¿Cómo implementar inteligencia artificial en las empresas?

En los últimos años ha disminuido el interés en el sector empresarial por incorporar tecnologías de inteligencia artificial a sus procesos productivos, dado que muchas veces los proyectos de IA generan poco impacto. Esto sucede por múltiples motivos, pero especialmente por el desconocimiento sobre cómo implementar inteligencia artificial en las empresas. A propósito, ¿cuáles son los pasos de este proceso de digitalización, qué beneficios brinda y quién puede ayudarte a llevarlo a cabo?

Pasos para implementar inteligencia artificial

De acuerdo con una investigación realizada por Harvard Business Review, estas son las cuatro fases para una correcta incorporación de la IA dentro de las empresas.

1. Aprender haciendo

Al igual que cuando un nuevo empleado se une a la compañía, la integración de sistemas de inteligencia artificial debe ser por etapas y escalonada. Así, un proceso correcto inicia cuando:

• La IA entra en contacto con la información existente, para luego procesarla
• Los usuarios internos se familiarizan con la IA y aprenden a usarla a su favor
• La IA se alinea a los objetivos del negocio, no al revés

Si bien las primeras tareas son relativaente sencillas, forman parte de la observación que todo ente necesita para aprender a reconocer su entorno, y a partir de ello mejorarlo.

Uno de estos trabajos iniciales para los sistemas de IA es la clasificación de datos. Aunque suena como algo relativamente sencillo para este tipo de tecnología, puede aportar un gran valor a las empresas. Por ejemplo, Amazon y Netflix diseñaron algoritmos de recomendaciones luego de clasificar las preferencias de los usuarios.

Asimismo, los administradores de cartera han encontrado grandes beneficios en esta fase, ya que disponen de una mayor cantidad de información de la que sus colaboradores pueden procesar de forma efectiva por sí mismos. En ese sentido, un software de IA filtra las existencias para cumplir con los criterios de inversión predefinidos por la empresa.

2. Aprender continuamente

El siguiente paso de la implementación es configurar el sistema de inteligencia artificial para que proporcione insights en tiempo real.

Por ejemplo, gracias al machine learning la IA es capaz de pronosticar las decisiones de los usuarios en una situación determinada, y si una de estas elecciones no coincide con su historial, el sistema puede indicar la discrepancia.

Siguiendo con el caso de los administradores de cartera, a veces toman decisiones de compra o venta que aumentan el riesgo de una pérdida financiera, situación que el sistema puede alertar para que se ajuste de manera adecuada y ágil.

Cabe mencionar que los administradores siempre podrán pasar por alto la recomendación de la IA y apelar a su criterio si consideran que la inversión respeta los límites de riesgo de la empresa. No obstante, la retroalimentación les ayuda a reflexionar sobre sus decisiones.

En esta fase, el diseño de los sistemas de IA debe estar configurado como un diálogo entre el operador y la máquina: el algoritmo proporciona sugerencias con base en los datos mientras que el humano explica a la tecnología por qué declinó la sugerencia.

Desafortunadamente esta programación es inusual. Por ejemplo, cuando los bancos utilizan esta tecnología puede que el sistema marque una transacción como fraudulenta sin serlo (falso postivo). Y en esos casos deshacer la elección de la máquina es casi imposible, por lo que el proceso se convierte en una mala experiencia para el cliente.

3. Retroalimentación continua

La retroalimentación dentro de las empresas es un factor importante para el crecimiento, y puede medirse a través del desarrollo de los empleados. Sin embargo, en la mayoría de las compañías las evaluaciones de desempeño son efectuadas por los superiores jerárquicos, por lo que en algunos casos la opinión está sesgada.

Un sistema de inteligencia artificial puede solucionar este problema al generar comentarios para los empleados mediante los cuales ellos observen su propio desempeño e identifiquen cuáles han sido sus variaciones o errores.

Aunado a ello, el análisis de su comportamiento pasado les ayuda a comprender aún más sus patrones al tomar una decisión, para lo cual el sistema les sugiere opciones de mejora.

Como en la fase 2, el diálogo entre el sistema y los humanos es indispensable porque si los colaboradores pueden relacionarse y controlar los intercambios con la inteligencia artificial, es más probable que la vean como un canal seguro para la retroalimentación, cuyo objetivo central es ayudar en lugar de calificar el desempeño.

Todo esto es relevante porque existe mucha reticencia hacia el tema de inteligencia artificial. Según un estudio de Forbes, el 34% de los trabajadores temen que un robot o una máquina los reemplace en sus labores en los próximos dos años.

4. Verificación

Consiste en que la empresa desarrolle una red acoplada de humanos y máquinas (trabajadores digitales) donde ambos aporten experiencias. Aunque suena como el escenario ideal, cabe señalar que, hasta la fecha, no hay una organización en el mundo que haya alcanzado completamente esta fase.

Esto probablemente se deba a que la fase 4 está llena de retos para la inteligencia artificial, entre los cuales destacan estos dos:

• Evitar la construcción de prejuicios –antiguos o nuevos– al hacer la integración
• Respetar las preocupaciones de privacidad de las personas

Beneficios de una correcta implementación de IA

Visto lo anterior, la inteligencia artificial puede percibirse como una tecnología muy difícil de implementar en el sector empresarial.

Sin embargo, cuando los humanos determinan las reglas básicas y establecen una relación ambivalente con los sistemas, la IA deja de ser una simple herramienta y se convierte en un socio.

Además, como ya lo mencionamos en el artículo sobre los casos de éxito de inteligencia artificial para empresas, es necesario entender cómo la analítica avanzada, el machine learning y los entes de inteligencia artificial pueden agregar valor a la compañía, y a partir de ese conocimiento compartido establecer qué se busca lograr con su implementación.

A propósito, de acuerdo con una encuesta de McKensey & Company, 4 de cada 10 empresas que han implementado algún tipo de IA creen que les ha permitido reducir sus costos operativos.

Si te interesa conocer más al respecto de este tema y buscas una consultoría experta que te oriente en la implementación de inteligencia artificial en tu negocio, contáctame.

¿Tu compañía ha implementado algún tipo de inteligencia artificial? Si es así, ¿en qué fase consideras que se encuentran? En caso de no haber incursionado en la IA, ¿qué factores sobre este tipo de tecnología le causan desconfianza a tu organización?

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