Inteligencia Artificial: predicciones para 2020

El año 2020 es clave para los líderes empresariales en términos de iniciativas de inteligencia artificial (IA). Para muchos, este podría ser el año en el que se sienten las bases para un futuro impulsado por la IA, pero desde una perspectiva más realista que la mostrada por películas futuristas o creadores optimistas.

Según la tercera edición de AI Predictions Report, de PwC, solo el 4% de ejecutivos encuestados planea poner en práctica la IA a lo largo de toda la organización, una clara reducción respecto a la edición anterior, donde el 20% consideraba esta alternativa. No obstante, la reducción es comprensible, dado que las compañías deben centrarse primero en los aspectos fundamentales de estas tecnologías antes de iniciar cualquier proyecto que las involucre.

La tentación por embarcarse en este tipo de iniciativas es muy grande, debido a las ganancias proyectadas, que se estima podrían alcanzar los $16 billones en la próxima década. Este optimismo se refleja en la visión de los ejecutivos: según el estudio de PwC, el 90% cree que la IA ofrece más oportunidades que riesgos, mientras que cerca de la mitad espera que esta nueva tecnología cambie por completo la dinámica del mercado donde operan.

Ante este panorama, PwC recomienda considerar cinco aspectos prioritarios para este 2020:

1. Mucho del entusiasmo por la inteligencia artificial se canalizará hacia actividades que quizá no llamen tanto la atención, como mejorar la productividad en los procesos internos de la compañía. Automatizar tareas rutinarias e incrementar la eficiencia y productividad en funciones administrativas, en ámbitos como el tributario y financiero, es un aspecto muy importante para cualquier empresa. La IA permite olvidar lo rutinario y facilita tareas que normalmente tomarían largas horas de trabajo humano.

Si bien dar ese paso es un buen inicio, la IA puede hacer mucho más, cómo gestionar riesgos, fraudes y ciberseguridad; apoyar la toma de decisiones y recopilar inteligencia. Con el tiempo, este tipo de inteligencia práctica se irá masificando, lo que permitirá que la IA avance mucho más. La disrupción es una certeza en el corto plazo, por lo que las compañías deben tomar las decisiones correctas para que la inversión vea resultados positivos. Liderar en inteligencia artificial puede traer grandes ventajas para el negocio.

2. Capacitar constantemente al personal es una necesidad clave hoy en día. Sin embargo, el upskilling como se conoce debe ser replanteado ante la llegada de la inteligencia artificial. No se trata de cursos de capacitación aislados, sino de crear incentivos para que las personas apliquen lo aprendido, de modo que el conocimiento se convierta en habilidad y se genere una mentalidad digital.

Del mismo modo, el personal debe capacitarse en otros temas más allá de su especialidad. Deben tener nociones, así sean básicas, de cada aspecto del negocio, de manera que puedan ayudar no solo en la implementación de la IA, sino también a identificar qué problemas pueden resolverse con esta tecnología.

3. A pesar de la preocupación que existe por el posible impacto negativo de la IA, los líderes empresariales siguen apostando por esta tecnología. Un 85% de encuestados afirma estar tomando medidas preventivas en su proceso de adopción de la IA. Por ello, es clave contar con una estrategia para un uso responsable de la IA y un plan de respuesta ante sus posibles desafíos.

Entre las principales preocupaciones están el sesgo en los algoritmos, las herramientas de reconocimiento facial o los deepfakes (reemplazar o simular la identidad o rasgos faciales en una imagen). Si bien estos riesgos no se pueden eliminar, es posible mitigarlos mediante las cinco dimensiones de la IA responsable: procesos integrales, herramientas de control para abordar áreas críticas como el sesgo, comprensibilidad, seguridad cibernética y ética, entre otros. Sin un gobierno corporativo responsable que supervise la implementación de estas tecnologías, un proveedor podría incluso robar propiedad intelectual de la empresa.

4. Para que la inteligencia artificial funcione en su máximo potencial, no debe estar aislada de otras tecnologías, pues necesita datos, y mientras más información obtenga a través de diferentes fuentes, mayor poder tendrá. De hecho, para aumentar su valor es indispensable que su uso sea continuo e involucre múltiples funciones y unidades de negocio, de la mano de iniciativas de automatización y análisis de datos.

Las empresas deben entender que lograr una IA integrada e implementada a escala, no es un proceso sencillo. El desarrollo de esta tecnología no es igual al de un software, pues requiere otra mentalidad y otro tipo de herramientas. Mientras el desarrollo de un software es en base a reglas y códigos, los modelos de IA parten de “prueba y aprendizaje”, con algoritmos que se hacen más precisos con la práctica.

5. Si bien la implementación de la inteligencia artificial no es tarea fácil, tampoco es lo más complicado del proceso. Los desafíos más grandes, según los encuestados, son los relacionados con el negocio y las personas: medir el retorno de la inversión, aprobar el presupuesto, y entrenar al personal.

Justificar la gran inversión puede ser complicado debido a que la IA entrega valor de manera indirecta, ayudando a la fuerza de trabajo y a otras tecnologías a trabajar mejor. Por ello es esencial no ver a la IA como una solución única y aislada, sino como parte de una estrategia comercial hacia la automatización. La tecnología elegida (RPA, analytics, etc.)  dependerá del problema particular de cada empresa. Si bien en un primer momento la IA servirá para automatizar las tareas rutinarias, poco a poco irá asumiendo un rol más transformador, reinventando los modelos de negocio.