{"id":177176,"date":"2024-07-19T15:01:13","date_gmt":"2024-07-19T18:01:13","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ar\/sin-categoria\/totvs-proyecto-de-ia\/"},"modified":"2025-11-21T16:01:06","modified_gmt":"2025-11-21T19:01:06","slug":"totvs-proyecto-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/totvs-proyecto-de-ia\/","title":{"rendered":"TOTVS: 5 pasos para empezar un proyecto de inteligencia artificial en las empresas"},"content":{"rendered":"

En junio, la ciudad de S\u00e3o Paulo (Brasil) fue sede del Universo TOTVS 2024, uno de los principales eventos de tecnolog\u00eda y negocios de Am\u00e9rica Latina. Durante los dos d\u00edas del evento, que cont\u00f3 con una audiencia r\u00e9cord de 16 mil personas, el tema m\u00e1s esperado y abordado fue el impacto de la inteligencia artificial en la vida y los negocios.<\/strong><\/p>\n

En la conferencia inaugural, titulada “La inteligencia artificial ya es realidad en TOTVS”<\/strong>, Dennis Herszkowicz<\/strong>, presidente de la compa\u00f1\u00eda<\/strong>, explic\u00f3 c\u00f3mo la empresa est\u00e1 integrando esta tecnolog\u00eda tanto internamente como en sus soluciones para clientes. Adem\u00e1s, el ejecutivo deline\u00f3 cinco pasos fundamentales para que las empresas comiencen a implementar proyectos de IA en sus operaciones. \u201cQuiero compartir algunas ideas concretas sobre c\u00f3mo pueden trabajar la inteligencia artificial \u2018en casa\u2019. Estos son cinco pasos para que inicien un proyecto de IA dentro de sus empresas\u201d<\/em>, a\u00f1adi\u00f3 el ejecutivo.<\/p>\n

\"Dennis
Dennis Herszkowicz CEO\/Presidente de TOTVS S.A.<\/figcaption><\/figure>\n

Identificaci\u00f3n de necesidades y oportunidades<\/strong><\/span><\/h2>\n

Seg\u00fan Herszkowicz, \u201cEl primer paso parece sencillo, y lo es. Consiste en identificar las necesidades y oportunidades donde la IA puede generar valor. Como, por ejemplo, automatizaci\u00f3n de tareas creativas, personalizaci\u00f3n de productos o servicios, e innovaci\u00f3n en los procesos existentes\u201d<\/em>, afirm\u00f3.<\/p>\n

Es importante destacar que en este primer paso no se abordan temas t\u00e9cnicos de la soluci\u00f3n. El objetivo en esta etapa es mapear fielmente la regla de negocio prevista, es decir, las necesidades, bas\u00e1ndose en los problemas identificados. Un buen modelo que sirve de gu\u00eda para este paso incluye lo siguiente:<\/p>\n

1.1. Identificaci\u00f3n del dolor (pain points<\/em>):<\/strong> determinar el problema o frustraci\u00f3n que se busca resolver, y los sentimientos negativos derivados de estos problemas.<\/p>\n

1.2. Implicaciones objetivas para el negocio:<\/strong> resaltar las principales implicaciones para el negocio, como la ineficiencia operativa, el tiempo excesivo consumido por profesionales senior en tareas operativas y la insatisfacci\u00f3n de los clientes o prospectos.<\/p>\n

1.3. Definici\u00f3n de la persona:<\/strong> identificar a la persona\/profesional a la que se dirigir\u00e1 la soluci\u00f3n basada en IA generativa, para garantizar un enfoque adecuado al perfil del usuario, como por ejemplo los abogados del departamento jur\u00eddico.<\/p>\n

1.4. Hip\u00f3tesis de soluci\u00f3n:<\/strong> proponer una hip\u00f3tesis detallada sobre lo que es esperado que sea ejecutado por la aplicaci\u00f3n de IA Generativa, especificando las acciones esperadas a lo largo de toda la jornada de la soluci\u00f3n. Por ejemplo, un “Asistente de Revisi\u00f3n de Contratos” debe tener una interfaz amigable para la carga de archivos, confirmar el contenido, revisar el documento consultando una base de conocimiento, se\u00f1alar elementos sensibles, poner a disposici\u00f3n el archivo revisado en un formato preestablecido y solicitar comentarios del usuario para retroalimentar el conocimiento.<\/p>\n

1.5. KPIs: <\/strong>elegir los KPIs que reflejen adecuadamente el impacto de la soluci\u00f3n sobre las implicaciones identificadas, como la reducci\u00f3n del tiempo invertido en tareas operativas, el aumento de la eficiencia operativa y la mejora en la satisfacci\u00f3n de los clientes.<\/p>\n

Capacitaci\u00f3n y entrenamiento de equipos de TOTVS<\/strong><\/span><\/h2>\n

Invertir en capacitaci\u00f3n para que los equipos comprendan y apliquen tecnolog\u00edas de IA Generativa<\/a>, sea por medio de capacitaci\u00f3n interna o asociaciones con instituciones educativas. \u201cEl segundo paso, que ya comienza a ser m\u00e1s dif\u00edcil, es la capacitaci\u00f3n y formaci\u00f3n de equipos. TOTVS est\u00e1 aqu\u00ed para ayudarlos en este proceso de capacitaci\u00f3n, formaci\u00f3n, desarrollo y entrenamiento de los equipos, ser\u00e1 clave”<\/em>, explic\u00f3 el ejecutivo.<\/p>\n

\"Inteligencia
“Dentro de TOTVS, la mayor\u00eda de los profesionales que trabajan con IA en la actualidad, ya estaban con nosotros y no eran necesariamente expertos en IA. Estamos capacit\u00e1ndolos y entren\u00e1ndolos para que se conviertan en excelentes profesionales en esta \u00e1rea\u201d – Dennis Herszkowicz.<\/figcaption><\/figure>\n

Selecci\u00f3n de tecnolog\u00eda y herramientas<\/strong><\/span><\/h2>\n

Para Dennis, “la selecci\u00f3n de tecnolog\u00edas y herramientas que se aplicar\u00e1n en este desarrollo, para cada situaci\u00f3n, para cada empresa, la respuesta podr\u00e1 ser diferente. No habr\u00e1, al menos hoy, una receta universal o un patr\u00f3n que pueda aplicarse sin evaluar, sin pensar exactamente c\u00f3mo aplicarlo dentro de su negocio”.<\/em> Es decir, elija las herramientas y plataformas de IA generativa que mejor se adapten a sus necesidades particulares. Esto puede abarcar desde soluciones listas para usar hasta desarrollos personalizados con la ayuda de expertos en inteligencia artificial.<\/p>\n

Una buena estrategia para esta etapa debe considerar lo siguiente:<\/p>\n

3.1. Identificaci\u00f3n de los vectores de costo:<\/strong> identificar los principales factores que influyen en el costo de desarrollo y mantenimiento de la soluci\u00f3n, incluida la estimaci\u00f3n de la solicitud de tokens al modelo de IA Generativa. Analizar alternativas para reducir el volumen de solicitudes y realizar un an\u00e1lisis financiero profundo para garantizar la viabilidad econ\u00f3mica del proyecto.<\/p>\n

3.2. Estrategia de uso del modelo de IA Generativa: <\/strong>Definir la estrategia para utilizar el modelo de IA Generativa. De manera simplificada, existen 3 grandes estrategias posibles:<\/p>\n

    \n
  1. Estrategia “Taker”:<\/strong> utiliza un “agente de IA” listo y entrenado para un caso espec\u00edfico. Es la forma m\u00e1s r\u00e1pida de adopci\u00f3n, pero con una baja oferta de agentes completamente listos.<\/li>\n
  2. Estrategia “Maker”:<\/strong> usa un marco de trabajo de un proveedor para acceder a modelos de IA pre-entrenados y adaptarlos a una base de datos espec\u00edfica de la empresa. Requiere un equipo capacitado o apoyo de consultor\u00eda externa.<\/li>\n
  3. Estrategia “Shaper”:<\/strong> crea un modelo de IA desde cero para una soluci\u00f3n \u00fanica y estrat\u00e9gica que ofrece una ventaja competitiva significativa.<\/li>\n<\/ol>\n

    3.3. Base de datos:<\/strong> Garantizar la disponibilidad de datos \u00edntegros, accesibles y seguros en un repositorio predefinido (data warehouse, datalake, data market) al que el modelo acceder\u00e1 permanentemente. La arquitectura de datos debe estar en producci\u00f3n para servir este y futuros casos de uso de IA.<\/p>\n

    3.4. Requisitos de infraestructura: <\/strong>Detallar y contratar recursos compatibles con la arquitectura para garantizar el mejor rendimiento de la aplicaci\u00f3n. Este es uno de los principales vectores de costo del proyecto y es crucial para su \u00e9xito.<\/p>\n

    Desarrollo e implementaci\u00f3n de proyecto piloto<\/strong><\/span><\/h2>\n

    Implementar proyectos piloto para probar la efectividad de la IA generativa a peque\u00f1a escala antes de una implementaci\u00f3n m\u00e1s amplia. Esto le ayuda a identificar desaf\u00edos y ajustar estrategias de manera eficiente.<\/p>\n

    \u201cEn TOTVS, estamos adoptando un enfoque muy descentralizado para esto, donde nosotros mismos desarrollamos y probamos la tecnolog\u00eda de IA dentro de la empresa. No conozco ning\u00fan ejemplo de empresa que haya aplicado la IA directamente con \u00e9xito. Lo correcto es realizar una prueba piloto. El piloto le permitir\u00e1 probar la eficacia, el resultado, probar si las elecciones que se han hecho est\u00e1n generando el valor imaginado y con el costo que le permite aprender. Si se salta este paso, est\u00e1 corriendo un riesgo en su operaci\u00f3n y un eventual costo adicional que no es necesario\u201d<\/em>, agreg\u00f3 el presidente de TOTVS.<\/p>\n

    Evaluaci\u00f3n de resultados y escala<\/strong><\/span><\/h2>\n

    \u201cObviamente, despu\u00e9s de haber piloteado y medido el resultado, es posible implementar efectivamente el \u00e9xito del piloto a gran escala\u201d,<\/em> explic\u00f3 Dennis. Evaluar los resultados de los proyectos piloto y perfeccionar los enfoques, ser\u00e1 necesario antes de avanzar. Los indicadores de \u00e9xito predefinidos deben reflejar si se est\u00e1n abordando las implicaciones del \u201cdolor\u201d empresarial original. Por ejemplo, la eficiencia operativa obtenida, los costes implicados, la satisfacci\u00f3n del cliente<\/a>, o el porcentaje de acortamiento o simplificaci\u00f3n de un flujo de trabajo.<\/p>\n

    \u201cAl seguir estos 5 pasos, se est\u00e1 garantizando un nivel de concreci\u00f3n de lo que hoy impacta directamente en el resultado de la empresa. El mercado solo habla de IA, como se suele decir, este tren ya ha salido de la estaci\u00f3n. Todo el mundo se est\u00e1 moviendo\u201d<\/em>, concluy\u00f3 Herszkowicz.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    En junio, la ciudad de São Paulo (Brasil) fue sede del Universo TOTVS 2024, uno de los principales eventos de tecnología y negocios de América Latina. Durante los dos días del evento, que contó con una audiencia récord de 16 mil personas, el tema más esperado y abordado fue el impacto de la inteligencia artificial en la vida y los negocios. En la conferencia inaugural, titulada “La inteligencia artificial ya es realidad en TOTVS”, Dennis Herszkowicz, presidente de la compañía, explicó cómo la empresa está integrando esta tecnología tanto internamente como en sus soluciones para clientes. Además, el ejecutivo delineó cinco pasos fundamentales para que las empresas comiencen a implementar proyectos de IA en sus operaciones. “Quiero compartir algunas ideas concretas sobre cómo pueden trabajar la inteligencia artificial ‘en casa’. Estos son cinco pasos para que inicien un proyecto de IA dentro de sus empresas”, añadió el ejecutivo. Identificación de necesidades y oportunidades Según Herszkowicz, “El primer paso parece sencillo, y lo es. Consiste en identificar las necesidades y oportunidades donde la IA puede generar valor. Como, por ejemplo, automatización de tareas creativas, personalización de productos o servicios, e innovación en los procesos existentes”, afirmó. Es importante destacar que en este primer paso no se abordan temas técnicos de la solución. El objetivo en esta etapa es mapear fielmente la regla de negocio prevista, es decir, las necesidades, basándose en los problemas identificados. Un buen modelo que sirve de guía para este paso incluye lo siguiente: 1.1. Identificación del dolor (pain points): determinar el problema o frustración que se busca resolver, y los sentimientos negativos derivados de estos problemas. 1.2. Implicaciones objetivas para el negocio: resaltar las principales implicaciones para el negocio, como la ineficiencia operativa, el tiempo excesivo consumido por profesionales senior en tareas operativas y la insatisfacción de los clientes o prospectos. 1.3. Definición de la persona: identificar a la persona\/profesional a la que se dirigirá la solución basada en IA generativa, para garantizar un enfoque adecuado al perfil del usuario, como por ejemplo los abogados del departamento jurídico. 1.4. Hipótesis de solución: proponer una hipótesis detallada sobre lo que es esperado que sea ejecutado por la aplicación de IA Generativa, especificando las acciones esperadas a lo largo de toda la jornada de la solución. Por ejemplo, un “Asistente de Revisión de Contratos” debe tener una interfaz amigable para la carga de archivos, confirmar el contenido, revisar el documento consultando una base de conocimiento, señalar elementos sensibles, poner a disposición el archivo revisado en un formato preestablecido y solicitar comentarios del usuario para retroalimentar el conocimiento. 1.5. KPIs: elegir los KPIs que reflejen adecuadamente el impacto de la solución sobre las implicaciones identificadas, como la reducción del tiempo invertido en tareas operativas, el aumento de la eficiencia operativa y la mejora en la satisfacción de los clientes. Capacitación y entrenamiento de equipos de TOTVS Invertir en capacitación para que los equipos comprendan y apliquen tecnologías de IA Generativa, sea por medio de capacitación interna o asociaciones con instituciones educativas. “El segundo paso, que ya comienza a ser más difícil, es la capacitación y formación de equipos. TOTVS está aquí para ayudarlos en este proceso de capacitación, formación, desarrollo y entrenamiento de los equipos, será clave”, explicó el ejecutivo. Selección de tecnología y herramientas Para Dennis, “la selección de tecnologías y herramientas que se aplicarán en este desarrollo, para cada situación, para cada empresa, la respuesta podrá ser diferente. No habrá, al menos hoy, una receta universal o un patrón que pueda aplicarse sin evaluar, sin pensar exactamente cómo aplicarlo dentro de su negocio”. Es decir, elija las herramientas y plataformas de IA generativa que mejor se adapten a sus necesidades particulares. Esto puede abarcar desde soluciones listas para usar hasta desarrollos personalizados con la ayuda de expertos en inteligencia artificial. Una buena estrategia para esta etapa debe considerar lo siguiente: 3.1. Identificación de los vectores de costo: identificar los principales factores que influyen en el costo de desarrollo y mantenimiento de la solución, incluida la estimación de la solicitud de tokens al modelo de IA Generativa. Analizar alternativas para reducir el volumen de solicitudes y realizar un análisis financiero profundo para garantizar la viabilidad económica del proyecto. 3.2. Estrategia de uso del modelo de IA Generativa: Definir la estrategia para utilizar el modelo de IA Generativa. De manera simplificada, existen 3 grandes estrategias posibles: Estrategia “Taker”: utiliza un “agente de IA” listo y entrenado para un caso específico. Es la forma más rápida de adopción, pero con una baja oferta de agentes completamente listos. Estrategia “Maker”: usa un marco de trabajo de un proveedor para acceder a modelos de IA pre-entrenados y adaptarlos a una base de datos específica de la empresa. Requiere un equipo capacitado o apoyo de consultoría externa. Estrategia “Shaper”: crea un modelo de IA desde cero para una solución única y estratégica que ofrece una ventaja competitiva significativa. 3.3. Base de datos: Garantizar la disponibilidad de datos íntegros, accesibles y seguros en un repositorio predefinido (data warehouse, datalake, data market) al que el modelo accederá permanentemente. La arquitectura de datos debe estar en producción para servir este y futuros casos de uso de IA. 3.4. Requisitos de infraestructura: Detallar y contratar recursos compatibles con la arquitectura para garantizar el mejor rendimiento de la aplicación. Este es uno de los principales vectores de costo del proyecto y es crucial para su éxito. Desarrollo e implementación de proyecto piloto Implementar proyectos piloto para probar la efectividad de la IA generativa a pequeña escala antes de una implementación más amplia. Esto le ayuda a identificar desafíos y ajustar estrategias de manera eficiente. “En TOTVS, estamos adoptando un enfoque muy descentralizado para esto, donde nosotros mismos desarrollamos y probamos la tecnología de IA dentro de la empresa. No conozco ningún ejemplo de empresa que haya aplicado la IA directamente con éxito. Lo correcto es realizar una prueba piloto. El piloto le permitirá probar la eficacia, el resultado, probar si las elecciones que se han hecho están generando<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":177177,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[65],"tags":[67],"class_list":["post-177176","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-totvs"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/177176","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=177176"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/177176\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media\/177177"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=177176"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=177176"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=177176"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}