Inteligencia Artificial, una realidad que debemos llevar a nuestras empresas

Existen varios casos de éxito reales en la aplicación de la Inteligencia Artificial, en diferentes sectores y todos con grandes beneficios. No son visiones futuristas, son realidades que debemos comenzar a llevar a nuestras propias empresas.

Por ahora, la mayoría de casos de éxito más conocidos han sido logrados por gigantes tecnológicos. Netflix, por ejemplo, tiene la capacidad de predecir qué tipo de contenido y con qué características será más exitoso entre sus usuarios. Amazon, con apoyo de la robótica, ha logrado optimizar la actividad en sus bodegas y la operatividad de las personas.  Google está creando novedosos servicios para los viajeros y Uber, además de crear su propia plataforma de IA llamada Michelangelo, está utilizando el aprendizaje de máquina para mejorar el servicio al cliente, la experiencia de los viajeros, y optimizar los tiempos de entrega de UberEats, entre otras muchas aplicaciones.  

Pero, empresas con un núcleo de negocio no tecnológico también han incursionado exitosamente en la IA. Este es el caso de Harley-Davidson que aumentó sus ventas gracias a una sistema que mide y optimiza de forma autónoma los resultados de sus campañas de mercadeo. El sistema, llamado Albert,  analiza los clientes potenciales del CRM y con base en los datos encontrados tiene la capacidad de crear experimentos de campañas de mercadeo y seleccionar las más exitosas en términos de nuevos clientes potenciales. Por su parte, Peloton, una compañía que lleva la experiencia del ciclismo al interior de las casas, logró disminuir en un 25% los contactos al servicio al cliente dando la capacidad de auto-atención.  Esto lo logró gracias a Solvy,  un sistema que guía a los clientes gracias al conocimiento que adquiere del histórico de conversaciones con los canales de contacto de Peloton.

De los casos anteriores podemos concluir que las empresas están creando sus propias soluciones de inteligencia artificial o apoyándose en proveedores para ello.  Aunque la primera opción es más común en grandes corporaciones, por lo general tecnológicas, no significa que esté restringida a ellas.  Esto gracias a servicios de empresas como Google, IBM, Microsoft y Amazon, que permiten la creación de aplicaciones de inteligencia artificial solo con tener conocimientos de desarrollo.  Y si bien para determinados problemas son insuficientes, evolucionan a un ritmo acelerado y pueden ser un punto de partida para crear pruebas de concepto, por ejemplo. Por su parte, la opción de contar con un proveedor puede solventar la carencia del insumo más importante en la Inteligencia Artificial: los datos; las técnicas más usadas en la actualidad los requieren en enormes cantidades para ofrecer resultados confiables.

Sea cual sea la alternativa, soluciones propias o con terceros, su compañía  debe tener un entendimiento de la IA, sus conceptos, sus requerimientos y su potencial impacto. Un punto de partida es iniciar por un cambio cultural, como lo propone el libro «Applied Artificial Intelligence, a handbook for business leaders». Según sus autoras, dicho cambio parte de responder preguntas como:

–   ¿Disponemos de datos necesarios para alimentar algoritmos de aprendizaje?

–   ¿Somos una organización que toma decisiones soportadas por datos o percepciones?

–  ¿Contamos con un «Champion»  con el conocimiento requerido para liderar la transformación?

–   ¿Quiénes conformarán el equipo que soporte y ejecute la estrategia de transformación?

–   ¿Cómo mediremos el impacto de la IA en nuestra compañía para asegurar el soporte de las directivas?

–  ¿Qué conocimientos debe tener cada persona de la organización de acuerdo a sus funciones?

El mensaje es que empezar es necesario y prioritario. El tipo de resultados logrados con la inteligencia artificial más allá de generar asombro, representan ventajas competitivas determinantes. Adicionalmente, cada vez son más comunes las soluciones de aprendizaje de máquina, por lo que pensar que son el futuro es equivocado; son el presente y por ello desde ahora pueden ser incluidas en nuestras organizaciones.  Y finalmente, por el momento los casos presentados en este artículo no se pueden lograr con tecnologías diferentes a las de la Inteligencia Artificial, o aprendizaje de máquina para ser más exactos; por lo que no considerarlas es asumir la incapacidad de progresar al ritmo de quienes sí lo están haciendo.

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