Por segundo año consecutivo, Andrés Bucchi (41), el chief data officer (CDO) o director de datos de LATAM Airlines, es galardonado entre los 100 mejores CDO a nivel mundial por el sitio HotTopics. Siendo el único chileno y sudamericano en el listado. Los ganadores del premio, que se entrega desde 2017, son nominados por los más de 18.000 ejecutivos que son parte de la comunidad del sitio y son escogidos por destacados directores ejecutivos de empresas de renombre a nivel global.

Bucchi es egresado de Ingeniería Comercial de la Universidad Católica y tiene una vasta experiencia en el sector de datos. Trabajó durante más de cinco años en Uber en Estados Unidos y desde 2022 se desempeña como CDO de la aerolínea. En conversación con La Segunda, el responsable de la estrategia de datos de LATAM, así como de su gestión y análisis, da a conocer la adaptación de la empresa con la inteligencia artificial (IA) en el día a día.

- ¿Cuál es la importancia de un CDO hoy en día?

-En los últimos años ha cambiado mucho la oportunidad de generar valor de la data. La capacidad de captura de datos de las compañías ha aumentado un montón. La posibilidad de entregar valor a los clientes cambiando experiencias con IA, machine learning, o internamente generar mejores procesos, también con machine learning, pero con análisis. Que básicamente es que una máquina aprenda a hacer algo muy bien con datos. Predecir algo, hacer una proyección, y eso puede generar una oferta mucho más personalizada cuando te llega un correo, un mensaje, o se te muestra en la aplicación de algún resultado de tu búsqueda, o en nuestro caso, te sugiere una orden de ruta, muchas cosas así que se pueden hacer.

Por lo tanto, la mejor manera de hacer crecer eso como un músculo es entregarle una relevancia estratégica. Cómo invertimos en eso, qué tipo de roles necesitamos, qué partes del negocio tienen que desarrollar capacidades que no tienen, etc. Y eso hace muy relevante mi rol.

- ¿Cómo el boom de la IA ha impactado en tu cargo?

-Yo que estoy metido en esto hace mucho, te diría que desde 2015 al 2019, fueron años de harto desarrollo en general. No solamente la que conocemos hoy día, que es la generativa. Pero a partir de los últimos años, cuando salieron estos modelos como los GPTs, que hoy día son varios, empezaron a acercarse mucho más al usuario final. Hoy día, tú puedes generar automáticamente piezas inteligentes que pueden, por ejemplo, ayudarte a obtener información y rutearla dentro de la compañía de la mejor manera, generar métricas para mejorar tus procesos de atención al cliente, etc. Lo que antes costaba muchos millones hoy día nos cuesta centavos.

- ¿De qué manera están integrando el uso de la IA en LATAM?

-El primero es la productividad de nuestros colaboradores. Nosotros hemos construido un montón de herramientas para que la gente tome autonomía en análisis, análisis bien sofisticado. Por ejemplo, si tú quieres analizar grandes volúmenes de datos tienes que aprender lenguajes de programación, eso hoy día lo estamos abarcando en gran medida con IA generativa. Lo que permite que la gente dentro de la compañía tome mucha más autonomía. No todos tienen que ser data scientists. Todos pueden tener ciertas capacidades de análisis mucho mayores hoy día.

-Y se acortan tiempos...

-También. Estamos invirtiendo en la automatización de procesos. Por ejemplo, todos los llamados que nos pueden llegar por necesidades de nuestros clientes a los contact centers son horas de horas. Imagínate miles de canciones de Spotify y tú tendrías que escucharlas todas toda la semana. Es imposible. Hoy día con IA generativa podemos sacar insights de ahí y saber qué hacemos bien, qué hacemos mal, cómo podemos capacitar mejor a nuestros colaboradores para que ayuden más a nuestros clientes y uno nota la diferencia.

-¿Y en cuanto a los usuarios?

-Por ejemplo, estamos trabajando en llevar información del cliente a todo nuestro proceso. Saber quién llega al counter, cuáles son las acciones recomendadas, si alguien perdió una maleta, o si alguien perdió un vuelo por una falla de conexión, etc. Hemos estado tratando de meter IA generativa en cada uno de esos puntos.

-¿Cuánto es mito y cuánto es verdad sobre la hora en que se compran los boletos de avión?

-En las aerolíneas existe un concepto que es clase tarifaria. Cuando uno ve un avión que tiene distintos tipos de asientos que pueden ser similares, como la gente que quiere viajar de aquí a Lima se mezcla con la gente que quiere hacer escala en Lima y después ir a Punta Cana. O hay gente que quiere viajar directo a Punta Cana o quiere viajar por Lima y volver de Punta Cana a Santiago. Hay muchas mezclas de muchas cosas en un mismo avión, por lo tanto, las clases tarifarias son distintas cuando uno se mete a comprar algo en la mañana y hay alta demanda. Supongamos que es un viaje en temporada alta y al final del día se acabó una clase tarifaria que era la que yo quería comprar, tengo que cambiar a otra y ese precio cambia. Entonces, no es que nosotros tengamos un algoritmo mirando quien se metió a qué hora y en base a eso cambiamos el precio.