A menudo se dice que la Inteligencia Artificial revolucionará la forma en que hacemos negocios, y con razón. Una encuesta del McKinsey Global Institute revela una tendencia de crecimiento acelerado de las inversiones en IA. Y esta inversión ya ha demostrado ser tan voluminosa como variada: desde gobiernos hasta empresas de capital riesgo están apostando por esta tecnología para construir el futuro.
Cabría esperar que una industria que atrae tanta inversión ofreciera respuestas claras y soluciones consolidadas para las empresas. Pero la verdad es todo lo contrario: a pesar del potencial disruptivo de la Inteligencia Artificial para las empresas, la información sobre qué es y cómo se puede aplicar sigue siendo sorprendentemente escasa.
Ante esta perspectiva, vale la pena enumerar algunos datos sobre la Inteligencia Artificial que todo directivo debería tener en cuenta. Como cualquier tecnología nueva, 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, hablamos de todo un campo de investigación en informática, y de 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 eso, es importante investigar un poco sobre la zona para entender mejor todo lo que puede ofrecer y qué recursos pueden responder mejor a tu 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 ya preparada
Es necesario conocer bien los recursos que existen dentro del campo de la IA para que puedan aplicarse adecuadamente al problema que se pretende resolver.
Por este motivo, desarrollar una solución de IA que satisfaga bien sus necesidades probablemente requerirá tiempo e inversión. Esto no debería verse como un problema. Al final tu trabajo será mucho más fácil y obtendrás un resultado mucho mejor. Y a partir de ese momento todavía podrás contar con una nueva herramienta.
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 podrá crear con ellos. Normalmente, 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. Es fácil ver, por tanto, que la calidad de este conjunto de datos inicial es decisiva para la calidad de la solución.
Esto significa que, antes de pensar en IA, puede ser interesante (o incluso necesario) comprobar cómo trata tu empresa tus datos. No solo por este conjunto inicial (después de todo, existen conjuntos de datos abiertos que se pueden usar en varias aplicaciones), sino también porque los datos que genere pueden continuar alimentando esta solución para que sea cada vez mejor.
Un ejemplo de ello es el uso de sistemas integrados de gestión, que permiten un acceso directo y fiable 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. Ella no se limita a los números.
Cuando decimos que la Inteligencia Artificial depende de los “datos”, no hablamos sólo de números o tablas. Cada vez más, las aplicaciones de IA son capaces de interpretar los llamados “datos no estructurados”: imágenes, grabaciones de audio, texto en imágenes, vídeos e incluso el habla que se produce durante los vídeos.
Por muy contradictorio que parezca, es interesante pensar en cómo la IA puede resolver problemas que involucran datos de este tipo. Nubank, por ejemplo, utiliza recursos de inteligencia artificial y ciencia de datos tanto con números (para ayudar a determinar qué clientes pueden tener un aumento de límite) como con imágenes (para identificar cuando alguien intenta crear una tarjeta con un documento manipulado) .
5. Tal vez no automatice lo que espera, y tal vez automatice lo que no espera
Desde el siglo pasado, los robots pueden automatizar tareas mecánicas repetitivas. La Inteligencia Artificial, a su vez, podrá automatizar tareas repetitivas de carácter menos mecánico, como la cumplimentación de informes. Incluso procesos como la coordinación y organización de horarios pueden gestionarse mejor mediante sistemas de inteligencia artificial.
En este sentido, es muy reveladora la investigación realizada por Accenture con 1.770 directivos de 14 países sobre cómo gestionar los negocios en la era de la IA. Se espera que sea posible automatizar muchas tareas consideradas “administrativas”, como revisar proyectos u organizar cronogramas. Por otro lado, las tareas que implican juicio y decisiones (que a muchos directivos les gustaría poder automatizar) siguen dependiendo de las acciones humanas.
6. Aplicarlo de manera óptima requiere de profesionales de diferentes áreas
Incorporar la Inteligencia Artificial a la forma en que tu empresa resuelve problemas es una tarea multidisciplinar. Aunque el equipo de TI desempeña un papel central en este proceso, no puede gestionarlo por sí solo. Requiere el apoyo y el conocimiento especializado de los profesionales que utilizarán esa herramienta, así como de otras personas involucradas en el proceso de recopilación y gestión de datos.
Por ello, es importante asegurar que este proceso cuente con el máximo aporte posible de todas las áreas involucradas. Los líderes de los sectores que aportarán datos son importantes, pero no podemos renunciar a contar con el feedback de las personas que serán responsables de utilizar (o proporcionar 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 perder menos tiempo en tareas repetitivas y menos significativas. Se puede dedicar una mayor parte de su tiempo a analizar situaciones y tomar decisiones. Esto hace que el perfil profesional que demandan estas empresas sea diferente al tradicional.
Por regla general, estos profesionales dependen mucho más de las habilidades sociales que en otros contextos. Como señala el Harvard Business Review, las capacidades para trabajar en equipo, inspirar, liderar, ofrecer y recibir feedback y crear redes serán más valoradas a medida que avance la implementación de 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 hará 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 es extremadamente dinámico y se 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 empezar a utilizarla. Cualquier problema que surja de estos primeros pasos debe considerarse como piedra angular del éxito futuro.
Si te interesan estos datos sobre Inteligencia Artificial que presentamos y quieres saber más sobre cómo la IA cambiará los negocios en el futuro, continúa en nuestro blog. ¡Vea algunas aplicaciones de Inteligencia Artificial!
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