IA en las empresas, ¿cómo empezar?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas inteligentes. Se ha convertido en una parte esencial de la industria tecnológica.

Los avances en esta materia están permitiendo expandir, de manera exponencial, las nuevas posibilidades de manejar la gran cantidad de información que existe en estos momentos y su utilización comercial y de otra índole.

La investigación asociada con la IA es altamente técnica y especializada. Los problemas centrales de la IA incluyen la programación de computadoras para ciertas actividades como:

Robotic Process Automation (RPA)

Es la tecnología que permite a cualquier persona configurar un software informático o un robot, para emular e integrar parte de un proceso digital realizado previamente por una persona. Los robots RPA utilizan la interfaz de usuario para capturar datos y manipular aplicaciones, al igual que los humanos. Interpretan, desencadenan respuestas y se comunican con otros sistemas para realizar una gran variedad de tareas repetitivas, con considerables ventajas: un robot de software RPA nunca duerme y comete cero errores.

Tecnologías cognitivas

Productos del campo de la IA. Pueden realizar tareas que solo los humanos solían ser capaces de cumplir. Los ejemplos de tecnologías cognitivas incluyen visión artificial, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz y robótica.

Definitivamente no es buena idea comenzar por un gran proyecto que cambiará a toda la empresa y la llevará a la cúspide de la utilización de la IA. “Lo más apropiado es comenzar por adoptar un enfoque gradual y no transformativo; centrándose en aumentar, en lugar de sustituir, las capacidades humanas. Para sacar el máximo provecho de la IA, las empresas deben comprender qué tecnologías realizan qué tipo de tareas, crear una cartera priorizada de proyectos basadas en las necesidades del negocio y desarrollar planes para escalarlos en toda la empresa”, según Thomas H. Davenport y Rajeev Ronanki.

Entonces, ¿cómo llevamos a la práctica este direccionamiento para implementar la IA en nuestras empresas o emprendimientos de la manera más apropiada? Forbes sugiere estos pasos:

1.- Designar a una persona experta en IA: Es necesario tener a alguien que comprenda las capacidades potenciales de la IA, para fomentar la cooperación y el intercambio entre las diversas áreas de la empresa.

2.- Enfocarse en un grupo diverso de trabajadores que conozcan la IA: No solo en las tecnologías de la información, sino también en la logística, en la cadena de suministro y en cualquier función empresarial en la que se pueda implementar la IA.

3.- Presentar la capacitación en IA y el aprendizaje continuo: Para aprovechar la IA, es importante que los miembros del equipo tengan conocimientos tecnológicos y la empresa cuente con instalaciones líderes en la industria de la IA. Así, podrá fomentar la contratación de personas calificadas, que se sentirán más atraídas por el negocio si se cuenta con estas tecnologías.

4.- Reclutar talento listo para la IA: Casi la mitad de los ejecutivos (el 48 %) afirman que el reclutamiento es primordial para la implementación de la IA en las empresas. Por tanto, es básico buscar talento para áreas como la ciencia de datos o la inteligencia de negocios, e integrar las capacidades de la IA en otras áreas más amplias.

5.- Comprometerse con consultores o proveedores de tecnología: Las empresas que se dedican a la IA pueden ofrecer ventajas de esta a otras empresas. Por tanto, trabajar en colaboración con estos proveedores y consultores puede ayudar a obtener mejores perspectivas sobre cómo aprovechar la IA.

6.- Involucrarse con socios externos, proveedores y clientes: Las empresas líderes en estas tecnologías son más propensas a colaborar con grupos externos, con diversas iniciativas de IA. Así, el 52 % está participando en estas iniciativas, en contraposición con tan solo el 35 % de las empresas que no son líderes en este sector. También se involucran más con los clientes y participan en asociaciones temáticas de IA con universidades.

7.- Enfoque en las necesidades comerciales: Para avanzar con la IA en cualquier empresa, hay que definir los desafíos del negocio y considerar las formas en las que se puede aplicar la IA con una perspectiva empresarial.

Resumiendo, antes de entusiasmarnos con una implementación de IA, primero debemos conocer lo más que podamos sobre esta y las distintas opciones que ofrece (automatización de procesos, percepción cognitiva y compromiso cognitivo, entre otras). Luego, realizar un detallado mapeo de nuestra empresa y definir dónde podrá haber un mayor beneficio-costo sobre una implementación que podrá ser costosa, larga y llena de alineamientos (que nunca son fáciles) dentro de la compañía. Pero no confundamos, esto es como gatear antes de caminar. Mientras más nos demoremos en implementar la IA, mayor será la distancia que habrá con respecto a lo que ya está (y continúa apareciendo con mucha velocidad en el mercado); y, obviamente, cuando nos decidamos, la distancia podría ser irrecuperable.

Sin prisa, pero sin pausa, debemos apuntar a implementar la IA en nuestras empresas. La mejor forma de hacerlo dependerá de cómo es cada una de ellas (modelo de negocio, clientes, procesos, relación con el medio ambiente y el flujo de caja entre varias características diferenciadoras) y, como siempre, de los equipos que adquieran y acepten el compromiso de realizar esta vital tarea.