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Inteligencia artificial y su relevancia para la toma de decisiones

El desarrollo tecnológico y las nuevas dinámicas del mercado han llevado a las empresas a analizar sus procesos de cara a elevar la productividad y competitividad, haciendo necesaria la adopción de proyectos que apunten a la transformación digital.En ese sentido, la inteligencia artificial (IA) se alza como una de las tendencias empresariales; una sobre la que vale la pena conocer más para entender su impacto en el actual escenario global y qué tanto puede, en su fase actual, beneficiar a una empresa.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

A pesar de ser un concepto ampliamente mencionado, es conveniente empezar por definir concretamente la Inteligencia Artificial.

En palabras simples, se refiere a un campo de la informática que se centra en la creación de programas, es decir algoritmos de programación capaces de desarrollar comportamientos considerados como “inteligentes” o hasta cierto punto autónomos, esto porque se creían hasta hace poco, exclusivos de seres humanos.

Algunos ejemplos de labores inteligentes implican la detección de patrones y análisis de información, entre otras cosas, lo que permite digitalizar y automatizar procesos.

Hablamos de un concepto que en los últimos años ha tenido una evolución exponencial, pero como muchos avances tecnológicos, no nacieron de la noche a la mañana. El avance de la Inteligencia artificial ha tenido varios pasos antes de ser lo que es hoy en día:

Análisis predictivo

Fue uno de los primeros pasos hacia la inteligencia artificial y actualmente sigue siendo muy útil en el campo. Se basa en la utilización de determinado número de variables que, combinados con ciertos resultados, permiten generar un modelo que otorga cierta puntuación y que se traduce en posibles situaciones.

Descubrimiento de datos inteligentes

El siguiente paso fue no solo la predicción, sino el uso de programas en la automatización de todo el ciclo de Inteligencia Estratégica: preparación e incorporación de los datos, así como el análisis predictivo de los mismos junto con la identificación de patrones y la hipótesis.

Aprendizaje profundo

Hoy en día es un campo de la IA que se encarga de estudiar y desarrollar sistemas capaces de “aprender” a partir de experiencias previas. El mismo programa está diseñado para que, a partir de su interacción con variables y resultados, pueda generar datos que lo ayuden aprender y mejorar su desempeño en el futuro.

Aprendizaje automático

La forma más avanzada de la inteligencia artificial es tal vez la capacidad de hacer que las computadoras lleven a cabo acciones sin requerir de programación explícita, porque son capaces de saber y aprender a partir de datos ya existentes. 

Consideraciones como empresa

Entre muchas cosas, la inteligencia artificial permite digitalizar procesos, optimizar recursos y elevar la productividad de las empresas. Éstas han sido razones suficientes para que llegue a oídos de la C-suite de grandes empresas.

Sin embargo, este tipo de tecnología tiene un precio y costo de oportunidad que debe considerarse. HBR hizo una encuesta a 3,000 ejecutivos acerca del éxito de la IA, donde se evaluaron 140 casos de estudio y tomaron como base estudios paralelos para encontrar algunos puntos clave sobre la IA que vale la pena revisar:

1. Una tendencia al alza, no una generalidad

Si bien las tecnologías de IA están demostrando su enorme valor empresarial, solo el 20% de los encuestados afirmó utilizar alguna de éstas a escala o como eje de sus negocios. Para muchas empresas aún está en etapas piloto.

2. Ganancias para los que apuestan

30% de los encuestados, lo cuales dijeron que adoptaron IA de manera temprana, y ahora la usan a escala o en sus principales procesos, han visto aumentos en sus ingresos, incremento en la participación de mercado o expansión de sus productos/servicios. 

Existe evidencia que, para aquellos que han apostado por esta tecnología, ya están viendo sus impactos en ROI específicamente para el área de Big Data y Advanced Analytics.

 

3. Sin el apoyo de los líderes, AI tiene muy pocas probabilidades de éxito

Para que los procesos de transformación digital en torno a IA funcionen correctamente, deben ir acompañados por un liderazgo desde la dirección general, capaz de provocar en toda la organización un cambio en la cultura corporativa.

4. Las capacidades necesarias no abundan

Es probable que los recursos tanto tecnológicos como de capital humano necesarios no estén dentro de la empresa, ni sean fáciles de conseguir.

Incluso gigantes digitales como Amazon o Google están buscando apoyo en pequeñas empresas que, gracias al nivel de especialización, facilitan los avances en la industria.

 

5. Líderes de negocios y líderes tecnológicos deben trabajar juntos

Para que los desarrollos y avances en IA sean efectivos, es necesario involucrar a especialistas en Tecnologías de la Información (TI) y todos quienes tengan relación con procesos. Pero para asegurar que los recursos y los avances se coloquen donde puedan conseguir mayor eficiencia y valor, es necesario que la responsabilidad de un proyecto de AI quede en manos tanto de los líderes técnicos como de los empresariales.

6. Identificar oportunidades de éxito de acuerdo a necesidades

El aprendizaje automático no es una solución macro, de hecho, las soluciones de AI tienen muchas presentaciones. Se deben identificar las necesidades específicas de cada empresa, donde una solución de AI pudiera redituar en poco tiempo. Por ejemplo, un desarrollo para mejorar la atención al cliente dista mucho de uno que permita identificar fraudes con tarjetas de crédito. 

7. Cultura y capacidad digital vienen primero

La encuesta citada evidencia que las áreas que lideran el sector de IA son, precisamente, las más digitalizadas. Por ello, antes de invertir en desarrollos, es necesario hacerlo en infraestructura y cultura digital.

8. Estrategia ofensiva prueba ser efectiva

La transformación digital precisa de un cambio intrínseco. De acuerdo con HBR, un estudio paralelo pone en evidencia lo efectivo que ha sido para muchas empresas una estrategia digital ofensiva con AI, esto porque las empresas que han adoptado este tipo de estrategias se preparan en todos los ámbitos de la empresa, desde crear modelos de crecimiento con nuevos modelos de negocio y rumbos de crecimiento mucho más robustos. 

9. Los mayores desafíos: Personas y procesos

Más allá de la inversión, educar a las personas y adaptar los procesos son los principales desafíos para la transformación digital. Y es que el papel del líder es determinar qué tareas debe hacer un humano y qué tareas desarrollará una máquina.

Más allá de los aspectos técnicos, la resistencia al cambio está más que presente cuando se deben hacer este tipo de decisiones. La responsabilidad de volver a calificar la mano de obra para un trabajo adecuado es también una tarea que el líder digital no pude ignorar.

 

Como ves, la IA es el nuevo paradigma empresarial, pero más allá de una moda, es una tecnología que viene para quedarse. El apostar por ella puede sonar aún riesgoso si no se tienen las capacidades necesarias, sin embargo, también es la ventaja competitiva que tu competencia puede estar implementando.

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SOBRE EL AUTOR
Ana Kelyna Siliceo
Ana Kelyna Siliceo

Digital Strategy Consultant

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