A la cabeza de un servicio de 5,000 científicos informáticos, Monica Caldas, CIO global de Liberty Mutual Insurance, insiste en la importancia de una cultura tecnológica ampliamente compartida para el éxito de los proyectos y la estrategia de TI. Por lo tanto, el CIO pone una aculturación profunda a los datos y la IA, entre otros, pero también sobre la responsabilidad de cada uno en términos de datos.

CIO: ¿Puede darnos una visión general de cómo está considerando el papel para ayudar a la empresa a ser competitivos?

Monica Caldas: Para mí, la tecnología tiene dos aspectos: una defensiva y una ofensiva. En el lado defensivo, la tarea N ° 1 del servicio de TI de una compañía de seguros global como la nuestra consiste en establecer sistemas seguros y estables, operativos para nuestros clientes, nuestros empleados y nuestros corredores las 24 horas del día, 7 días a la semana y 365 días al año. Y para eso, debemos tener habilidades adecuadas, concentradas y alineadas en las declaraciones correctas de problemas. En el lado ofensivo, se trata de desplegar nuevas funciones para ayudarnos a diferenciarnos. Actualmente, nos preguntamos cómo aprovechar la IA a mayor escala, por ejemplo. Como compañía de seguros, ya hemos explotado la inteligencia artificial durante muchos años, pero ahora estamos pensando en la IA generativa para empoderar a nuestros empleados, enriquecer su trabajo y ayudarlos a progresar para garantizar tareas más complejas. Para nosotros, el ataque y la defensa siempre van de la mano.

Comienza con la estrategia de datos que ha implementado y que se basa en el empoderamiento de todos. ¿Cómo lo hiciste?

Para una empresa como la nuestra, debe darse cuenta absolutamente de que los datos son un activo compartido, esencial para cada función. Ya sea que trabaje en los campos de reclamos, finanzas o tecnología, la alfabetización de datos es la piedra angular de nuestra responsabilidad colectiva. Por lo tanto, hemos establecido un programa de capacitación ejecutiva, complementado por grandes iniciativas de capacitación sobre la escala de la empresa en torno a nuestra comprensión de datos. Al desmitificar los datos y ir más allá de su naturaleza abstracta, nos damos los medios para explotarlos de manera efectiva. Cada empleado se convierte en gerente responsable de los datos a los que accedemos. Incluso si todavía estamos progresando, al menos hemos establecido completamente el hecho de que todos compartimos la responsabilidad en esta área.

Para esto, tenemos un enfoque de dos componentes. Tenemos una oficina de datos que se encarga de la gobernanza, el dominio de los datos y el acceso, y es un equipo que no depende de la informática. Está organizado en grupos presentes en las diversas unidades de negocios que, juntas, forman una comunidad de datos capaz de explotar todas las capacidades de datos al servicio de la empresa. En el lado de TI, nos ocupamos de los aspectos técnicos: acceso, plataformas, herramientas, ideas, transformaciones, etc.

Reúnemos estos dos elementos dentro de los consejos ejecutivos de datos, a nivel de cada unidades de negocios y a nivel de empresa. Hicimos que nuestra alfabetización de datos madurara, lo que conduce a conversaciones muy diferentes hoy de las que teníamos quizás hace cinco años. Definimos el nivel de madurez necesario para el dominio en cuestión y los conjuntos de datos que necesitamos para este o aquel problema. Y transmitimos este esquema de gestión de datos a cada una de las oficinas de datos. También hemos modernizado la mayoría de nuestros datos de datos, implementamos nuevas herramientas y nuevas funciones. Y esto es particularmente interesante cuando abordamos este próximo punto de inflexión de tecnología que es el Genai.

También se ha asegurado de elevar el nivel de competencia digital de cada uno en la empresa más ampliamente. ¿Cómo?

Dedicamos mucha energía a garantizar que nuestras habilidades no solo sean sólidas para hoy, sino que también listas para mañana. Y para eso, me esfuerzo por aprovechar el nivel de competencia en la competencia digital de cada empleado, para multiplicar el impacto de nuestros 5,000 técnicos de TI en el campo. Hace varios años, lanzamos el Programa de Capacitación de Executech, para proporcionar una comprensión en profundidad de los principios fundamentales de la tecnología a nuestros líderes. Aborda temas esenciales como la inteligencia artificial, nuestro uso de modelos de datos, nuestro enfoque de la deuda técnica o la modernización de los sistemas existentes. Exploramos la esencia de los datos y las sutilezas de la ingeniería de datos. Nuestro objetivo es hacer que el diálogo sobre estos temas sea accesible para todos para acelerar nuestra capacidad de generar un impacto en los negocios a través de la tecnología. La velocidad se ha convertido en un componente importante de nuestro trabajo. Sin embargo, este conocimiento tecnológico transversal crea una capacidad para problemas de resolución colaborativos en todo el negocio.

Fuiste una de las primeras compañías en apostar en grande en la IA generativa. ¿Dónde estás?

A nivel defensivo, hemos establecido un comité gerencial sobre IA responsable. Este equipo está atacando los riesgos inducidos por la IA, administra el tema en toda la empresa, brinda asesoramiento, implementa la capacitación necesaria y se considera consciente de los cambios regulatorios emergentes. Simultáneamente, en el lado ofensivo, lanzamos nuestra instancia interna Liberty GPT, un entorno seguro para el aprendizaje y la experimentación. Espero llegar que nuestros 45,000 empleados prueben Liberty GPT después de su capacitación, para promover una comprensión intuitiva del potencial de la IA.

Hemos estructurado nuestro enfoque en varias fases. El primero consistió en organizar, establecer el marco básico, llevar al Comité Directivo de IA responsable, identificar los límites del modelo, establecer asociaciones con terceros y establecer nuestro cuerpo interno mientras evalúa nuestra arquitectura tecnológica. El segundo se centró en el desarrollo de casos de uso, la creación de una cartera de pedidos de este último, la exploración de áreas de asignación de recursos y la identificación de expertos para pruebas y experimentación.

Hoy, unos 18 meses después del comienzo de la aventura, estamos en la fase tres. El 25% de nuestros empleados están en Liberty GPT y tenemos una acumulación de más de 200 casos de uso priorizados, incluidos 10 en producción. Todas las preocupaciones de las funciones transversales, para la síntesis o preguntas y respuestas, por ejemplo, para no duplicar los esfuerzos en el mismo problema. Pero también probamos el Genai en la ingeniería de TI. ¡Tenemos que beber nuestro propio champán! Por lo tanto, se trata de saber cómo imaginamos esta herramienta dentro del equipo tecnológico y qué procesos en nuestra profesión deben ser pilotados por máquinas y menos por humanos. Hemos implementado pruebas, experimentado y pensado en cómo podríamos mejorar la experiencia de ingeniería y, por lo tanto, trabajar en partes más complejas del ciclo de vida de la ingeniería.

Para nosotros, la próxima frontera será la arquitectura de referencia. En otras palabras, ¿cómo aprovechar LLM en lugar de SLM y viceversa? Cómo pensar en la transformación de los procesos, y no solo los casos de uso puntual. ¡Creo que estamos en el camino correcto!