Durante los últimos años se viene anunciando, ¡con bombos y platillos!, que las tecnologías disruptivas revolucionarán nuestras vidas y cambiarán drásticamente los circuitos operativos en las empresas.
Y muchos nos dejamos seducir por estos “cantos de sirena” que suenan muy bien. Pero a la hora de plasmar ese entusiasmo en aspectos concretos de la actividad diaria, buena parte de los CIOs no saben por dónde empezar. ¿Y entonces?
La inteligencia artificial (IA), el machine learning y la analítica son las vedettes tecnológicas de los últimos años. Y en 2019 finalmente comenzarán a aportar beneficios reales para las empresas que adoptaron estas tecnologías en forma temprana. El futuro, incluso, es más promisorio: basta indicar que el gasto global en sistemas cognitivos e inteligencia artificial se ubicará en los USD 77,6 mil millones en 2022, triplicando los USD 24 mil millones pronosticados para 2018. De esa inversión, las soluciones de software acapararán el 40%.
¿Cómo obtener valor real?
Para impactar sobre la productividad y obtener retornos económicos concretos hay que “bajar estas tecnologías a tierra” y determinar qué áreas de la empresa las podrían aprovechar mejor. En la Argentina, apenas el 14% de las firmas de tecnología están usando IA en alguna etapa de su proceso productivo o de atención al cliente, y esto, en gran medida, porque no está claro dónde se le puede sacar más retorno.
A nivel global, la situación no es tan distinta: una encuesta indicó que apenas el 20% de las compañías de tecnología, salud, retail y telecomunicaciones adoptó una o más tecnologías relacionadas con IA como un elemento significativo de su negocio; el restante 80% está pensando o experimentando con ella.
Una empresa puede tener un plan estratégico, presupuesto y conocimiento para implementar IA, pero necesita detectar cómo extraerle valor. En tal sentido, lo primero es bajar las expectativas, ya que estas tecnologías tampoco son una “bala de plata”: su valor real se obtiene al combinar tecnologías y herramientas que permitan crear aplicaciones ajustadas a los requerimientos de las empresas.
Los usos concretos
Hoy se está usando IA para:
- Modificar la forma de vincularse con los clientes, ciudadanos, pacientes o empleados.
- Sumar inteligencia y eficiencias en los procesos de áreas como RR.HH., compras, producción, contact center, marketing y cadena de suministro.
Los chatbots y asistentes virtuales “picaron en punta” como soluciones basadas en IA ya ampliamente implementadas. Y continúan madurando para optimizar la forma de interacción y mejorar la experiencia de los clientes –particularmente en el soporte de primer nivel–. De hecho, se espera que en 2019 los chatbots tengan una adopción generalizada a nivel corporativo.
La IA también se emplea para realizar sugerencias personalizadas a los clientes de compañías orientadas al consumidor (como agencias de viajes), sobre la base del historial de navegación y a las búsquedas recientes. En efecto: el machine y el deep learning ya están haciendo aportes concretos para personalizar ofertas y potenciar las relaciones con los clientes, aprovechando los datos sobre gustos y preferencias. Esto lo saben muy bien compañías como Amazon, Netflix y Google, que vienen utilizando estos avances hace tiempo.
Las soluciones basadas en deep learning también se están utilizando para reconocer imágenes, identificar rostros y expresiones faciales, señales, textos, paisajes, etc., y resultan de gran ayuda para la detección temprana de enfermedades, identificar contenidos inadecuados en la web, reconocer criminales o patentes de autos, etc. Y el machine learning, por su parte, está ayudando a desplegar modelos predictivos en distintas industrias.
Grandes compañías tecnológicas –como IBM– están desarrollando servicios y capacidades de aprendizaje automático. Y otras –como Amazon, Microsoft y Google– ofrecen modelos preentrenados en distintas categorías (análisis predictivo, reconocimiento de voz, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, etc.) a modo de paquetes aplicables en una o varias industrias.
Ahora bien: la adopción de IA –incluso bajo la modalidad de servicios paquetizados– no eximirá a las empresas de tener sus capacidades y habilidades digitales básicas correctamente implementadas. Al contrario: para realizar implementaciones de este tipo realmente efectivas hay que contar con los despliegues fundamentales, además de tener estrategias proactivas.
Con estos datos y condiciones iniciales podremos detectar áreas de aplicación apropiadas en nuestra empresa y verificar, de alguna manera, si lo que lo que sugirió el CEO de Google, Sundar Pichai, es realmente cierto: “La inteligencia artificial tendrá un impacto superior al que tuvieron en su momento el fuego y la electricidad”.
