A menudo se dice que la inteligencia artificial revolucionará la forma en que hacemos negocios, y no es de extrañar. Una encuesta del McKinsey Global Institute revela una tendencia de crecimiento acelerado en las inversiones en IA. Y esta inversión ya estaba resultando tan voluminosa como variada: desde gobiernos hasta empresas de capital riesgo apuestan por esta tecnología para construir el futuro.
Uno esperaría que una industria que atrajo tanta inversión ofreciera respuestas claras y soluciones consolidadas para el negocio. Pero la verdad es todo lo contrario: a pesar del potencial disruptivo de la inteligencia artificial para los negocios, la información sobre qué es y cómo se puede aplicar sigue siendo sorprendentemente escasa.
Desde esta perspectiva, vale la pena enumerar algunos datos sobre la Inteligencia Artificial que todo gerente debe tener en cuenta. Como toda nueva tecnología, trae consigo riesgos y oportunidades. Tarde o temprano, la IA afectará su forma de trabajar y, cuando lo haga, deberá estar preparado. ¡Verificar!
1. Es un campo completo, no un solo tema.
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, estamos hablando de todo un campo de investigación en informática, y un conjunto de recursos y aplicaciones para diferentes casos. El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, las redes neuronales, las GAN (redes generativas adversarias), la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural son solo algunas de las muchas herramientas contenidas en la “caja” de la IA.
Por lo tanto, es importante investigar un poco el área para comprender mejor qué puede ofrecer y qué características podrían responder mejor a su pregunta. Imaginar que la IA es un tema pequeño y bien definido es un poco como imaginar que todos los que trabajan en TI hacen lo mismo.
2. Es una herramienta, no una solución lista para usar
Los recursos que existen dentro del campo de la IA deben ser bien conocidos para que se puedan aplicar correctamente al problema que pretendes resolver.
Por esta razón, es probable que el desarrollo de una solución de inteligencia artificial que se adapte a sus necesidades requiera tiempo e inversión. Esto no debería verse como un problema. Al final, tu trabajo será mucho más fácil y tendrás un resultado mucho mejor. Y aún podrá contar con una nueva herramienta en el futuro.
3. La IA depende de los datos
Los datos son el alimento de la inteligencia artificial. Cuantos más datos tenga, mejor será la solución de IA que pueda crear con ellos. Por lo general, esto requiere una fase de capacitación, en la que se utiliza un conjunto de datos ya consolidado para comprender cómo tomar decisiones en el futuro. Por lo tanto, es fácil ver que la calidad de este conjunto de datos inicial es fundamental para la calidad de la solución.
Esto significa que, antes de pensar en la IA, puede ser interesante (o incluso necesario) ver cómo su empresa maneja sus datos. No solo por este conjunto inicial (después de todo, existen conjuntos de datos abiertos que se pueden usar en muchas aplicaciones), sino también porque los datos que genera pueden continuar impulsando esta solución para que sea cada vez mejor.
Un ejemplo de esto es el uso de sistemas de gestión integrados, que permiten un acceso directo y confiable a los datos más cruciales de la empresa. Este tipo de software es flexible y permite un control total de todas las actividades que se realizan en la organización.
4. No se limita a números
Cuando decimos que la Inteligencia Artificial depende de los “datos”, no estamos hablando solo de números o tablas. Cada vez más, las aplicaciones de inteligencia artificial se están volviendo capaces de interpretar los llamados “datos no estructurados”: imágenes, grabaciones de audio, texto en imágenes, videos e incluso el habla que se produce durante los videos.
Por contradictorio que sea, es interesante pensar en cómo la IA puede resolver problemas relacionados con datos como este. El Nubank, por ejemplo, usa IA y capacidades de ciencia de datos con ambos números (para ayudar a determinar qué clientes pueden tener un aumento de límite) y con imágenes (para identificar cuando alguien intenta crear una tarjeta con un documento alterado).
5. Tal vez no automatice lo que espera, y tal vez automatice lo que no espera
Desde el siglo pasado, los robots pueden automatizar las tareas mecánicas repetitivas. La Inteligencia Artificial, a su vez, podrá automatizar tareas repetitivas de carácter menos mecánico, como la cumplimentación de informes. Incluso los procesos como la coordinación y la organización de horarios pueden gestionarse mejor mediante sistemas de IA.
En este sentido, la encuesta realizada por Accenture a 1.770 gerentes de 14 países sobre cómo administrar negocios en la era de la IA es muy reveladora. Se espera que sea posible automatizar muchas tareas consideradas “administrativas”, como revisar proyectos u organizar cronogramas. Por otro lado, las tareas que involucran juicios y decisiones (que a muchos gerentes les gustaría poder automatizar) aún dependen de las acciones humanas.
6. Aplicarlo de manera óptima requiere profesionales de diferentes áreas
Incorporar la Inteligencia Artificial en la forma en que su empresa resuelve problemas es una tarea multidisciplinar. Por mucho que el equipo de TI tenga un papel central en este proceso, no puede manejar todo el proceso por sí solo. Se necesita el apoyo y la experiencia de los profesionales que utilizarán esa herramienta, así como de otros involucrados en el proceso de recopilación y gestión de datos.
Por lo tanto, es importante asegurarse de que este proceso cuente con la mayor cantidad de información posible de todas las áreas involucradas. Los líderes de los sectores que aportarán datos son importantes, pero no podemos dejar de contar con la retroalimentación de las personas que se encargarán de utilizar (o suministrar los datos) la herramienta en el día a día.
7. Genera demanda de diferentes habilidades
En una empresa que cuenta con soluciones de Inteligencia Artificial bien implementadas, los empleados pueden dedicar menos tiempo a tareas repetitivas y menos importantes. Se puede dedicar más tiempo a analizar situaciones y tomar decisiones. Esto significa que el perfil profesional que demandan estas empresas es diferente al tradicional.
Por regla general, estos profesionales dependen mucho más de las habilidades sociales que en otros contextos. Como señala Harvard Business Review, las habilidades para trabajar en equipo, inspirar, liderar, proporcionar y recibir comentarios y crear redes serán más valoradas a medida que avance la implementación de los sistemas de IA.
Los profesionales del futuro necesitarán trabajar cada vez más con sus compañeros y cada vez menos con sus herramientas.
8. La experiencia conducirá a la perfección
La aplicación de la Inteligencia Artificial en soluciones empresariales es todavía relativamente nueva. Más que eso, el campo de investigación en torno a la IA en sí es extremadamente dinámico y revoluciona con una frecuencia impresionante. Las empresas están aprendiendo a utilizar esta herramienta en eterna metamorfosis en su beneficio.
En este escenario, lo más importante es dar los primeros pasos. Todavía no hay caminos claros sobre cómo la IA puede ayudar a cada negocio específico. Pero la mejor manera de encontrar soluciones innovadoras (y potencialmente disruptivas) para aplicar esta tecnología es comenzar a usarla. Cualquier problema que surja de estos primeros pasos debe considerarse como pilares para el éxito futuro.
Si está interesado en estos datos sobre la inteligencia artificial que hemos presentado y desea saber más sobre cómo la IA cambiará los negocios en el futuro, continúe en nuestro blog. ¡Vea algunas aplicaciones de Inteligencia Artificial!
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