¿Qué tan exitosa es la inteligencia artificial para empresas?

La inteligencia artificial para empresas promete ayudarlas a generar más ganancias a partir de la automatización de tareas, el análisis de grandes bases de datos y otros beneficios. Sin embargo, ¿qué resultados hay tras su implementación?, ¿cuántos casos de éxito conoces?

Uso de inteligencia artificial en las empresas

Aunque el uso de inteligencia artificial en el mundo empresarial ha ido en aumento, en los últimos años han disminuido las expectativas acerca de los beneficios y alcances de esta tecnología.

A propósito, estos son algunos de los factores que inciden en la percepción general que sobre la IA tienen las compañías e instituciones:

• Los CEOs ven poco impacto de esta tecnología en el trabajo diario
• Pocas empresas están listas para implementar nuevas tecnologías porque no son gigantes en sus industrias o no han comenzado un proceso de digitalización
• La ley de Moore ya no es irrefutable porque cada vez es más difícil hacer herramientas y softwares más avanzados, pequeños y veloces
• Los costos de la inteligencia artificial se han ido a las nubes debido al aumento en el precio de los insumos requeridos, la falta de desarrollo de Big Data y la alta inversión requerida para implementarla

Ahora bien, las empresas que deciden incorporar alguna herramienta de IA a sus operaciones lo hacen para alcanzar estos objetivos:

• Aumentar la eficiencia de sus recursos humanos, materiales y financieros
• Optimizar sus procesos productivos
• Innovar sus métodos de trabajo para destacar en su mercado
• Generar conocimientos que les brinden una ventaja competitiva
• Crear nuevos mercados, experiencias y hasta deseos
• Mejorar su servicio a clientes, proveedores y colaboradores

De acuerdo con una investigación de 2020 realizada por Boston Consulting Group, usar inteligencia artificial para modelar la estrategia de precios puede generar un aumento del 5% en los ingresos anuales.

A medida que la economía mundial se recupere de la crisis generada por la pandemia de Covid-19, se espera que más empresas inviertan en soluciones de IA.

Para ello es importante que los líderes empresariales entiendan cómo funcionan los distintos tipos de inteligencia artificial y dónde conviene utilizarlos, y a partir de ello compartan estos conocimientos con sus colaboradores.

La idea es que la inversión en inteligencia artificial tenga objetivos claros desde un inicio para que la inversión alcance un ROI que consolide y potencie la posición de la empresa en su mercado.

Casos de éxito

Existen múltiples aplicaciones de IA que ya mejoran el servicio al cliente, maximizan las ventas, perfeccionan la ciberseguridad, optimizan las cadenas de suministro, liberan a los trabajadores de las tareas repetitivas, mejoran los productos existentes y encuentran nuevas formas de producir y presentar productos y servicios.

Algunos ejemplos de ello se muestran a continuación por industria:

Tecnológica

• Facebook y el uso de algoritmos para analizar miles de mensajes por segundo
• El machine learning de Google para ofrecer mejores resultados de búsqueda
• Amazon, Spotify y Netflix con la recomendación de productos y servicios de acuerdo con las preferencias de sus usuarios
• Las experiencias inmersivas de las plataformas multiexperiencia como Microsoft Visual Studio y Oracle

Sanitaria

• Los chips cerebrales de Neuralink para complementar y aumentar las capacidades humanas
• La simulación de redes neuronales, desarrollada por Neural Actions, para procesar grandes volúmenes de información
• La detección temprana de virus, como lo hizo el algoritmo de la empresa BlueDot, que detectó el Covid-19 antes que la OMS
• Los xenobots de la Universidad de Vermont y el Instituto Wyss de Harvard para realizar cirugías y tratamientos médicos más precisos

Alimentaria

• El machine learning aplicado a la acuicultura para mejorar la técnica de biofloc en cultivos de camarón, aplicado por Atarraya Inc
• El mapeo de cultivos mediante drones que evalúan las condiciones climatológicas, procesado por SAP

Retail

• Los asistentes de voz, Alexa y Google Home, que brindan un canal más de comunicación para operaciones de compra/venta

Seguridad

• La app de Root Insurance, ejecutada por IBM Watson, para identificar con sensores el comportamiento riesgoso de los conductores y así determinar los costos de pólizas

Laboral

• El sistema de gamificación de Unilever para reclutar a los candidatos más óptimos para sus vacantes

Bancaria

• El asistente virtual de Banorte que responde dudas a los usuarios en un lenguaje claro y lo más cercano posible a una interacción humana

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Casos fallidos

Si bien los casos anteriores de implementación de inteligencia artificial son exitosos, esto no siempre sucede así.

Además del ya mencionado desconocimiento tecnológico por parte de las organizaciones y la poca claridad en los objetivos de su implementación, existen otros factores que determinan el éxito o el fracaso de la implementación de IA en las empresas:

• Falta de análitica avanzada. Muchas compañías cuentan con una gran cantidad de datos, pero sus archivos no están organizados ni en los formatos adecuados para alimentar los algoritmos que pueden procesarlos.
• Desafíos éticos y legales. Los resultados de la implementación de modelos de inteligencia artificial se dan en el plano físico, por lo que tienen efectos en las personas que interactúan con ellos; por ende, la IA tiene retos pendientes para no causar perjuicios, ni siquiera de manera colateral.
• Difícil comprensión de los resultados. Determinar las razones por las que estos sistemas llegan a ciertas conclusiones puede ser complejo debido al tipo de decisiones y análisis que son capaces de ejecutar, los cuales no siempre coinciden con las formas del pensamiento humano.

Como ves, la inteligencia artificial tiene que ver con herramientas y procesos que son más cercanos de lo que parecen. Y el valor que genera para las empresas mejora tanto su oferta de valor como su eficiencia operativa.

¿En tu empresa utilizan algún tipo de inteligencia artificial? ¿Qué le hace falta a tu organización para implementar IA? ¿Qué aspectos de esta tecnología crees que sean imprescindibles en tu industria o mercado en los próximos años?

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