La inteligencia artificial en el corazón de los nuevos negocios
Cada vez más empresas están utilizando soluciones de inteligencia artificial, desde robots de atención al cliente y motores para automatizar ciertas acciones, hasta el análisis y predicción de comportamientos, fraudes e incluso enfermedades.
Algunas personas aún pueden pensar que el concepto de inteligencia artificial (IA) tiene relación con la ciencia ficción o con tecnologías futuras que todavía no son ciertas. Sin embargo, esta apreciación está bastante equivocada. La IA es hoy una completa realidad, y su utilización recorre diversas industrias y sectores productivos. De acuerdo con la última versión del estudio TechVision de Accenture, para el cual fueron entrevistados más de 6.000 ejecutivos en 25 países, 73% de las organizaciones a nivel mundial dice que está adoptando la IA en sus procesos. Sin embargo, solo un 23% espera aplicarla en diferentes áreas de negocio dentro del próximo año.
Máximo Smoje, Adexus.
A juicio de los expertos, la IA es un campo en pleno desarrollo, liderado por las grandes potencias, como EE. UU. y China. En América Latina, solo Brasil aparece con aportes relevantes según el reporte de 2019 sobre inteligencia artificial de la Universidad de Standford. «Sin embargo, los desarrollos actuales son más bien de la ‹IA limitada›, en la que el sistema realiza una o algunas pocas tareas específicas, como reconocer imágenes. Por el contrario, un sistema de ‹IA general› funcionaría de manera más amplia y utilizaría más las habilidades humanas para aprender y aplicar ese conocimiento a nuevas áreas. Aún nos falta bastante para que se logre una verdadera IA general», dice Máximo Smoje, ingeniero de preventa OTIC en Adexus.
Maksim Mondeja, NTT.
Para Maksim Mondeja, consultor principal de NTT Chile, se puede dividir el panorama actual entre lo que pasaba antes de la pandemia y lo que ocurre ahora y en el futuro. «Antes de la pandemia, la inteligencia artificial se veía como un deseable, con pocos casos de uso concretos para las empresas, sobre todo en Chile. Se veía el potencial, pero no muchas empresas se habían atrevido a desarrollar proyectos en ese ámbito. Pero la pandemia ha mostrado que existe ya la tecnología para automatizar varias actividades que se vieron interrumpidas ante las cuarentenas y las medidas de protección personal. Tanto las organizaciones B2B como B2C (y sus clientes finales) compran cada vez más a través de canales digitales, por ejemplo. Creemos que la automatización de procesos y tareas que actualmente se basan en la intervención humana manual será el elemento común que sustentará las iniciativas de transformación digital más exitosas a partir de 2021», sostiene.
Natalia Vega, IDC Chile y Perú.
Natalia Vega, country manager de IDC Chile & Perú, también observa que la adopción de inteligencia artificial ha ido en aumento y espera que continúe. «Se ha ido adoptando por parte de las empresas para conocer mejor a su cliente y anticiparse a sus demandas, permitiéndole mejorar las formas de relacionarse con sus clientes; además, ampliando sus servicios en línea y fortaleciendo la disponibilidad de la infraestructura tecnológica. Con estas adopciones, las organizaciones están mejorando sus planes de continuidad», indica.
Marco Terán, Fundación País Digital.
Existe consenso de que la inteligencia artificial, y sus distintas facetas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y computación cognitiva, representa una importante vía de crecimiento para empresas de distintos rubros porque permite predecir y diagnosticar conductas y tendencias permitiendo mejorar la toma de decisiones. Marco Terán, director de desarrollo digital de Fundación País Digital, comenta que hay startups chilenas que destacan en su uso, como U-Planner, NotCo y Metrics Arts en las áreas de educación superior, alimentos y analítica de video, respectivamente. Muchas otras ya incluyen chatbots o asistentes virtuales dentro de sus programas de experiencia de cliente.
«La recomendación es que las empresas generen acciones para tener una buena calidad de datos y con dicha información realizar modelamientos para generar oportunidad de negocios. La inteligencia artificial sirve para ‹cuantificar› la empresa en su totalidad y todos sus canales, para generar conductas predictivas con respecto a su modelo de negocio, el comportamiento de sus clientes y de sus stakeholders en general», comenta Terán.
Tendencias futuras del uso de IA y aprendizaje automático
Mirando hacia el futuro, de acuerdo con estudios de IDC, la adopción de inteligencia artificial se incrementará y estará relacionada con poder fortalecer la comprensión de los clientes y ser asertivo con sus necesidades. Además, las empresas seguirán recurriendo al aprendizaje automático estructurado para acelerar y agilizar sus procesos, por ejemplo en procesos financieros clave, detección de fraudes, gestión de efectivo y auditoría.
Richard Barría, TOC Biometrics.
Para Richard Barría, jefe de visión computacional de TOC Biometrics, la tendencia futura en cuanto al uso de inteligencia artificial es la democratización, ya que la apertura de grandes conjuntos de datos ha propiciado que tanto startups como grandes corporaciones puedan hacer uso de esta tecnología. «En las empresas, la inteligencia artificial tiene una amplia gama de usos y es aplicable en sectores tan diversos como la industria automotriz, logística, finanzas, salud, ciberseguridad y astronomía. Sin embargo, el gran reto a futuro será suplir la necesidad de contar con talento humano que domine las diversas áreas de la IA», advierte.
En su Reporte de Tendencias Tecnológicas para 2021, la firma NTT señala que, cada vez más, la automatización será el núcleo de la transformación digital exitosa de las empresas. Según la compañía, se proyecta una mayor adopción de chatbots y bots de procesamiento de lenguaje natural impulsados por IA, que cada vez más realizarán interacciones de primera etapa con los clientes. La automatización también jugará un papel fundamental en las iniciativas de experiencia para los colaboradores de las empresas. Aquí, se espera ver avances en la adopción de la automatización de procesos robóticos.
Leonardo Lobato, Unísono.
A juicio de Leonardo Lobato, gerente general de Unísono en Chile, un aspecto clave en el proceso de transformación digital y uso de inteligencia artificial será el impulso de la omnicanalidad de los diferentes medios de comunicación y contacto de las empresas con sus clientes, ya que esto garantizará una integración completa y mejor acceso a la información. Por otro lado, la autogestión y la robotización de tareas simples y sencillas también aportará valor dentro de la comunicación con los clientes y consumidores, ya que permitirá dar respuestas efectivas y en mejor tiempo ante un requerimiento.
Álvaro Ramírez, VTEX.
Con esto concuerda Álvaro Ramírez, gerente general de VTEX Chile, quien refiere que la oportunidad que la IA brinda en retail es que los canales de contacto con los clientes presenten un contexto personalizado para cada uno. En el comercio electrónico, explica el experto, los contenidos, banners y productos podrían adaptarse automáticamente con base en tres variables: los intereses de ese cliente en particular; los intereses de clientes similares en su mismo cluster; y las prioridades comerciales de venta para ese negocio, temporada, evento o nivel de inventario. «Poder determinar esas ‹recomendaciones› a mano por los usuarios de negocio, en tiempo real, es imposible. Aquí la única solución escalable es con inteligencia artificial. Y por el lado del marketing, podemos adelantarnos a las necesidades de los clientes. Analizar toneladas de datos de productos, clientes y ventas para determinar acciones de marketing personalizadas es una labor humanamente imposible, y la inteligencia artificial pone al alcance de la mano algo que parecía realmente inalcanzable», comenta Ramírez.
Los especialistas anticipan que la utilización de IA seguirá su avance acelerado en medicina e imagenología, ayudando a reducir el tiempo de análisis para los diagnósticos y precisión de los exámenes. Mientras, en la industria financiera, podremos ver su uso más frecuente de técnicas de inteligencia artificial para identificar transacciones fraudulentas, mejorar los análisis de riesgo para evaluaciones de crédito rápidas y precisas, así como automatizar la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
«El uso de IA se verá favorecido con la implementación de la red 5G, ya que esta red permitirá poder desplegar más sensores, cámaras, vehículos autónomos y múltiples otros dispositivos inteligentes (IoT), lo que implicará un importante desafío para la mantención y soporte de estos sistemas y, por supuesto, para la mejora de ellos. Esto creará nuevos puestos de trabajo; por ejemplo, ‹profesor de máquinas›, que serán quienes aprendieron y desarrollaron habilidades y conocimientos de programación de redes neuronales (deep learning) necesarios para implementar, mantener o desarrollar modelos de IA. Son ellos los que irán mejorando el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y los distintos tipos de redes neuronales, haciendo que el aprendizaje automático sea cada vez más automático», concluye Smoje de Adexus.
Consejos para escalar sus proyectos de IA
Para facilitar a las empresas desarrollar y crecer sus proyectos de inteligencia artificial, Francisco Rojas, líder de inteligencia aplicada de Accenture Chile, ofreció estas recomendaciones:
1. Incorporar la agilidad en el ciclo de vida de entrega de IA
Francisco Rojas, Accenture.
En el nivel más básico, aprovechar el valor de la IA se reduce a la capacidad de una organización de llevar un proyecto de IA desde su inicio hasta su ejecución en entornos de producción que repercutan en las relaciones con los clientes y en el producto final. La hoja de ruta de la IA es un modelo de principio a fin para multiplicar el valor de los proyectos donde se aplique. En el centro de este modelo se encuentra un enfoque ágil, basado en la velocidad para captar los requisitos del negocio y ofrecer de forma iterativa modelos de IA.
Hay dos trampas principales en las cuales las organizaciones pueden caer cuando tratan de adoptar la agilidad para entregar el valor de la IA. La primera es tratar de adoptar una mentalidad ágil mientras se utilizan herramientas tradicionales para alimentarla. Herramientas como Microsoft Teams, Slack, Trello y JIRA ponen la colaboración y la adaptabilidad en el centro de los flujos de trabajo al permitir altos niveles de visibilidad dentro de los equipos de proyecto y entre ellos, y dan prioridad a los cambios continuos para optimizar los resultados de la entrega.
La segunda trampa es invertir en tecnologías ágiles sin considerar cuidadosamente cómo se alinean con los profesionales de los negocios. Sin apoyo de la cúpula o con equipos multifuncionales y usuarios empresariales, los equipos de análisis avanzado y de IA adoptan tecnologías ágiles en silos que no están equipados para escalar. Las herramientas ágiles, como cualquier tecnología aplicada, necesitan el caso de uso comercial adecuado y el apoyo de su estrategia de adopción por parte de la gerencia.
2. Crear una “cultura de datos”
El éxito de la aplicación de la agilidad a la IA a escala no solo se basa en el método y la tecnología, sino también en la cultura. En un intento de solución rápida, muchas empresas tratan de crear una cultura ágil simplemente contratando equipos de científicos de datos con experiencia ágil. Pero a menudo lo hacen sin una estrategia para construir una cultura de datos en toda la organización, que abarque la absorción de los conocimientos generados por la IA.
Del mismo modo, muchas empresas creen que basta con tener un equipo ágil o una función ágil para escalar la IA; esto no siempre es así. Si una organización quiere adoptar la IA a escala, por ejemplo, debe fomentar una cultura de datos más amplia y depende de que todos la alimenten: de arriba abajo, de abajo arriba y de afuera hacia adentro.
3. Recalibrar las métricas
Los métodos ágiles y la cultura de los datos son consideraciones esenciales para el éxito de la escalada de la IA, pero son inútiles sin un cambio en la forma de cuantificar el éxito. En otras palabras, hay que redefinir la frecuencia, los métodos y los parámetros con los que se mide el valor de la IA. Para adoptar la agilidad y aprovechar el poder de la IA, las organizaciones deben pasar a una planificación continua e iterativa una vez que identifique y adopte la métrica adecuada para definir el éxito. Críticamente, las métricas en los niveles más altos de la organización deben ser recalibradas teniendo en cuenta los datos y la IA.
Desde los departamentos de TI, los equipos de desarrollo de productos, los de marketing, hasta la dirección general, el mensaje es claro: Si se dan las condiciones adecuadas, la agilidad tiene el poder de transformar la capacidad de una organización para escalar y extraer valor de las inversiones en datos y en la IA, cambiando el enfoque de la tecnología hacia las personas y los procesos. El momento de avanzar es ahora.
