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01
oct 2017
Inteligencia Artificial y el impacto en el entorno empresarial

Es posible que estés leyendo este artículo desde tu smartphone (iPhone, Android, etc.), los cuales tienen menos de 10 años en el mercado y es muy probable que desde este smartphone hagas transferencias bancarias, leas el periódico, compres y vendas acciones e incluso revises el estado operativo de tu empresa. La tecnología actual ha cambiado de forma radical la forma en la que hacemos las cosas y sin duda lo va a seguir haciendo.

Este artículo explora lo que muchos expertos creen que será el gran avance tecnológico de nuestra era, el cual describen que será más grande que el auge que han tenido los smartphones. Me refiero a la inteligencia artificial.

Este artículo resuelve las siguientes preguntas:

• ¿Qué es la inteligencia artificial?
• ¿Cuáles son los usos actuales de la inteligencia artificial?
• ¿Qué sigue en términos de inteligencia artificial?
• ¿Qué puedo hacer para incorporar la inteligencia artificial a mi empresa?

¿Qué es la inteligencia artificial?

Durante más de 250 años los impulsores fundamentales del crecimiento económico han sido las innovaciones tecnológicas. Los más importantes son las que los economistas llaman tecnologías de uso general, una categoría que incluye la máquina de vapor, la electricidad y el motor de combustión interna. Cada una de estas innovaciones tecnológicas impulsó innovaciones y oportunidades adicionales. El motor de combustión interna, por ejemplo, dio lugar a automóviles, camiones, aviones, junto con grandes tiendas, centros comerciales, nuevas cadenas de suministro e incluso el desarrollo de los suburbios. Empresas tan diversas como Walmart, UPS y Uber encontraron maneras de aprovechar la tecnología para crear nuevos modelos de negocio rentables.

La tecnología de uso general más importante de nuestra época es la inteligencia artificial o Artificial Intelligence (AI), en particular el aprendizaje automático de las máquinas o Machine Learning (ML), es decir, la capacidad de la máquina para mejorar su rendimiento progresivamente a través de aprendizaje surgido de la clasificación y procesamiento de la información recolectada en su operación diaria sin que los seres humanos tengan que explicar exactamente cómo realizar todas las tareas que se le dan. En los últimos años, el aprendizaje mecánico se ha vuelto mucho más eficaz y ampliamente disponible. Ahora podemos construir sistemas que aprendan a realizar tareas por su cuenta.

Un gran ejemplo de ML es el proyecto de AI de Facebook, en el que buscaba desarrollar bots (también conocidos como robots virtuales) que pudieran aprender habilidades de negociación para utilizarlos en atención a clientes. Se realizaron experimentos donde había comunicación entre los bots y para sorpresa de los investigadores, los bots crearon su propio lenguaje para eficientar su comunicación, un lenguaje que los investigadores no pudieron seguir, por lo que decidieron acabar con el experimento.

¿Por qué es tan importante? Dos razones. En primer lugar, los seres humanos sabemos más de lo que creemos. Es decir, no podemos explicar exactamente cómo somos capaces de reconocer un rostro o cómo actuar socialmente al llegar a un lugar donde nunca habíamos estado anteriormente. Antes de ML, esta incapacidad para articular nuestro propio conocimiento significaba que no podíamos automatizar muchas tareas. Ahora podemos.

En segundo lugar, los sistemas ML son a menudo excelentes estudiantes. Pueden lograr un rendimiento sobrehumano en una amplia gama de actividades, incluyendo la detección de fraude y el diagnóstico de enfermedades. Estos excelentes estudiantes digitales se están esparciendo a través de la economía, y su impacto será profundo.

¿Cuáles son los usos actuales de la inteligencia artificial?

Las organizaciones líderes de hoy utilizan herramientas basadas en el aprendizaje automático para automatizar los procesos de decisión y están comenzando a experimentar con usos más avanzados de la inteligencia artificial para la transformación digital. Se prevé que la inversión corporativa en inteligencia artificial se triplicará en 2017, convirtiéndose en un mercado de US $100,000 millones para el año 2025. En el año 2016 se registraron US $ 5,000 millones en inversiones de capital de riesgo o Venture Capital en aprendizaje de máquinas. En una encuesta reciente, el 30% de los encuestados predijeron que la AI sería el mayor disruptor de su industria en los próximos cinco años. Esto sin duda tendrá efectos profundos en el lugar de trabajo.

A continuación se mencionan algunos ejemplos concretos de cómo la AI y el aprendizaje automático de las máquinas están creando valor en las empresas de hoy:

1.- Contrataciones: Uno de los trabajos más complicados de un gerente es escoger a la persona correcta para algún puesto y generalmente invierte mucho tiempo encontrando al candidato con la experiencia correcta. Hoy hay un software que rápidamente puede revisar miles de perfiles de candidatos y arrojar en segundos una lista de la gente que tiene las credenciales y la mayor probabilidad de lograr el éxito en la empresa.

2.- Servicio al cliente: El servicio al cliente tradicional se basa en crear manuales y con base en estos capacitar al personal. Con la AI, se pueden combinar datos históricos de servicio al cliente con algoritmos que aprenden continuamente de las interacciones y así dar respuestas de alta calidad. De hecho, el 44% de los consumidores estadounidenses ya prefieren chatbots sobre seres humanos para temas de servicio a cliente. Personal de servicio al cliente puede intervenir para manejar las excepciones, pero los algoritmos aprenden de estas excepciones para hacerlo mejor la próxima vez.

3.- Medición de la exposición de la marca: Los programas automatizados pueden reconocer productos, personas, logotipos y más. Por ejemplo, el reconocimiento avanzado de imágenes puede usarse para rastrear la posición de los logotipos de la marca mediante un video de un evento deportivo. Los patrocinadores corporativos pueden ver el retorno de inversión en el patrocinio con análisis detallado, incluyendo la cantidad, duración y ubicación de los logotipos corporativos.

4.- Mejorar la lealtad y la retención del cliente: Las compañías pueden revisar las acciones de los clientes, sus transacciones y su sentimiento social en redes sociales para identificar a los clientes que están en alto riesgo de perder. Por ejemplo, cuando los hijos logran la independencia económica, suelen cambiarse de proveedor de telefonía celular o de banco. Las empresas pueden usar el aprendizaje automático hacer ofertas personalizadas, basadas en los patrones de uso del individuo, antes de que se vayan con el competidor.

5.- Análisis del anaquel en una tienda: Una empresa de bebidas podría utilizar la inteligencia artificial (a través de una cámara y el análisis de imágenes) para ver si su material POP está en la ubicación prometida en la tienda o si su anaquel está bien abastecido con productos y el producto está en la posición correcta.

6.- Detección de fraude: La organización típica en EEUU pierde el 5% de los ingresos cada año en fraude. Mediante la construcción de modelos basados en transacciones históricas, información de redes sociales y otras fuentes externas de datos, los algoritmos de aprendizaje de máquinas pueden usar el reconocimiento de patrones para detectar anomalías, excepciones y valores atípicos. Este tipo de “seguridad algorítmica” es aplicable a una amplia gama de situaciones, como la ciberseguridad y la evasión fiscal.

7.- Mantenimiento predictivo: El aprendizaje automático permite detectar anomalías en la temperatura de un eje del tren que indican que se congelará en las próximas horas. En lugar de tener mercancía parada a la espera de una costosa reparación, el tren puede ser desviado al mantenimiento antes de que falle y la mercancía llegar a los consumidores.

8.- Cadenas de suministro con menos interrupciones: El aprendizaje automático permite el análisis de datos logísticos para predecir y mitigar los riesgos de la cadena de suministro. Los algoritmos pueden analizar datos sociales públicos y fuentes de noticias en múltiples idiomas para detectar, por ejemplo, un incendio en una fábrica remota que suministra autopartes vitales que se utilizan en la transmisión de un automóvil.

9.- Administración de bienes vía drones: Los drones equipados con cámara de video pueden realizar inspecciones externas de sistemas de infraestructura como puentes y túneles. También pueden inspeccionar rápidamente equipo crítico como aviones o buques. Las imágenes son analizadas automáticamente para detectar nuevas grietas o cambios en las superficies.

¿Qué sigue en términos de Inteligencia Artificial?

Aunque ya está en uso en miles de empresas de todo el mundo, la mayoría de las grandes oportunidades aún no se han aprovechado. Los efectos de la AI aumentarán en la próxima década, ya que la fabricación, el comercio minorista, el transporte, las finanzas, el cuidado de la salud, la ley, la publicidad, los seguros, el entretenimiento, la educación y virtualmente cualquier otra industria transforman sus procesos básicos y modelos empresariales para aprovechar el aprendizaje automático. El cuello de botella ahora está en la gerencia, la puesta en práctica, y la imaginación del negocio.

Las computadoras son dispositivos para contestar preguntas, no para hacerlas. Eso significa que seguirán siendo esenciales los empresarios, los innovadores, los científicos, los creadores y otros tipos de personas que descubran el problema que hay que solucionar.

La inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático de las máquinas, es la tecnología de uso general más importante de nuestra era. El impacto de estas innovaciones en los negocios y la economía se reflejará no sólo en sus contribuciones directas, sino también en su capacidad para permitir e inspirar innovaciones complementarias. Nuevos productos y procesos están siendo posibles gracias a mejores sistemas de visión, reconocimiento de voz, resolución inteligente de problemas y muchas otras capacidades que ofrece el aprendizaje de la máquina.

¿Qué puedo hacer para incorporar la inteligencia artificial a mi empresa?

El aprendizaje automático permite a una empresa re-imaginar y re-diseñar procesos de negocio con inteligencia digital. El potencial es enorme. Es por eso que los proveedores de software están invirtiendo fuertemente en incluir AI en sus aplicaciones existentes y en la creación de nuevas soluciones. Tal es el caso del nuevo iPhone, que tiene reconocimiento facial para desbloquear el teléfono.

Hay 3 acciones que se tiene que tomar como empresario:

1.- Mejorar la calidad de la información.
2.- Incluir la inteligencia artificial dentro de las prioridades de la empresa.
3.- Eliminar la mentalidad de que las máquinas reemplazarán los empleos.

1.- Mejorar la calidad de la información: Hoy no hay disponibilidad de grandes cantidades de datos de alta calidad que se pueden utilizar para entrenar algoritmos. En muchas organizaciones, la información no se encuentra en un solo lugar o en un formato utilizable, o contienen sesgos que conducen a malas decisiones. Para preparar su empresa para el futuro, el primer paso es evaluar sus sistemas de información existentes y los flujos de datos para distinguir las áreas que están listas para la automatización de aquellas en las que se necesita más inversión. Considere la posibilidad de nombrar a un jefe de datos y en un futuro, con mejor información, abrir con un departamento de inteligencia de negocios para asegurar que los datos se administran adecuadamente como un activo corporativo y pueda ser un factor para la toma de decisiones.

2.- Incluir la inteligencia artificial dentro de las prioridades de la empresa: Con tantas oportunidades, puede ser difícil saber por dónde empezar. Muchas organizaciones están implementando centros de AI para trabajar en estrecha colaboración con los departamentos de negocios. Dondequiera que empiece, es importante vincular los proyectos a una estrategia de plataforma digital a largo plazo para evitar que haya una desconexión entre resultados a corto plazo y a la estrategia digital a largo plazo.

3.- Eliminar la mentalidad de que las máquinas reemplazarán los empleos. Muchos empleados se preocupan por las consecuencias de toda esta tecnología en sus roles. Para la mayoría, será una oportunidad para reducir tediosas tareas y hacer más, pero es vital que los empleados tengan incentivos para asegurar el éxito de las nuevas iniciativas de aprendizaje de máquinas. También tendrá que pensar cuidadosamente acerca de los clientes. La inteligencia artificial puede aumentar el poder de obtener información de los clientes, tal vez más allá del punto donde los clientes se sientan cómodos. Se deben implementar procedimientos para auditar los efectos reales de cualquier sistema automatizado y siempre debe haber recursos y anulaciones como parte de los procesos. Los sistemas de AI que usen datos sobre personas deberán de ser mencionados claramente en el aviso de privacidad.

El aumento continuo de AI es inevitable, y su penetración en las empresas crece a una velocidad vertiginosa. La pregunta ahora no es sobre la adopción de la inteligencia artificial, sino sobre qué tan rápido se debe hacer. Al mismo tiempo, las organizaciones deben ser reflexivas acerca de cómo aplican AI a sus organizaciones, con una comprensión completa de las ventajas y desventajas inherentes a la tecnología.

Alejandro Rocha Bracamontes
Socio Director de ZIMMA
Octubre 2017

Bibliografía:
• Artificial Intelligence and the Future of Work, Daniel Hugo, 23 August 2017
• The Business of Artificial Intelligence, HBR, 26 July 2017
• 8 Ways Machine Learning Is Improving Companies’ Work Processes, HBR, 31 May 2017
• AI, Andressen Horowitz, Frank Chen, June 10 2016
• What executives need to know about Artificial Intelligence, McKinsey & Co, 7 Jul 2017
• Facebook ai creates its own language, Forbes, 31 Jul 2017

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