas, para concientizar acerca de las distintas técnicas que existen, que se han utilizado previamente en otras áreas, y que pueden eventualmente o tienen potencial de ser usadas en esas áreas donde esta persona participa. Hoy por ejemplo estamos con un grupo casi de 25 personas de distintas áreas, donde entramos a analizar por ejemplo técnicas estadísticas, a revisar otro tipo de soluciones que se han dado similares en concretos, en cementos, en inventarios, para que las personas empiecen a entender de alguna manera cómo se podría aplicar dentro de su problema.
Y hay una cosa clave, y es que la persona se vuelve un interlocutor válido para hacer solicitudes. De alguna manera empieza a haber una conversación de un nivel técnico, o por lo menos adecuado, tanto para hacer la solicitud, como para hacer la recepción, como para hacer el seguimiento, como para inclusive proponer cosas nuevas.
Entonces esas estrategias son muy ganadoras y creo que nos ha ido bastante bien con eso.
¿Cómo es hoy día el día a día con las soluciones de inteligencia artificial que ya tengan y el análisis de datos, y cómo se ven con lo que están sembrando ahora en los próximos 5 a 10 años?
Arranquemos con el futuro lejano. Toda la compañía está enfocada a la sostenibilidad y a la reducción de carbono. Entonces, esa es una de las líneas fuertes en que se apalanca la inteligencia artificial. Entonces, hay que ir directamente a atacar un proceso productivo, además en el diseño logístico, en la estructuración de distintas formas de llevar el producto, también hay mucho potencial y retos. Además, en el diseño logístico, en la estructuración de distintas formas de llevar el producto, también hay muchos ahorros. Pero, sin intentar hacer futurología, yo creo que en menos de cinco años podríamos tener un buen porcentaje de los procesos completamente digitales siendo capaces de hacer simulaciones para encontrar maniobras óptimas. Hoy tenemos capacidad de hacerlo, pero todavía falta involucrar otros procesos, pero digamos que, como meta, a corto plazo o mediano plazo, la idea es que podamos tener digitalizados todos los procesos y que de alguna manera podamos optimizar cada uno de ellos.
¿Cuál es el desafío que tienen hoy, en el día a día?
Como proyectos estratégicos está la consolidación digital, desde la mina hasta el cliente, de manera que mucha de la información que tenemos geofísica nos sirva también dentro del proceso de planeación de la extracción. El ser más eficientes nos ayudaría a la sostenibilidad, nos ayudaría a hacer procesos óptimos y una mejor utilización de recursos naturales. De ahí pasamos a la transformación de esa materia prima, donde las máquinas o procesos que intervienen tienen la trazabilidad de los datos, un proceso de optimización, pueden ser monitoreados si están dentro de los parámetros que consideramos de reducción o que nos marcamos como meta para garantizar la calidad del proceso.
También está el proceso logístico, la entrega óptima del producto, y la relación con los clientes, que de alguna manera sientan que estamos entendiendo cómo compran nuestro producto. Así que existen cuatro procesos, entendiendo la mina como parte del proceso. Entonces, la mina digital, los gemelos digitales, la cadena de suministro, las cadenas de suministro digitales y, finalmente, el cliente 360, cómo llegar más rápido, cómo consume el cliente, cómo ser siempre la mejor opción. Esas son las alineaciones estratégicas y todas las herramientas de inteligencia artificial que podemos utilizar para que cada uno de esos elementos sea llevado a buen término no las escatimamos. Lo que necesitamos probar, tenemos que probarlo porque finalmente lo que queremos es tener la solución ideal, la solución extraordinaria.
Algo tan simple como un chatbot, que lanzamos hace pocos años, en su momento fue una solución súper extraordinaria para los clientes. Y era inteligencia artificial de la manera más básica.
¿Cómo dirías tú que está el uso y avances de la Inteligencia Artificial (AI) en Colombia? ¿Se está usando, se está estudiando harto en universidades? ¿Qué es lo que has visto?
Para mí la inteligencia artificial como tal llegó para para quedarse y evolucionar. Hay una ventaja muy grande con esta área y es que se puede tropicalizar muy fácil. La tropicalización de una técnica, de machine learning, un clasificador, un regresor, tiene muchas ventajas porque tú la aplicas muy fácil a tu contexto. Y de entrada puedes empezar a ver los beneficios. Entonces, es muy natural dentro de cualquier empresa que empiece a utilizar la inteligencia artificial o este tipo de técnicas estadísticas que la soportan. Me parece lo más natural es que empiecen inmediatamente a invertir en ella, a que se expanda rápidamente, a buscar personas que puedan soportar esos desarrollos. Para mí en Colombia vamos muy bien, se ha apostado por la IA desde los frentes académicos, lo veo desde la interacción que he tenido con las universidades, donde cada vez es mayor la apertura a nuevos programas de maestrías en análisis de datos o en ciencia de datos, en big data…
Y precisamente los están soportando desde la academia, porque la industria cada vez más está solicitándolo. Entonces, en ese ecosistema, tanto industria, como academia y el Estado mismo, todos tienen que responder. En Colombia yo he visto que se ha cada vez más concientizado el uso, digamos, de estas técnicas como herramientas que facilitan la ejecución de un trabajo, o que habilitan nuevas tecnologías que también están ocurriendo en otras partes del mundo. Entonces el camino está apenas empezando, pero se ha adoptado bastante. Y vamos muy bien en ese sentido.
Para escuchar más sobre la experiencia de Raúl Esteban Jiménez, revisa el roundtable “Cómo la IA está a servicio de la generación de ahorros para el negocio” que fue presentado por Coupa Puedes verlo aquí: https://us06web.zoom.us/webinar/register/7416874691517/WN_8sIPAdp-THue_CHGkcFi_A#/registration