El 26 de agosto tuve el privilegio de participar en un panel en la Escuela de Negocios del Tecnológico de Monterrey, parte de un evento organizado en colaboración con la Universidad de California en Berkeley, que inició con una conferencia dictada por Carlos Escapa, el líder global de Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquina en Amazon Web Services.

La conferencia de Carlos Escapa, “Inteligencia Artificial: Hype, Realidad y Geopolítica”, estableció el marco perfecto para las discusiones del panel, que se enfocaron en el impacto de la IA en los negocios y donde expuse algunas ideas que ahora comparto.

Luis Fonseca, Humberto Sánchez, Jaime Martínez y Carlos Escapa

El análisis de las oportunidades que la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje de Máquina (ML por sus siglas en inglés) representan para una empresa debe partir de tres precisiones importantes:

1. Hay discusión de si los procesos de inferencia o generalización que hacen los algoritmos de ML son inteligencia y sobre las implicaciones de delegar algunas decisiones a un sistema de cómputo (lee nuestro artículo al respecto). Esto no cambia el hecho de que las técnicas de ML permiten automatizar procesos, analizar información a mayor profundidad y crear productos o servicios. Como señaló Carlos Escapa, la IA es la nueva electricidad, tiene aplicación en todas las áreas de la actividad humana.
   
2. Existe la percepción de que es difícil hacerse de conocimientos para tener opiniones informadas sobre este tema, sin embargo, existen recursos con los que empresarios y directivos pueden adquirir una noción básica que les permita evaluar proyectos y productos. No hacerlo genera el riesgo de tomar decisiones con expectativas poco realistas, sin una evaluación precisa de los factores de éxito, o de las implicaciones organizacionales, legales y de imagen de un diseño inadecuado.
3. Algunas personas consideran a la IA un tema lejano, propio de instituciones académicas o grandes empresas globales, sin ser conscientes de la velocidad con que sus aplicaciones se extienden a más y más actividades e industrias. La automatización avanzada que propician las herramientas de ML tiene un impacto sobre las ventajas competitivas de México (mano de obra y cercanía con Estados Unidos), por lo que es un tema cercano ante el cual debemos ser proactivos.

El mayor desafío de una empresa que está considerando la posibilidad de incursionar en el uso de IA y ML es forjar una imagen clara del valor que agregará al negocio, una visión del futuro con estas herramientas habilitadas. Para ello es útil hacer el ejercicio de responder las 9 preguntas básicas recomendadas por el Consejo de Tecnología de Forbes:

1. ¿Mejorarían las operaciones y mercadotecnia analizando los clientes con técnicas de IA?
2. ¿La IA es ya una demanda de los clientes?
3. ¿Se pierden clientes con la competencia por no utilizarla?
4. ¿Existe un problema específico que podría resolver con ella?
5. ¿Se tiene claro lo que desea lograr?
6. ¿Pueden eliminarse procesos repetitivos?
7. ¿Se entiende el enfoque paso a paso necesario para usar IA?
8. ¿Se cuenta con el talento para alcanzar la visión?
9. ¿Puede ya experimentarse con proyectos en pequeña escala?

Esta visión debe inspirar un plan que contemple equipos, herramientas y asesoría, preparación del personal para trabajar de manera diferente con una cultura de aprendizaje permanente y una postura ética para evitar sesgos que conduzcan a resultados no deseados.

Las áreas de aplicación en la empresa incluyen aspectos como la mejora de la experiencia de servicio, la creación de nuevos productos, o la innovación y seguridad en el sistema de entrega.  De igual forma incluyen áreas que van desde la automatización de tareas, la mejora de la trazabilidad y confiabilidad de procesos, o el aseguramiento de calidad y cumplimiento, hasta la potencialización de la inteligencia de negocios para mejorar la toma de decisiones. Toda actividad en la que es factible recopilar datos para tomar decisiones automáticas es un área de oportunidad.

Otro aspecto importante para resolver es si una empresa debe emprender desarrollos propios o utilizar herramientas existentes. A pesar de que el auge del uso de algoritmos de ML tiene cerca de cinco años, la mayoría de ellos están disponibles de forma gratuita, están incluidos en los sistemas ERP, o son ofrecidos por proveedores de servicios en la nube, como Amazon, Google y Microsoft, en plataformas de desarrollo con capacidad de cómputo enorme a un costo relativamente bajo. De alguna manera, los algoritmos de ML se han convertido en mercancía genérica (commodities) y estamos viendo el inicio del aprendizaje de máquina como servicio (MLaaS).

Si bien estas dos circunstancias ponen a la IA al alcance de más empresas, la clave del éxito está en la conformación del equipo de trabajo encargado del diseño e implementación de las herramientas, que debe incluir competencias en datos, informática y ML, además del conocimiento de los procesos y reglas del negocio.

Finalmente, si la IA es la nueva electricidad, los datos son el combustible para generarla. Los algoritmos encuentran patrones y relaciones en los datos que generan información nueva o sirven para tomar decisiones, por lo que la calidad de los resultados está determinada por la calidad y disponibilidad de los datos. Por ello debe dedicarse un esfuerzo especial al diagnóstico de la situación en la empresa y la definición de una estrategia de recopilación inicial, limpieza y preparación, así de como de captación futura de datos. Es muy posible que esta estrategia determine la factibilidad, alcance y velocidad de una implementación de IA y ML.

La decisión de implementar herramientas de IA en una empresa no es sencilla, pero ya sea que se responda a presiones competitivas o sea un movimiento estratégico, las oportunidades son muchas y los beneficios muy grandes si se parte de una visión clara del valor que se agrega al negocio, así como de una estrategia de despliegue que contemple herramientas, equipos y competencias, además de una robusta estrategia de datos.

El 83% de los participantes de todo el mundo en una encuesta del AI & Intelligent Automation Network señalaron que a fines de 2020 estarán por lo menos en pruebas de concepto en proyectos de AI. Esto indica que es momento de empezar a evaluar iniciativas. Instituciones académicas como la Escuela de Negocios del Tecnológico de Monterrey juegan un papel importante para dotar de herramientas a los tomadores de decisiones, fortalecer las competencias para desempeñarse con éxito en un entorno con uso intensivo de herramientas de IA y promover el emprendimiento.

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