¿Es posible que una empresa prospere en el actual clima empresarial tan brutalmente competitivo sin realizar inversiones significativas a largo plazo en inteligencia artificial (IA) y automatización? Personalmente, me resulta difícil de creer dado que la IA se ha convertido en el núcleo de muchos procesos, especialmente durante la pandemia cuando las empresas cambiaron a servicios en línea para todo, desde banca y comercio minorista hasta atención médica y eventos de la industria en vivo. Veo que la IA pasa de ser una tecnología de nicho a, eventualmente, impregnar todos los aspectos del negocio.
Un ejemplo del impacto creciente de la IA se refleja en la IA conversacional, que hace que nuestros encuentros habituales con las marcas sean más significativos. Las interacciones informáticas complejas, como aquellas con chatbots conversacionales de varios turnos y dispositivos Alexa o Google Home más sofisticados, son cada vez más comunes. Cada vez más empresas como Microsoft, Salesforce, Apple, Google y Amazon están integrando IA en las aplicaciones que usamos habitualmente en el trabajo, en nuestros automóviles y en nuestros dispositivos personales, y esta tendencia se acelerará.
A pesar de los continuos avances de la IA y la disponibilidad de una gran cantidad de soluciones de IA, aprendizaje automático (ML) y automatización, no se les da prioridad que merecen porque las organizaciones están tan sobrecargadas de trabajo operativo y no asignan suficiente tiempo para desarrollar capacidades tecnológicas avanzadas. Para reducir el estrés operativo, las empresas deben implementar y utilizar estas nuevas herramientas tan pronto como sea posible; de lo contrario, corren el riesgo de quedarse detrás de la competencia y perder clientes.
Tres medidas que puede tomar harán que la IA y la adopción de la automatización avancen en toda la empresa.
Fomentar la educación y la formación continuas
La tecnología es tan útil como las personas que la usan. En la industria bancaria, la IA -Inteligencia Artificial- puede monitorear cada transacción en segundo plano y alertar a los humanos sobre cualquier evento o transacción fuera de lo común. Luego, los humanos entrenan continuamente el modelo de IA para mejorar su precisión (a través de los comentarios que recibe sobre las transacciones financieras). Sorprendentemente, muchas veces los equipos contratados para proporcionar las entradas de datos y la retroalimentación ignoran por completo que están entrenando un modelo de IA para usar en futuras transacciones financieras. Este es un ejemplo de por qué la educación y la capacitación continuas son esenciales para las personas en los equipos de IA. Deben saber cómo funciona esta tecnología y el papel fundamental que desempeñan para que sea más precisa. Las herramientas y tecnologías de IA se optimizan mejor cuando se operan en conjunto con humanos.
Enfatice la contribución de la IA a la ciberseguridad
Muchos directores de información (CIO) ahora ven la seguridad cibernética no solo como un asunto de interés, sino como una causa seria de preocupación, dado el crecimiento explosivo de las interacciones digitales con clientes, así como actividades más nefastas. Las filtraciones de datos, el robo de identidad y otras formas de ciberataque van en aumento, por lo que es imperativo que las empresas refuercen sus controles de ciberseguridad. Los líderes deben garantizar una sólida seguridad de punto final, mantener sistemas de respaldo confiables, probar vulnerabilidades e implementar tecnologías de seguridad adecuadas.
La IA puede ayudar a los equipos de ciberseguridad a monitorear el robo de datos y otros ataques. La tarea de monitorear la avalancha de amenazas es demasiado grande para que la realicen los humanos; a veces, los equipos de TI o de seguridad no pueden administrar la gran cantidad de procesamiento manual involucrado. La IA, en particular la IA predictiva, puede ayudar. Por ejemplo, la IA predictiva puede reconocer automáticamente computadoras, servidores y repositorios de código no identificados en una red, algo que exploré en un análisis anterior.
Reconocer que la IA requiere inversión
En lugar de centrarse en el costo inicial asociado con la IA, los CFO deben cambiar su enfoque al valor que ofrece la tecnología. Las empresas frecuentemente cometen el error de no adoptar nuevas tecnologías porque ven las inversiones como costos y no como oportunidades. Pero esto crea un trabajo manual más laborioso que requiere de más personas, lo que también es un gasto que algunas empresas no están dispuestas a asumir. Esto resulta en tasas de error más altas (no hay suficientes personas para el control de calidad) y/o tasas de producción más bajas. El resultado final es que los bienes y servicios de la organización no alcanzan su verdadero potencial. Si bien una empresa que no invierte en tecnología y no se adapta rápidamente a los cambios puede lograr mayores ganancias a corto plazo simplemente contratando a más personas cada trimestre,
Además, las empresas que esperan demasiado para actualizar corren el riesgo de quedarse tras la competencia y perder cuota de mercado y clientes. La historia de los negocios está plagada de nombres familiares que alguna vez fueron sinónimos de tecnología que cambia el juego del mercado (Kodak, Polaroid, Nokia, por nombrar solo algunos) y que posteriormente se convierten en sombras de lo que fueron; o son negocios considerablemente diferentes y más pequeños en la actualidad. Se trata de empresas que no vieron cómo ni hacia dónde se dirigía la tecnología y no lograron actualizarse ni innovar. Como resultado, perdieron participación de mercado o fueron reemplazadas por rivales en industrias que sufrieron transformaciones digitales masivas.
Pensamientos finales
La IA ha contribuido a muchas industrias y ha mostrado ganancias tempranas; la tecnología ahora está en camino hacia una implementación amplia. La inversión en (y el apoyo para) la transformación digital y un enfoque de “humano más IA”, así como la capacitación para garantizar que los empleados puedan aprovechar las herramientas de IA en aplicaciones estratégicas, incluida la ciberseguridad, permitirán a las empresas aprovechar al máximo la IA en el corto plazo.
Autor: Ronak Mathur
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