Inteligencia artificial en la empresa: las 10 tendencias que marcarán 2022

La inteligencia artificial está madurando rápidamente, y cada vez son más las empresas que adoptan estrategias de IA centradas en el negocio para buscar sus beneficios en toda la organización.

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La inteligencia artificial ha alcanzado el estatus de corriente principal. En todos los sectores, las empresas han realizado con éxito pruebas de concepto y han conseguido implantar la IA en la producción. Algunas organizaciones incluso han puesto en marcha sus estrategias de IA y aprendizaje automático, con proyectos que proliferan en toda la empresa y que se completan con las mejores prácticas y los procesos.

Esta maduración general de la forma en que se aplica la IA en las empresas está cambiando la forma en que las propias empresas ven el valor estratégico de la IA y dónde esperan que se materialicen sus beneficios. Por eso, aquí están las 10 tendencias que, según los expertos del sector, marcarán la IA en la empresa a lo largo de este año.

La IA se pone a trabajar
En los primeros tiempos de la inteligencia artificial, los proyectos eran impulsados en su totalidad por los científicos de datos, que tenían datos y algoritmos a su disposición y la libertad de buscar formas de aplicar sus nuevas herramientas a los problemas empresariales. A veces tenían éxito, otras no. Hoy, esa dinámica se ha invertido. De hecho, los líderes empresariales han aprendido de los ejemplos de proyectos exitosos y son más conscientes de lo que la IA puede hacer por ellos. Como resultado, las empresas están ahora menos dispuestas a invertir en pruebas de concepto con un valor empresarial poco claro, una tendencia que ve a las unidades de negocio cada vez más en el asiento del conductor en la adopción de la IA.

«Cuando veo que las empresas tienen éxito en sus proyectos de IA, están impulsados por el negocio», dice Alex Singla, líder global de QantumBlack en McKinsey & Co. «La IA y las TI están ahí para ayudar a resolver el problema, pero no es la tecnología la que impulsa la solución». Es el negocio el que toma la delantera».

Honeywell, por ejemplo, utiliza la IA en todas sus operaciones internas y la está integrando en los productos y servicios orientados al cliente, dice Sheila Jordan, Directora de Tecnología Digital de la empresa. «Estamos muy orientados al negocio», dice. «Estamos orientados al valor. Va a ser un valor de cara al cliente. Un valor interno».

La IA impregna la empresa
Cuando Jordan llegó a Honeywell hace dos años, su primer gran proyecto fue implantar una estrategia de almacén de datos para reunir todos los datos de las transacciones de todas las fuentes. «Cada función, cada unidad de negocio tiene una agenda digital», dice. Por ejemplo, Honeywell ha digitalizado todos sus contratos. Son más de 100.000 contratos en total, lo que proporciona a la empresa una gran cantidad de datos para ayudar a crear soluciones de IA para casi todas las áreas funcionales.

Por ejemplo, con la IA todos los contratos de Honeywell pueden ahora revisarse automáticamente para detectar aspectos en los que entran en juego elementos como la inflación o los precios, dice Jordan. «Es imposible que un ser humano pueda revisar 100.000 contratos». Del mismo modo, gracias a los datos exhaustivos sobre el inventario, Honeywell puede ahora comprender qué inventario debe desecharse y cuál es reutilizable, pudiendo así tomar decisiones inteligentes sobre la gestión de las mercancías de forma más eficiente. «Estamos viendo que la IA aparece en todas las funciones: la vemos en las finanzas, a nivel jurídico, en la ingeniería, en las cadenas de suministro y, por supuesto, en las TI».

Mejora de la automatización
Este es el tercer año en que Honeywell aplica un agresivo programa de automatización. Si hay una tarea repetitiva, la empresa intentará automatizarla. «Probablemente tengamos 100 proyectos este año», dice Jordan. «Son tareas que estamos automatizando en toda la empresa a nivel global». Honeywell también está trabajando para que estos automatismos sean más inteligentes. «Vamos a poner más IA en estos robots automatizados y hacerlos más inteligentes».

Otra empresa que empezó con automatizaciones básicas basadas en reglas es Booz Allen Hamilton, que ahora está avanzando en la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en esas automatizaciones para hacerlas aplicables a una gama más amplia de tareas, dice Justin Neroda, vicepresidente de la práctica de inteligencia artificial de Booz Allen.

«La gente empieza con las automatizaciones más sencillas y luego descubre que necesita IA y ML», dice Neroda. Las automatizaciones basadas en la IA pueden ayudar a las empresas a hacer frente a la escasez de personal o a grandes volúmenes de trabajo. «O se puede automatizar la mitad de la tarea y luego las personas pueden hacer la parte más difícil».

Integrar la IA para obtener mayores beneficios
Hay un importante componente de gestión cuando se quiere implantar la IA a gran escala, dice Singla, de McKinsey. Hay que entender cómo lo va a utilizar la gente, y por gente no nos referimos sólo a los trabajadores de la tecnología, sino también a los de la parte empresarial y a una mezcla de ambos. Para ello, la IA debe integrarse de forma natural en el flujo de trabajo de las personas y su comportamiento debe modificarse lo menos posible para que acepten la IA sin traumas ni limitaciones.

Las estrategias de IA dan un giro federado
Después de que las empresas tengan éxito en las pruebas de concepto relacionadas con la IA, suelen crear centros de excelencia de IA para hacer operativa la tecnología y crear talento, experiencia y mejores prácticas. Pero una vez que una empresa alcanza un nivel de masa crítica, entonces tiene sentido dividir algunos de estos centros de excelencia y federar la IA, trasladando a los expertos directamente a las unidades de negocio donde más se necesitan.

«Para las empresas menos maduras, es importante tener un centro de excelencia que albergue el talento y la formación», dice Singla, de McKinsey. «De lo contrario, es poco probable que las empresas tengan la capacidad de escalar. Las personas con talento quieren estar con otras personas de ideas afines. Y los menos experimentados se benefician de estar en un centro de excelencia porque pueden crecer o aprender».

La IA provoca la transformación de los procesos empresariales
Cuando las empresas empiezan a utilizar la IA, suelen buscar pasos individuales en los procesos empresariales en los que la IA puede marcar la diferencia. «Descomponemos el proceso en piezas, digitalizamos cada una de ellas e insertamos la IA para que sea eficiente», dice Sanjay Srivastava, director digital de Genpact. «Pero al final, el proceso sigue siendo el mismo. Cada parte es mejor, más rápida, más barata, pero el proceso en sí no cambia».

Pero la IA también tiene el potencial de cambiar radicalmente los procesos empresariales. Por ejemplo, Genpact realiza una gran cantidad de trabajo de procesamiento de cuentas para los clientes. «Cuando aplicamos la IA a las facturas, podemos saber qué facturas serán impugnadas y entender qué parte de la cartera tiene el mayor riesgo». Con los poderes de predicción que ofrece la IA, todo el proceso puede reestructurarse. «Cuando aplicamos la IA, podemos pensar en la cadena de valor de principio a fin y rediseñarla por completo».

Los MLOps se hacen realidad
Según un informe de McKinsey publicado a finales de 2021, uno de los factores que distingue a las empresas que consiguen un mayor aumento de beneficios con la IA es su uso de MLOps. Esta es la próxima gran tendencia en inteligencia artificial, dice Carmen Fontana, responsable de prácticas de tecnología emergente y en la nube de Augment Therapy, una empresa tecnológica especializada en fisioterapia pediátrica. Anteriormente, Fontana era el director de prácticas para la nube y la tecnología emergente en Centric Consulting.

El objetivo es llevar el aprendizaje automático de la teoría a la producción, aunque en el pasado no hemos visto a muchas empresas hacerlo. Sin embargo, hoy en día existen herramientas y metodologías establecidas que permiten a las organizaciones ser más rigurosas en la forma de entrenar, implementar y supervisar los modelos de inteligencia artificial. «Todo esto va en la dirección de institucionalizar la IA y el aprendizaje automático. Por eso el mercado ha cambiado mucho».

Las empresas crean «pipelines» de IA

Actualmente, Booz Allen Hamilton tiene en marcha unos 150 proyectos diferentes de inteligencia artificial con sus clientes. Pero en el último año, la empresa ha empezado a alejarse de ese modelo único. «En el último año y medio, hemos invertido en capacidades modulares y en conductos de extremo a extremo», dice Neroda.

De hecho, el éxito de la IA requiere algo más que un modelo de trabajo. Hay todo un proceso necesario para mantener el modelo a lo largo del tiempo, ya que los datos cambian y los modelos se perfeccionan continuamente. «El mayor reto es cómo vincular todas las herramientas», dice. «Hemos trabajado para estandarizar este modelo y construir piezas reutilizables en todos los proyectos».

Las organizaciones buscan crear confianza en la IA
A medida que los empleados y los ejecutivos se familiarizan con la IA, confían cada vez más en ella para tomar decisiones críticas para el negocio, incluso cuando esas decisiones van en contra del instinto humano. Michael Feindt, consultor de estrategia y fundador de Blue Yonder, trabajó recientemente con un gran minorista británico de alimentos que se enfrentaba a problemas de la cadena de suministro relacionados con la pandemia. Cuando la empresa utilizaba procesos manuales para gestionar su cadena de suministro, había muchas estanterías vacías. Además, faltaban personas con los conocimientos, la capacidad y la voluntad de hacer el trabajo.

Los sistemas automatizados basados en la inteligencia artificial ofrecían una reducción de costes y un mayor rendimiento. Sin embargo, cuando llegó la pandemia, la gente quiso desactivar los sistemas automatizados. «Pero entonces vieron que los sistemas automatizados podían adaptarse mucho más rápido que los humanos».

Así que, en lugar de cerrar los sistemas, la empresa se amplió para incluir no sólo las tiendas, sino también los centros de distribución. El resultado ha sido que hay menos estanterías vacías y menos residuos de alimentos que tirar. Además, los responsables de las tiendas dejaron de dedicar dos horas al día a preparar los pedidos y empezaron a utilizar ese tiempo para mejorar la satisfacción de los clientes.

También hay otras formas de crear confianza en la IA, dice Feind. «Algunas personas son críticas y no creen que la IA pueda tomar las mejores decisiones posibles. Añadir una IA explicable puede ayudar a aliviar algunas de estas preocupaciones. La IA explicable se produce cuando el sistema explica a los usuarios humanos qué factores han intervenido en la decisión tomada.

Surgen nuevas posibilidades de modelos de negocio
En algunos ámbitos, la IA está empezando a crear oportunidades que nunca antes habían existido. Los vehículos autónomos, por ejemplo, tienen el potencial de transformar las empresas y crear tipos de negocio totalmente nuevos. Pero las transformaciones empresariales impulsadas por la IA también pueden producirse a menor escala.

Por ejemplo, un banco que requiere una revisión humana no puede permitirse ofrecer préstamos pequeños. El coste de investigar y procesarlas sería mayor que los ingresos por intereses que podría obtener el banco. Pero si se utilizara la IA para evaluarlos y procesarlos, los préstamos de menor cuantía permitirían al banco atender a grupos de clientes totalmente nuevos sin tener que cobrar tasas exorbitantes.

«Estos casos de uso aún no están tan extendidos», afirma Jai Das, presidente y socio de Sapphire Ventures. «Cambian fundamentalmente la forma de operar y las empresas no cambian tan rápido». La marea empezará a cambiar cuando la IA y el ML se conviertan en herramientas utilizadas por todos los trabajadores del conocimiento en la empresa, afirma Das. «Todavía no estamos ahí. Probablemente pasarán otros cinco años antes de que todo el mundo utilice la IA y el ML para hacer su trabajo.»

Redacción CambioDigital OnLine – CWI.it

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