Inteligencia artificial en la empresa de hoy

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CUADERNOS DEL FUTURO

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EMPRESA DE HOY

En colaboraciรณn con:

www.futturnauta.es


ÍNDICE 1. SUMARIO 3 2. IA EN ACCIÓN 4 3. ALTAS EXPECTATIVAS 5 4. ADOPTANDO IA 7 5. OBSTÁCULOS 8 6. SIN DATOS NO HAY IA 10 7. ¿COMPRAR O DESARROLLAR? 12 8. IA, NO ES SOLO TECNOLOGÍA

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9. IA Y LA CREACIÓN DE VALOR 16 10. ¿Y LOS PRÓXIMOS 20 AÑOS? 18


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1. SUMARIO

Querid@ lect@r, Este documento sólo pretende contestar a una pregunta. ¿Qué están haciendo las compañías con la IA, hoy en día? Y lo hace con la única intención de aportar a tu empresa una serie de ideas e iniciativas que le permitan saber o bien cuál es su situación con respecto al mercado, o bien qué camino debe recorrer, si aún no lo ha empezado. Porque la verdad de hoy es que una cosa son los deseos de los ejecutivos sobre la IA y lo que ésta puede aportar a sus empresas, y otra distinta el estado actual de la IA en el tejido empresarial. Si le preguntas a los directivos de las empresas, el 75% están convencidos de que la IA no solo cambiará su modelo de negocio, sino que les permitirá evolucionar hacia nuevos negocios. Y claro está que estos mismos directivos parten de una verdad absoluta, que no es otra que el que la IA les permitirá obtener o mantener ventajas competitivas en sus mercados.

Y es precisamente ese gran agujero que hay entre las empresas que ya han iniciado sus acciones de IA, y ganan terreno y distancia, con respecto a las que están mucho más rezagadas e incluso paradas lo que alarma. El motivo es simple: los que ya empezaron tiempo atrás han entendido qué implica IA y que ésta no será útil si la aportación de datos no es correcta en tiempo, calidad y consistencia, ya que la IA no nace enseñada, sino que aprende a medida que le llegan los datos. Y para esto has de invertir en talento IA. Además, aquellas que empezaron hace tiempo ya han dado las primeras demostraciones y resultados, lo cual hace que el management senior que gestiona dichas empresas haya sido capaz de entender las bondades de IA y las expectativas, dando más “rienda suelta” a los intrapreneur de la IA en sus empresas.

Pero igual que los deseos y aspiraciones son altas, la realidad de la IA en las empresas no lo es, ya que solo 1 de cada 20 empresas han incorporado de una forma seria y amplia la IA en sus procesos. Y no llega al 40% las empresas que tienen una estrategia IA, de las cuales la mayoría son grandes compañías, ya que la pyme casi no está presente.

FUENTES: MIT Review, Infosys Ltd., Unión Europea, Boston Consulting Group

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2. IA EN ACCIÓN La idea de que IA implica pérdida de puestos de trabajo es cultura popular. Pero eso no es lo que dicen muchos de los ejecutivos de grandes empresas, los cuales creen que a medio plazo (5 años más o menos) IA aportará la gestión y ejecución de las tareas más tediosas, aburridas y de precisión que hoy ejecutan los empleados humanos. Ejemplos como los de Accenture o Airbus (programa A350), que han sido capaces de introducir IA o Robots de Software con IA, han mejorado la productividad de estas empresas, pero no ha eliminado a los ingenieros o especialistas que la empresa necesita. Los ha convertido en más productivos. Ambas empresas han recurrido a la inteligencia artificial. Combinando datos de producción anteriores y actuales, han analizado las coincidencias borrosas y han desarrollado algoritmos de autoaprendizaje para identificar patrones o potenciales problemas de producción. En algunas áreas, la IA consigue hasta el 70% de la producción anterior, pero con una diferencia: lo hace en tiempo casi real. En definitiva, con la IA se responde al reto empresarial:

Lo que hace IA es esencialmente mirar una descripción del problema, teniendo en cuenta toda la información contextual, y luego la compara con la descripción del problema en sí y le da a la persona una recomendación inmediata. IA ha permitido a Airbus y Accenture resolver un problema empresarial de forma más rápida y eficaz que los enfoques anteriores (como el análisis de causa raíz basado en el análisis manual de cientos o miles de casos). De la misma manera, permite que la velocidad y eficiencia de estas empresas se vea muy mejorada. No son las únicas; hay otras que también las acompañan en este viaje sorprendente hacia la IA en la empresa. Sin embargo, son las menos. Aún hay muchas empresas, las más, que ni siquiera se han planteado empezar.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL • Reconocimiento de voz • Lenguaje natural • Machine learning • Agentes virtuales • Análisis de sentimientos • Reconocimiento de patrones • Cognociencia • Deep learning • ….

INTELIGENCIA AUMENTADA La capacidad del ser humano de aumentar su inteligencia, integrando o adaptando ésta con la Inteligencia Artificial.

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3. ALTAS EXPECTATIVAS Las expectativas para la IA son muy altas en cualquiera de las industrias existentes. Aunque la mayoría de los comités ejecutivos aún no han visto cambios sustanciales en sus empresas o negocio gracias a la IA, esperan hacerlo en los próximos cinco años. Sólo el 14% de las empresas actuales cree que la IA está teniendo un gran efecto (mucho o en gran medida) en las ofertas de su organización. Sin embargo, el 63% espera ver estos efectos en cinco años.

BENEFITS of Robotic Process Automation

Al profundizar más, vemos que las organizaciones esperan que esas maravillosas repercusiones que tendrán sus negocios en 5 años sean sobre los procesos de negocio actuales, y para ser más exactos en los procesos relacionados con la tecnología de información, las operaciones y la fabricación, la gestión de la cadena de suministro y las actividades orientadas al cliente.

Déjame que te ponga algún ejemplo.

RPA is a cost cutter and a quality accelerator. Therefore RPA will directly impact PEX an Customer Experience, and benefit to the whole organization.

Customer

Staff

Company

flexibility

leadership

profitability

response time

engagement

consistency

accuracy

value

growth

experience

loyalty

agility

Las expectativas de IA en cuanto a la oferta de las empresas son altas en todos los sectores de la industria. Dentro de la industria de la tecnología, los medios de comunicación y las telecomunicaciones, el 72% de las organizaciones esperan grandes impactos, tal y como hablábamos antes. Incluso el Sector Público —la industria a nivel global con menores expectativas sobre la IA y el efecto en su sector— existe un 41% de estamentos que espera significativos efectos de la IA en el mismo plazo de tiempo.

“La IA ya impacta en el negocio y se espera ver resultados contundentes en 5 años.” Podríamos seguir con más industrias, con más países, o con más nichos, pero la tendencia es la misma.

Como bien sabes, la externalización de servicios de telemarketing, de la gestión de la venta online o de la gestión del TI de las empresas (Administración de Sistemas, etc.) es una realidad de hoy en día. Pero no será lo mismo en un próximo futuro, ya que no habrá que llevar estos procesos a países de mano de obra barata y cualificada, ya que son procesos muy mecánicos. Y no será necesario porque la IA será capaz de realizarlos de forma más rápida, segura y eficiente. Es más, muchos de estos procesos hoy ya se están automatizando, aunque no dándole inteligencia, con RPA (Robot Process Automation). Quizás no lo sepas pero Infosys Ltd. puede hablarte de ello durante días. El ejemplo del párrafo anterior habla de procesos de negocios actuales. Pero el gran potencial que todos los ejecutivos del mundo ven en IA es la posibilidad de rediseñar procesos de forma que la IA pueda darle al trabajador cualificado aún mayor experiencia y conocimiento, asegurando que sus conclusiones son las mejores.

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Pero estos aparentes beneficios y éxitos no esconden la preocupación de las organizaciones y sus ejecutivos. El propio Infosys dice algo así como: Más del 80% de los ejecutivos ven la IA como una oportunidad estratégica. De hecho, el grupo más grande de estos, el 50%, considera que IA es sólo una oportunidad y nada más. Otros ven riesgos en el potencial para aumentar la competencia y los beneficios gracias a la IA.

Ahí tienes a BP y el uso que hace de la IA para mejorar operaciones en la extracción de petróleo de sus plataformas petrolíferas. Y esa mejora viene en forma de consejos para que los ingenieros ajusten sus perforaciones, parámetros para permanecer en la zona óptima y evitar alertas de potenciales perturbaciones operativas y riesgos.

Casi el 40% de los directivos considera que la IA es un riesgo estratégico también. Lo que en mi opinión son palabras mayores. Si una organización ve en una tecnología, producto, tendencia o competidor riesgos estratégicos, es de esperar que hagan algo, ¿no? Un grupo mucho más pequeño (13%) no considera que la IA sea una oportunidad o un riesgo.

O quédate con la segunda aseguradora más grande de China, Ping An Insurance Co., que dispone de una estupenda herramienta de crédito online capaz de realizar en menos de 3 minutos la concesión o denegación de crédito a un cliente gracias a su actual Inteligencia de Negocio. La capacidad de gestión de este servicio online, y sobre todo (que es lo que más le importa a la empresa) la eficiencia y certeza en la concesión o denegación de créditos para la mejora de los beneficios, se está viendo muy mejorada con un sistema de reconocimiento facial basado en la inteligencia artificial que es más preciso que los humanos. La herramienta ha verificado más de 300 millones de rostros en diversos usos y ahora complementa las capacidades cognitivas de Ping An, incluyendo reconocimiento de voz e imágenes.

“Si miras hacia el futuro, la historia de la IA desde su origen en 1956 ha sido una historia de picos y valles, y ahora mismo estamos en un tiempo particularmente exuberante donde todo parece como si hubiera un magnífico paraíso frente a nosotros.“

Pero existen otras realidades. La inclusión de la IA en las empresas hará que nuevos competidores lleguen al mercado actual de las organizaciones, dificultando el negocio, beneficios y rentabilidades. Y si vemos la otra cara de la moneda, muchos ejecutivos esperan que la IA les permita competir en mercados que a fecha de hoy les están vetados por razones varias, aumentando su negocio, beneficios y rentabilidades (justo lo contrario a los anteriores). Es decir, que un cambio en el tejido empresarial y en los modelos de negocio se esconde detrás de la IA. Pero tienes que ser consciente de que, si bien esto es de extrema importancia para las empresas, es mucho más importante que sean conscientes de que lo que tanto sus proveedores como (aún más importante todavía) sus clientes esperan de ellos es que incluyan la IA dentro de su negocio. No hacerlo tiene riesgos no solo económicos; también emocionales y de percepción. Es la base de cualquier proceso de ventas y/o marketing.

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4. ADOPTANDO IA Como siempre que una nueva tecnología llega al mercado, la homogeneidad de acción y tiempos en las empresas de mismos mercados en la integración y adopción de estas es totalmente distinta.

hace retardar la toma de decisiones al no tener un ROI claro o tradicional. Esto les pudiera estar causando la pérdida de la ventana de oportunidad de posicionamiento en sus mercados.

Pero el verdadero motivo por el que se duda en invertir es la falta de entendimiento de la IA y sus beneficios.

Ahí tienes a Ping An, que emplea a 110 científicos de datos y ha lanzado alrededor de 30 iniciativas de IA patrocinadas por su CEO, firme creyente de que esta tecnología será la clave del crecimiento de la línea de productos para la empresa en años venideros. Mientras, otras empresas del mismo sector, pero en Occidente, están “experimentando” con chatbots de forma tímida como estrategia de implantación de IA en sus organizaciones. Es evidente que una de las dos empresas tendrá una desventaja competitiva en pocos años. El tiempo nos dirá quién tenía razón. Como dice la canción, “aunque parezca mentira” un gran porcentaje de organizaciones cuestionan la inversión a realizar en IA, o, mejor dicho, entienden la necesidad de dicha inversión, pero el volumen que puede significar les

Por eso, aquellas organizaciones que han sido capaces de investigar y analizar y, sobre todo, entender cómo aplicarla a sus modelos de negocio y procesos, son las que han tomado ventaja, volviéndose pioneros de la integración de la IA en sus organizaciones. Por lo tanto, una vez más, parece que el ser humano no aprende. No reconoce la falta de conocimiento sobre un área o tecnología y se agarra a lo conocido. Con lo que se impide aprovechar la oportunidad. En contra de la creencia popular de que la IA se usará principalmente en la automatización de procesos de la empresa, las compañías innovadoras están trabajando en usarla como una herramienta que sea capaz de sacar más partido a todos los datos de cliente que poseen y puedan así ofrecer mejor experiencia de usuario a los clientes. O, dicho de otra forma, buscar cómo encontrar o mejorar más negocio y no solo hacerlo más rentable.

TEAMWORK SYNERGY MOTIVATION

IDEA CONCEPT

SUCESS

INSPIRATION FUTURE

MANAGEMENT

SOLUTION OBJECTIVES TARGET SALES

BRANDING

TECHNOLOGY

RISK

BUSINESS PRODUCT ENTERPRISE GOALS GROWTH

EDUCATION DEVELOPMENT VISION SUPPORT

MARKETING RESEARCH

STRATEGY

ANALYSIS PROCESS

E-COMMERCE PRODUCTO PLANNING ADVERTISING

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5. OBSTÁCULOS El principal obstáculo para adoptar la IA en una organización es encontrar el modelo de negocio oportuno que justifique el desarrollo tecnológico necesario.

Pero superada esta barrera, las organizaciones se encuentran con otra barrera que tampoco es fácil de superar. Me refiero al desarrollo educativo o adquisición del talento en IA, requerido para el desarrollo. Como obstáculo añadido podemos hablar de todos los temas relacionados con la seguridad, ya que a fecha de hoy no está nada claro cómo puede afectar (positiva o negativamente) la IA en las empresas, en términos de seguridad. Tampoco se escapa el impacto que tendrá la IA en el puesto de trabajo (workplace), ya que la integración de las capacidades de humanos y máquinas es una amenaza inminente. Mejor dicho, es percibida como una amenaza, ya que se asume la extinción de puestos de trabajo o al menos el cambio de condiciones laborales.

Este obstáculo psicológico y humano tiene un peso alto en todas las organizaciones y a lo largo de toda la pirámide jerárquica. Pero es importante recordar la palabra “percepción”, porque, como ya dijimos en las primeras páginas de este documento, hay ejemplos claros de que la IA no significa disminuir puestos de trabajo. Aunque sí significa desarrollar al trabajador/colaborador en funciones de mayor valor añadido, lo que nos lleva de nuevo a cerrar el círculo con la formación o educación. Algo que, personalmente, creo que también ha de entenderse como obstáculo es la integración entre IA y el hombre. No todos los procesos podrán ser ejecutados por IA, ni todos por personas, íntegramente. Lo lógico es que sea una mezcla de ambas inteligencias lo que sea capaz de llevar a buen puerto el proceso a ejecutar. Y eso significa que debe haber una sinergia y capacidad de integración y comprensión entre ambas partes. Eso es algo que ahora mismo aún no ha empezado a desarrollarse, ya

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que la visión empresarial mayoritariamente es una visión de nichos, donde una de las partes da un entregable a la otra y viceversa. Pero no hay que olvidar que estamos empezando, tanto en el desarrollo tecnológico como en la “culturización de la humanidad” sobre cómo integrar la IA en sus vidas profesionales.

No podemos olvidar la barrera que significa la “autoformación” de la IA. Porque ésta suele ser uno de los motivos del “enfriamiento” de las organizaciones cuando dan sus primeros pasos con IA. Es cultura popular en los comités de dirección que, una vez desarrollada la IA, bien con tecnología de aprendizaje automático (machine learning) o de aprendizaje profundo (deep learning), ya está todo hecho y que todo será “maravilloso”, automático, rápido, eficiente y que cosas increíbles saldrán de ahí. Y se olvidan de algo simple, pero determinante. La IA, como buena inteligencia que es, hay que enseñarla, hay que entrenarla, para que sea eficiente. Lo mismo que hacemos con los niños. Y para ello es necesario que los datos de que las organizaciones dispongan sean unos datos no solo fiables

y estables, sino estructurados y gestionados de forma eficiente para que la IA pueda sacarles todo el partido posible y aprenda de ellos, permitiendo que entonces la IA se convierta en valor añadido de verdad.

Y es justo este punto, el de los datos, su estructuración, interrelación, veracidad y otros, donde algunas empresas fallan, ya que no hacen inversión en este apartado y el resultado es que alimentamos a la IA con datos que no aportan o que llevan a error, haciendo que la IA fracase.

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6. SIN DATOS NO HAY IA Como acabamos de indicar, los datos y su validez y cantidad condicionan la viabilidad de la IA en una empresa. Pero no podemos olvidar que al final IA es como las personas: por muy bien organizados y optimizados que tengamos los datos, si no tenemos la cantidad suficiente para aprender, la IA no lo hará.

TOOLS

PERFORMANCE

SIZE

ARCHIVES CAPACITY

DATABASES

RECORDS

STORAGE

¿Qué le pasa a un científico cuando explora una nueva área, fenómeno o tecnología? Aun cuando dé continuidad al trabajo de un colega anterior, si no dispone de la cantidad suficiente de datos, no puede llegar a conclusiones o avances, lo cual solo le deja la opción de realizar prueba-error e ir aprendiendo con ello. Pues la IA es lo mismo: si no tiene suficientes datos de seísmos y terremotos, por muy bien que estén organizados, será incapaz de predecir un terremoto o seísmo, ya que le falta información para sacar conclusiones, correlaciones y semejanzas que le ayuden a predecir dichos fenómenos naturales.

TECHNOLOGIES INTERNET TIME LARGER

ABILITY

SETS

BACKUP

MANAGE

RELATIONAL

0MANAGEMENT SOCIAL

ANALYTICS

LOGS

COST

INFORMATION

BIG 1DATA

SOFTWARE

PRESENTATION

CAPTURE

CLOUD

Así que, desde este aspecto, no podemos esperar maravillas de la IA sin datos suficientes con que entrenarla.

Y no hay que olvidar que no solo podemos darle los datos resultantes de pruebas o situaciones de éxito, sino también de aquellas donde hay fracaso y errores. Ya que, de no hacerlo así, solo conseguiremos formar incorrectamente a la IA.


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de su propiedad, otros no. Esto último requiere inversión, acuerdos, contratos y otros. Esto implica en ocasiones negociaciones complejas, porque para que el dato sea consistente debes acudir a distintas fuentes con las que negociar y completar toda la información que necesitas. Esta realidad suele ser bastante desconocida para los que se lanzan a la inclusión de IA en sus empresas. Y lleva a decisiones incorrectas por no tener clara esta premisa. Debemos recordar que la creación de una IA para nuestro negocio no implica solo el desarrollo de los algoritmos de aprendizaje necesarios (habitualmente la parte de menor consumo de tiempo), sino que también implica una ordenación, estructuración y calidad de datos tanto internos como externos, así como periodos amplios de formación de la IA.

Y por último, si es posible, la inclusión de todo lo aprendido en proyectos anteriores similares. Justo este último punto, el de aprovechar lo ya aprendido, es lo que permite a una corporación el que cada proyecto se vuelva más rápido. Los costes iniciales, los no recurrentes, serán menores. Y además, con cada proyecto, añadirá más valor y más contenido de negocio a esa ingente cantidad de datos disponible. El mundo del dato… Si no eres un experto, tengo que decirte que es un mundo complejo, y que aún lo es más con la entrada en vigor del GDPR en Europa. La propiedad del dato es un verdadero dolor de cabeza para las empresas de cualquier industria. Algunos datos son

Y termino hablando sobre el dato, recordando la complejidad de la información no estructurada. De gran abundancia en las empresas y una inmensa riqueza de contenido, la extracción del dato y su consolidación es aún un proceso complejo y no siempre efectivo. Es más, una de las aplicaciones más importantes de la IA es el desarrollo de aplicaciones de Gestión del Conocimiento, o, dicho de otra forma, la habilidad de interpretar y/o extraer datos de información no estructurada.

¡Ah, casi se me olvidaba!

Las famosas regulaciones y privacidades. Sabes tan bien como yo que, dependiendo de qué industria hablemos, el control de los datos debe soportar unos protocolos de seguridad y privacidad que rayan la locura, y que habitualmente fueron desarrollados hace muchas épocas atrás, cuando los modelos de negocio, mentalidades y competitividad o la política, entre otros, imponían estas restricciones. Si eres de una de estas industrias, tus problemas de obtención de datos son mayores.

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7. ¿COMPRAR O DESARROLLAR? Claramente, esta pregunta habrá pasado o pasará por la mente de los comités ejecutivos de las empresas el día que se plantearon o se planteen la introducción de IA en la empresa.

Déjame que te lo ponga fácil. Si me estoy planteando realizar todo el proceso de facturación de la empresa usando IA, quizás lo más inteligente sea buscar una empresa que use esta tecnología o bien subcontratar el servicio. Y es que esto en absoluto tiene que ver con el core de tu negocio, aunque un problema de facturación puede acabar con tu liquidez, crear problemas de pagos y líneas de créditos y muchos otros. Pero sigue sin ser core del negocio. Ahora bien, si en tu empresa petrolífera necesitas IA para poder optimizar los procesos de mantenimiento de las plataformas marinas de forma que minimice el tiempo de parada y maximice la vida útil de los componentes, es más que probable que tomes la opción de desarrollar tú mismo esta IA. Y es que necesitas aplicar mucho de tu propio de negocio en esta herramienta y casi con toda probabilidad una cantidad ingente de datos para entrenar la IA estará disponible dentro de tu propia organización. Y como yo digo, esto sí es core en tu negocio. Pero sea cual sea la opción elegida, en ambos casos tendrás que disponer de conocimiento y talento tanto en tecnología IA como en gestión de datos y ser capaz de entenderse con los expertos del negocio. Ya que desarrollen ellos o usen a terceros, lo más importante es que ambas partes tengan los mismos niveles de conocimiento y así no crear barreras de entendimiento y comunicación que impidan el éxito de la herramienta.

No olvides que ya empiezan a existir muchos algoritmos y herramientas de IA que son de dominio público, como es el caso de Google TensorFlow, uno de los más conocidos y usados en el momento de escribir este documento. De hecho, puedes encontrar ya los primeros smartphones con chips de IA que, si bien están orientados al uso particular y no empresarial, en breve permitirán potenciar también el uso empresarial. De alguna forma la IA se está convirtiendo en una comodity que se usa como una herramienta más dentro del mundo empresarial. Por lo que el crecimiento de empresas dedicadas a la gestión de procesos de negocio usando IA está en plena expansión, como ocurrió con otras tecnologías como cloud, movilidad, IoT… pero eso no implica que algunas compañías comercializadoras de productos y/o servicios deban usar su propio desarrollo IA. Es lo mismo que ocurre con los CRM, ERP, o BI actuales, ya que su negocio depende de cómo puedan manejar estos.

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8. IA NO ES SOLO TECNOLOGÍA La IA, además de requerir el dominio de ella misma y los datos que deben “enseñarla”, implica algo mucho más importante, a mi modo de ver. Implica el cambio de gestión y los desafíos que esto significa dentro de las organizaciones empresariales.

De hecho, las compañías pioneras en la adopción de la IA como parte de sí mismas han demostrado grandes cambios en las capacidades de gestión y liderazgo, en visión, en capacidad de adaptación al cambio, mejora de la mentalidad a largo plazo y una creencia mayor y firme en el trabajo colaborativo. Si bien esto son capacidades que se buscan en cualquier empresa, sin importar, el grado de tecnificación que esta tenga, la verdad es que la entrada de la IA hace que estas se vean reforzadas y aumentadas en las personas que colaboran en la empresa. Por un lado, está el propio factor humano, por el que al ver que el puesto de trabajo y las capacidades propias de la empresa evolucionan gracias a la IA, los profesionales (no importa rango) empiezan a encontrar formas de mejorarse a sí mismos en el valor que pueden aportar a la empresa, y eso les lleva entre otras cosas a potenciar las habilidades antes mencionadas.

Pero también es cierto que la IA implica a los profesionales y directivos a aprender más sobra la IA para conseguir maximizar su uso. Les implica en mejorar la organización de su negocio alrededor de la IA para ser más eficientes y por supuesto les impulsa a buscar nuevas oportunidades de negocio, bien porque la IA se lo permite, o bien como un mecanismo de reacción al ver que con la IA solo están al mismo nivel que sus competidores y en consecuencia deben ofrecer mejor valor añadido con otras estrategias en el mercado. Como considero estos puntos interesantes, desarrollémoslos un poco más.

Saber más sobre la IA Encontré esta cita en una de las fuentes de este documento. Es de J. D. Elliott, director de gestión de datos empresariales en TIAA, una de las empresas del Fortune100 dedicada a servicios financieros.

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„ No creo que cada gerente necesite entender la diferencia entre lo profundo y lo superficial de una red neuronal. Pero creo que un básico aprendizaje y comprensión de lo que es la IA y cómo poder sacar partido a la analítica y aprovechamiento de los datos que ésta ofrece, para llevar a producir resultados mejores y más precisos y poder tomar decisiones más exitosas, es importante para cualquier gerente.”

¿Qué es lo que recomiendo yo? De hecho, ¿qué he hecho con amigos y clientes? Poner en marcha programas de vivencia de experiencias donde ejecutivos y directivos de empresas puedan compartir durante unos días u horas los trabajos, formas de pensar, y vivir de los desarrolladores, investigadores, emprendedores, centros de investigación o innovación de IA, robótica y similares. Unos días u horas en estos entornos les cambian su propia visión no solo de la tecnología, sino de su negocio y sus propios esquemas mentales. Les abre la mente y les hace ampliar sus puntos de vista. En definitiva, les enriquece a ellos y a sus empresas.

Aunque yo tampoco despreciaría, y de hecho he organizado, cursos básicos impartidos de forma presencial u online para entender el valor del dato, los conceptos básicos de IA y otros. Si bien pierden el factor de vivencia, sí es cierto que tienen el valor de la post-reflexión tras el curso, ponencia o entrevista que se les haya organizado.

Organizarse para la IA Antes te he hablado de las consecuencias que tiene introducir la IA en nuestra empresa, y cómo esto afecta al ser humano profesional, reaccionando hacia habilidades cada vez más demandadas y necesarias para cualquier empresa de cualquier mercado. Pero hay algo que no te he comentado. La empresa es responsable de redefinir los roles de los empleados, ya que ahora la IA se encarga de tareas que antes hacían humanos. Pero cuando hacen esto, la inmensa mayoría de estas empresas se olvidan de dos cosas. La primera es de la propia IA. No ven o entienden que IA es en sí mismo un empleado o un conjunto de empleados. Y en consecuencia deben tratarla como tal. No te hablo de darle vacaciones, un salario o una baja médica; te hablo más desde el aspecto integrador. Es decir, integrarse con la empresa y no ser un mero aportador de datos, ideas o similares. Y justo esta es la segunda cosa que las empresas olvidan. No saben integrar la IA con los demás profesionales (humanos) de la empresa. Cuando antes te decía que las personas empezaban a ser más colaborativas, con mayor visión, que se empoderaban a sí mismas para ser mejores, lo hacían siempre pensando en ellas y en el resto de los profesionales (humanos), pero no en la IA.

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Más allá de que siempre habrá quien piense que la IA ha llegado a su empresa para hacerle la vida imposible, no se percibe que IA es un empleado más que debe ser desarrollado de forma que se comunique como un humano más con el resto de los trabajadores, y tampoco se educa a los actuales profesionales en entender la IA como un nuevo colega que está en la empresa para ayudarles. Sin la capacidad de resolver esta incidencia, tendremos una separación clara entre hombre y máquina que solo traerá desajustes a la compañía. Piensa en esto.

Todas las inteligencias deben “colaborar” sin importar de qué estén hechas. Seguiremos compitiendo… ¿Pero en qué? Ya hemos dicho que todas las empresas están convencidas de que necesitan una estrategia IA, pero que son pocas las que la tienen, y menos las que realmente la aplican. Pero de lo que no hemos hablado es sobre cómo IA nos forzará a tener nuevos enfoques dentro y fuera de la empresa. Cuando usemos la IA como herramienta de relación con el cliente, hemos de asegurar que la confianza del cliente hacia nuestra organización se mantiene e incluso crece. Por lo que IA debe aportar lo mismo, si no más, que hace el humano hoy en día. Hablamos de confianza, desde la confianza en que el cliente es atendido con la misma calidad, atención y eficiencia que haría un humano, hasta tener la seguridad de que esa IA mantendrá sus datos personales seguros y no permitirá su utilización indebida. Por hablar de dos extremos de la relación con el cliente. Cosas como estas implican que la empresa ha de ser capaz de explicar y crear la confianza necesaria hacia el cliente. Si no lo entienden así los ejecutivos de las empresas, perderán la confianza de los clientes, y en consecuencia competitividad. Es obvio que la IA ha de usar toda la información del cliente de forma que pueda ofrecer a la empresa las mejores opciones de incrementar la competitividad, pero también es obvio que la IA no tendrá suficiente con solo lo que “le diga” el cliente, por lo que tendrá que obtener información

del cliente, bien específica o bien genérica, de otras fuentes de información, y tendrá que usarla de forma que aporte valor al cliente, pero que no solo no viole las leyes de protección de datos, sino que el cliente no sienta que se están metiendo demasiado “en su vida”. Un ejemplo es la salud. Un chequeo médico te permite, como asegurado, saber cómo estas, pero ¿qué ocurre si esta IA te dice que haces poco ejercicio, porque sabe vía tu pulsera/reloj que últimamente no levantas el culo de tu silla de la oficina o que los fines de semana no haces deporte? Aun cuando tú hubieras dado permiso para acceder a la información de este dispositivo IoT (la pulsera), tu reacción como humano puede no ser positiva después de un tiempo, ya que puedes percibir demasiada intromisión en tu vida privada, por lo que tu enfado lo enfocas en la empresa y la hace posicionarse de forma negativa y en consecuencia afectar a su marca y competitividad.

Más allá del corto plazo, ¿cómo deberían las empresas prepararse para estos cambios? Trabajo para todos A medida que la IA se aplica cada vez más al trabajo del conocimiento, probablemente tendrá lugar en los puestos de trabajo un cambio significativo, afectando a muchos empleos. Contrariamente a las predicciones nefastas recientes sobre la presencia de IA en el empleo, la situación es más optimista de lo que pensamos. Y lo es por dos motivos. El primero es porque los trabajadores cualificados podrán elevar su nivel de prestación de servicios, su valor de conocimiento y de aporte a la empresa al dedicarse a tareas más centradas en el conocimiento y menos en las tareas rutinarias.

Pero no hay que olvidar el envejecimiento de la población mundial. No solo en los países occidentales, sino incluso en los países orientales.

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9. IA Y LA CREACIÓN DE VALOR Que la IA ayudará a crear valor, es indudable. En la Industria Sanitaria, en la Aeronáutica, Seguros, Investigación, y otras industrias y mercados se está demostrando. El uso de la IA, con el correcto uso de datos internos y externos, está dando valor añadido a las empresas que han adoptado IA como parte de su organización. Lo están haciendo en los procesos de frontoffice y de backoffice.

Pero con la IA ocurrirá lo mismo que con el resto de las tecnologías que se han introducido en las empresas a lo largo de la historia empresarial. Mientras se introducen dichas tecnologías, se disfrutará de una serie de valores apreciados por los clientes y/o accionistas que darán su ROI en forma de más ventas, márgenes o posicionamiento de mercado. Sin embargo, algo inevitable, es que llegará el momento en que todas las corporaciones e incluso pequeñas empresas incorporen IA en sus procesos y, lo que fue una ventaja convertida en valor añadido, se convierte en un estándar o en una necesidad.

Es curioso ver cómo ni siquiera las empresas pioneras en la incorporación de IA en sus organizaciones, que incluso tienen una estrategia para su IA, han reparado en este punto aún. Como ya he dicho, se centran en la mejora de sus actuales procesos. Y no aplican una visión de Futuro. No podríamos escribir este documento sin aportar la visión que un Futturnauta tiene sobre el uso de la IA. Por eso nuestra visión se basa en la necesidad de averiguar, desde cada empresa, desde cada mercado o sector, la forma de encontrar los puntos fuertes que la IA puede ofrecer y los puntos fuertes que la Inteligencia Humana (el profesional) puede ofrecer, y unificarlos de tal forma que lo mejor de cada uno se convierta en el verdadero valor añadido y ventaja competitiva de la empresa.

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Solo uniendo “lo mejor de cada casa” es como podremos conseguir que nuestra empresa sea una empresa del Siglo XXI, que utiliza la IA como factor potenciador del negocio, y no como valor añadido único. Esta unión de “lo mejor de cada casa” tendrá un primer efecto para el humano relacionado con todo aquello que tiene que ver con la Inteligencia Emocional, Creatividad, Innovación y Visión, ya que son éstas las disciplinas que más y mejor podrá aportar a su empresa y mercado. Es evidente que por mucho que avance la IA, aunque sea capaz de reconocer parámetros como tristeza, alegría, engaño u otros vía reconocimiento facial, de voz, iris, sudor, lenguaje corporal o análisis del lenguaje utilizado, no podrá responder lo mismo que lo hace un humano a dicha situación, ya que no dispondrá (inicialmente) de la capacidad de usar las habilidades relacionadas con la gestión de las emociones y sentimientos. Porque una cosa es reconocer y otra muy distinta es saber utilizarlas. Pero en una segunda fase, este uso combinado de la IA y la Inteligencia Humana nos llevará a otros puntos de más evolución que ya no es tan fácil de predecir. Y es que en el momento que se puedan realizar simbiosis entre ambas inteligencias, es claro que ambas sufrirán cambios que las harán evolucionar en una dirección por determinar.

Pero quedémonos con lo que sí que podemos prever para los próximos 5 a 10 años, e intentemos diseñar una empresa donde podamos aprovechar lo mejor de ambas inteligencias, combinándolas de la forma más oportuna para crear de forma continua valor añadido para el mercado.

Como muestra, un botón. China, paradigma del crecimiento poblacional, ya está realizando ingeniería social, permitiendo el nacimiento de más de un niño por pareja e introduciendo la robotización y la IA como herramientas que ayuden a realizar los trabajos necesarios. Porque su previsión es que entre el 2020 y el 2050 su población empezara a tomar una curva de envejecimiento como lo ha hecho la Zona Euro. Esto implica dos realidades claras. Habrá trabajo para todos, pero solo si se es capaz de reciclarse y acceder a nuevos conocimientos o necesidades de mercado o demandas laborales. El humano pasará por un autoreciclaje de conocimientos, de habilidades, de integración tecnológica y de gestión de inteligencias no humanas. ¡Ojo con la última frase, Gestión de Inteligencias no Humanas! Aún tenemos mucho que avanzar en la capacidad del Ser Humano en cuanto a su habilidad para gestionar inteligencias, hábitos y comportamientos humanos, tanto propios como de sus iguales. Pero es cierto que a esta lista de tareas pendientes se le suma la tarea de ser capaz de gestionar la inteligencia no Humana. Hablamos, claro está, de la Inteligencia Artificial, pero también la Inteligencia robótica (un mix entre artificial y su propia inteligencia de robot), la Inteligencia que antes o después permitirá comunicar y mejorar cualquier dispositivo IoT, o incluso la Inteligencia Híbrida (IA + Inteligencia Humana) y otras que aún no vislumbramos.

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CUADERNOS DEL FUTURO · INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EMPRESA DE HOY

10. ¿Y LOS PRÓXIMOS 20 AÑOS? Te hago una pregunta. ¿Conoces hoy en día alguna aseguradora capaz de asegurar tu empresa contra el riesgo de marca, o la reputación social de la misma, quizás que te permitiera asegurar tu empresa contra la ciberdelincuencia?

Hoy no existe. Al menos mientras este documento se escribía. Pero en un futuro cercano, esas cosas y otras que hoy te parecen increíbles o que ni siquiera te has planteado aún serán posibles. Pero para que una aseguradora pueda asegurarte contra lo antes mencionado, se ha de preguntar dos cosas: ¿Cómo puedo conocer el riesgo real, mi coste y mi potencial ganancia? ¿Quién y cómo se lo podrá vender a los clientes? Ambas preguntas tienen una respuesta simple, ya que la primera será la IA la que averigüe si eres o no asegurable en alguno de estos conceptos. La segunda tiene como respuesta el hombre, que debe entender los vericuetos de la mente humana para saber detectar la necesidad, o crearla y llevarla al máximo exponente para conseguir la venta. Pero en ambos casos se pasará por procesos de reaprendizaje, tanto de la IA como del humano. También se pasará por la inevitable realidad de que puestos actuales se quedarán anticuados y desaparecerán del mercado laboral porque la tecnología (en este caso la IA) los hará obsoletos. Y desde luego que veremos el surgimiento de nuevas necesidades, perfiles profesionales, tipos de empresas e incluso mercados, abriendo un nuevo abanico de posibilidades.

Está claro que implantar una cultura de eterno aprendizaje, de nanoespecializaciones, de ultraformaciones, de mejora continua en Inteligencia Emocional, Creatividad, Innovación y Visión y otros más, será del todo necesario en el mercado laboral, ya que el concepto de empleo como hoy se entiende no existirá dentro de 20 años. Y lo mismo ocurrirá en las empresas. La forma de gestionar las empresas, las estrategias empresariales, las culturas corporativas serán distintas a las actuales, y los directivos de éstas han de ser capaces de entenderlo y cambiar en dicha dirección si quieren seguir en el mercado dentro de 20 años.

Pero no debemos pensar que estamos solos. La propia IA podría ser utilizada en beneficio de la sociedad y las empresas para ayudarlas a entender los cambios y evoluciones que ellas y sus empleados deben realizar, permitiendo de esta manera adelantarse a los cambios y predecir comportamientos, de forma que la incertidumbre desaparezca o sea menor en la continua transformación que la IA ha traído a la empresa.

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CUADERNOS DEL FUTURO · INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EMPRESA DE HOY

CUADERNOS DEL FUTURO

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EMPRESA DE HOY

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Antonio RamĂ­rez Marketing Management en Konica Minolta & Business Philosopher en Futturnauta

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