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Inteligencia aplicada lleva la colaboración y los negocios a nuevos niveles
Los motores de decisiones de inteligencia aplicada permitirán aprovechar el potencial de la analítica, siempre y cuando las personas estén involucradas y los aprovechen correctamente.
Estamos en una era marcada por la crisis y la incertidumbre, y en este escenario la inteligencia aplicada ha surgido como una excelente oportunidad para potencializar el rendimiento de las organizaciones a partir de “llevar la capacidad de las máquinas al terreno de lo humano, uniendo tecnología y personas”.
Hacer uso de esta práctica, funcional para todo tipo de organizaciones, brinda agilidad y velocidad de mejora a los negocios al permitirles tomar decisiones de forma más certera y, por ende, aplicar los cambios necesarios más rápidamente. Pero el tema es mucho más grande, pues está revolucionando la manera de hacer negocios y colaborar, lo cual es sumamente necesario en el actual complejo mundo de los negocios, cada vez más digital e integrado.
Bill Waid
Comencemos por decir que hay varios componentes involucrados en hacer que la estrategia de la inteligencia aplicada funcione. Por un lado, está el elemento tecnológico, con innovaciones que ayudan a detectar patrones y dimensiones que la mente humana no puede ver y, por otro lado, se encuentran los científicos de datos, ingenieros de datos, personal de TI, usuarios, etcétera; es decir, el lado humano.
Un paso igual de importante es unir a las personas correctas con la tecnología, manteniendo a los diferentes participantes involucrados a lo largo de todo el proceso, para que haya la mayor transparencia, claridad y comprensión acerca de las respuestas y directrices que las máquinas sugieren con base en el análisis de los datos.
Por supuesto que tener éxito al aprovechar la inteligencia aplicada requiere una estrategia bien pensada. Por ejemplo, no conviene tratar de activar todos los datos a la vez, sino que es aconsejable comenzar con el principal problema de negocios que se tenga y localizar los datos relacionados con él, partiendo de cómo se obtienen, qué se puede hacer con ellos y cómo conviene medirlos. Por esto, soy enfático en señalar que el ser humano es una parte esencial de la ecuación para guiar en torno a la forma de explotar la información: de lo que se trata es de conseguir una cadencia entre máquinas y humanos, una total compaginación, confianza y colaboración, y cuando esto se logra se abre un mundo completamente nuevo para las empresas.
Algo crucial para tener en cuenta es que hablamos de un trayecto de prueba y error; es decir, que tal vez se requieran ajustes para encausar la iniciativa según la forma en que cada organización maneja su negocio, lo cual es esencial para adoptar el aprendizaje automático de manera efectiva.
Para triunfar en la iniciativa, el ingrediente de la colaboración tiene un rol crucial, incluso más que los datos mismos. Lo que está en juego es el futuro del negocio, y éste no va a depender de que se encuentre un patrón interesante, sino de cómo se involucran las personas que están en la primera línea del negocio, las que usan los sistemas que se optimizan gracias a la inteligencia aplicada para apalancar los resultados.
De cara a un futuro prometedor para las empresas
El fin último de aprovechar la inteligencia aplicada es mejorar los resultados comerciales y de negocios, y el motor individual más grande para conseguirlo es la colaboración: cuantas más partes interesadas están involucradas, mejores serán los resultados. Ahora bien, ¿cómo impulsar este ambiente colaborativo y, con él, la innovación?
Sin duda, lo primero es acabar con los silos. Las organizaciones suelen funcionar por departamentos (Ventas, Márketing, Operaciones, Investigación y Desarrollo, Legal, Cumplimiento, etcétera), y muchas veces estos no se comunican entre sí lo suficiente, pero es preciso que se unan y operen su negocio en conjunto. En este tenor, la confianza es un ingrediente básico: cuanto más confíen las personas en el proceso, más confiarán entre sí y más colaborarán y compartirán información útil.
Esto es primordial, porque una analítica exitosa no se queda únicamente en medir los resultados, sino que va más allá, retroalimentando a todos los interesados, dándoles una idea de cuán efectivos son y, además, permitiéndoles comprender mejor, a través de una visibilidad integral, los impactos que un determinado cambio puede tener, sea positivo o negativo, dependiendo las diferentes áreas del negocio, para que se puedan tomar decisiones con la vista en un panorama completo, y “jugar” con los cambios que proponen las máquinas para ver, desde un punto de vista humano, cómo mejorar los resultados generales.
Estamos ante un escenario que nos permitirá romper esquemas. Para las empresas, se trata de un momento prometedor. Todo el potencial de la inteligencia aplicada nacerá de comprender que las máquinas son excelentes procesando datos y haciendo sugerencias de decisiones, pero el ser humano debe estar totalmente involucrado para hacer un uso correcto de las herramientas.
Se trata de aplicar la IA responsable, que es una IA que guía al humano para tomar decisiones con transparencia, tomando ventaja de toda esta tecnología (como la simulación, que nos da la capacidad de validar de forma muy rápida el impacto que tendría ejecutar ciertos cambios, creando escenarios hipotéticos) y reuniendo toda la colaboración de la organización, con todas las múltiples partes incluidas y el involucramiento de los actores, para tomar juntos las mejores decisiones, para el bien del negocio.
Nota del editor: El artículo fue editado por claridad y estilo.
Sobre el autor: Bill Waid es director de Tecnología y Productos de FICO, donde dirige el desarrollo de FICO Platform. Anteriormente, fue director general de Sistemas de Gestión de Decisiones en FICO, ayudando a las empresas a adoptar soluciones de análisis, toma de decisiones y optimización que identifican y actúan sobre conocimientos predictivos únicos, en tiempo real. Comenzó su carrera como ingeniero en Neuron Data y Blaze Software. Es ingeniero civil por la Universidad de Lehigh.
