HBR Innovación MIT

Siete maneras de introducir la inteligencia artificial en su empresa

Por Thomas H. Davenport (Traducido por Teresa Woods)

Imparto una nueva asignatura este semestre sobre tecnologías cognitivas (en otras palabras, inteligencia artificial) a los alumnos del máster en Administración de Empresas de la Universidad de Babson (EEUU). Para muchos de ellos, se trata de unas tecnologías completamente nuevas. Ver el tema a través de los ojos de mis alumnos me ha hecho darme cuenta de lo sobrecogedor que puede resultar. Existen muchos tipos de inteligencia artificial (IA) y todos requieren algún nivel de conocimiento técnico para entenderlos por completo. Para los recién llegados al campo, suele ser bastante complicado descubrir cómo entrar en materia.

En sus ejemplos más sencillos, la tecnología cognitiva puede ser simplemente una extensión más autónoma de las analíticas tradicionales; por ejemplo, sistemas que ejecuten automáticamente cada combinación posible de las variables predictivas en un análisis de regresión. Las versiones más complejas –redes neuronales o de aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y algoritmos– pueden parecer cajas negras incluso para los científicos de datos que las desarrollan.

Aunque este tipo de tecnología puede parecer intimidante, la buena noticia es que empezar a trabajar con ella se está volviendo cada vez más fácil. Muchos proveedores han entrado en él y la oferta ya contempla opciones para cualquier empresa que quiera aumentar la inteligencia de sus procesos y productos. Se me ocurren al menos siete maneras de empezar a utilizar herramientas cognitivas, aunque algunas son claramente más fáciles (y baratas) que otras. Puesto que implementar este tipo de tecnología representa un factor clave para decidir cómo avanzar, he organizado las formas de incorporarla en tres categorías: “Comprar la mayor parte”, “Comprar una parte, desarrollar otra” y “Desarrollar la mayor parte”.

Comprar la mayor parte:

  • Usar el software con capacidades cognitivas de un proveedor asentado. Por ejemplo, Salesforce y Oracle anunciaron recientemente que están añadiendo capacidades cognitivas a sus productos. Salesforce está incorporando características de su sistema Einstein a sus nubes de software para clientes como poder clasificar automáticamente las oportunidades de ventas, leer correos electrónicos y clasificar imágenes para redes sociales. Si su empresa ya utiliza alguno de los servicios CRM de Salesforce y quiere pivotar suavemente hacia ventas, marketing y servicios más inteligentes, esta parece una de las maneras más fáciles de hacerlo.

Otras empresas de CRM como Customer Matrix han sido fundadas con la idea de combinar herramientas cognitivas con capacidades transaccionales para el cliente. Microsoft también ha anunciado que añadirá capacidades cognitivas a muchos de sus productos de software actuales. Si está utilizando cualquiera de las opciones de estos proveedores, dentro de poco probablemente le resulte más difícil evitar las capacidades cognitivas que emplearlas.

  • Escoger un proyecto pequeño y un proveedor que ofrezca “la fruta ya madura”. En lugar de ir a por todas, algunas empresas empiezan por escoger un proyecto pequeño que podría beneficiarse de las tecnologías cognitivas con un conjunto de herramientas más pequeño y menos transformativo para abordarlo. Por ejemplo, Cognitive Scale –donde varios de sus líderes fueron ejecutivos de Watson– intentan recoger las frutas de las ramas más bajas, simplificar los procesos. Tiene un enfoque de desarrollo “10-10-10”: desarrollar una primera versión de una aplicación cognitiva en 10 horas, personalizarla en 10 días y lanzarla en 10 semanas.

Algunos de los clientes de Cognitive Scale, como el Centro para el Cáncer MD Anderson y que también persigue un ambicioso proyecto de Watson para los tratamientos contra el cáncer, tienen muchos proyectos distintos en curso con el software de la empresa. Estos proyectos no intentan curar el cáncer, sino lograr objetivos más al alcance como encontrar alojamiento y recomendar restaurantes a los familiares de los pacientes o determinar qué facturas médicas suponen un mayor esfuerzo para cobrarlas. Otras ofertas para la “automatización de procesos” de empresas como Blue Prism y Automation Anywhere también se consideran como frutas al alcance de la mano, aunque por el momento sus software no aprenden. Algunas ofertas de automatización de centros de llamadas como Amelia de Ipsoft también pertenecen a esta categoría. A pesar de que este tipo de proyectos suelen requerir formación y asesoramiento para configurar y trabajar con el software, normalmente son los mismos proveedores quienes se encargan de ello.

Comprar un parte, desarrollar otra:

  • Potenciar la capacidad analítica para impulsar el aprendizaje de máquinas. Algunas formas de aprendizaje de máquinas –especialmente las que están basadas en el análisis de regresión– son extensiones claras de las capacidades analíticas de una empresa. Si su empresa domina la “analítica artesanal” basada en hipótesis humanas, puede que sea el momento de explorar la generación automática de modelos analíticos con aprendizaje de máquinas. Cisco Systems, por ejemplo, pasó de generar decenas de “modelos de propensión” para predecir qué tiene más probabilidades de ser comprado por los clientes a producir decenas de miles (alrededor de 60.000 en la actualidad) de modelos cada trimestre. Gracias al aprendizaje de máquinas, Cisco sólo necesita unos pocos días para calcularlos. Además, la mayor granuralidad de sus modelos (específicos para productos, países y tipos de negocios concretos) ha mejorado su eficacia. En función del tipo de modelos que una empresa necesite y el software que utilice (propietario, como el de SAS e IBM, o de fuente abierta), lograrlo puede ser o técnicamente muy sencillo o bastante complejo, caso en el que se necesitará un conocimiento mayor de la ciencia de datos.
  • Entrar a lo grande con Watson.  Watson, de IBM, domina la gama más alta tanto en coste como beneficios de la carrera cognitiva. Sí, se puede acceder de manera asequible a la interfaz de programación de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) de Watson con Bluemix, la nube para deasarrolladores de IBM –mis alumnos lo hicieron en clase gratis– pero la oferta de Watson se dirige sobre todo a aplicaciones transformativas a gran escala. A IBM le gusta empezar con sus clientes con una “Evaluación de Valor Cognitivo” que encuentre la mejor oportunidad para destacar en el ámbito cognitivo. IBM estará encantada de proporcionar los consultores y hasta investigadores doctorados que hagan falta para conseguirlo. Tampoco será ni barato ni rápido. Supone mucha formación e integración de sistemas, sobre todo si se trata de la primera empresa de un sector o industria que utiliza Watson. Así lo analicé el año pasado cuando estudié el uso de Watson en el ámbito médico. Pero las empresas que se sientan cómodas trabajando con IBM a gran escala y crean en la importancia de hacer mella en sus negocios con tecnologías cognitivas encontrarán apropiado este enfoque
  • Empezar con bots de conversación.  Los bots de conversación son una tecnología cognitiva de nivel intermedio que interactúa con otras apps a través de conversaciones de lenguaje natural. Google (con su reciente adquisición de API.AI), Apple (Siri), Microsoft (Cortana) y Facebook (con Messenger) tienen plataformas para que diferentes desarrolladores puedan preparar sus propios bots de conversación. Especialmente si su empresa está centrada en productos o servicios móviles, donde los clientes parecen ser más proclives a los bots de conversación, podría entrar en el campo de las tecnologías cognitivas al conectar sus propias apps a las API de alguna de estas empresas. Estas interfaces evolucionarán seguro con el paso del tiempo, pero es una buena idea empezar a trabajar con ellas ahora si quiere aprovechar las interacciones por voz.

Desarrollar la mayor parte:

  • Aumentar la inteligencia o autonomía de una aplicación existente. Con el uso de arquitecturas basadas en componentes, es posible añadir enfoques cognitivos a las aplicaciones. Por ejemplo la sociedad de inversiones Vanguard, desarrolló la función semiautónoma de Servicios de Asesores Personales (PAS, por sus siglas en inglés) para sus clientes de gestión de activos. Vanguard ya contaba con varias de estas funcionalidades entre bambalinas, incluidas encuestas entre inversores, una serie de modelos predictivos, el reequilibrio de activos, la compensación de pérdidas tributarias y las simulaciones basadas en objetivos. El proyecto PAS aglutinó todas esas herramientas, las hizo autónomas (revisadas por asesores humanos) y las incorporó tanto a planes de inversión como a la red. Sin embargo, se trata de una opción que exige experiencia con herramientas cognitivas así como la capacidad de integrar diferentes sistemas.
  • Desarrollar a partir de software de fuente abierta. Abunda el software cognitivo de fuente abierta. Google, Microsoft, Facebook, Amazon y Yahoo han publicado librerías de algoritmos de aprendizaje de máquinas o de aprendizaje profundo. La ventaja aquí es obvia. Puesto que el software es gratuito, este enfoque reduce el coste del software. Pero probablemente también incremente los costes de personal: los científicos de datos capaces de trabajar con ese tipo de librerías son pocos y caros. Desarrollar su propia solución cognitiva desde cero con herramientas de fuente abierta también podría llevar más tiempo que algunas de las otras opciones. Esta opción probablemente sólo tenga sentido si su empresa necesita soluciones muy específicas y está dispuesta a comprometerse a largo plazo con el desarrollo de capacidades cognitivas. También puede ser un buen enfoque si piensa incorporar prestaciones cognitivas a su producto o servicio.

Estoy seguro de que existen otros ángulos desde los que una empresa podría adoptar las tecnologías cognitivas, pero hasta ahora estos parecen ser los más comunes. Cada uno tiene distintas implicaciones para los tipos de competencias que necesitará la organización y cómo gestionará la tecnología una vez que cuenten con ella. Algunas organizaciones ambiciosas querrán centrarse en varios puntos de entradas al mismo tiempo. Es genial disponer de tantas opciones, pero cuando un equipo directivo decide integrar tecnologías cognitivas en su estrategia, también debería meditar detenidamente qué objetivo quiere perseguir.

 Consulte el artículo original de

hardvard

Harvard Business Review en español  es la edición en castellano de la revista de la prestigiosa Universidad de Harvard (EEUU) y la fuente de información de los líderes de hoy. La publicación ofrece las tendencias más innovadoras de estrategia, innovación y liderazgo, para convertirse en un experto en el mundo de los negocios.
Los contenidos bajo el sello Harvard Business Review en español están protegidos enteramente por copyright. Ningún material puede ser reimpreso parcial o totalmente sin autorización.

También podría gustarte

Sin Comentarios

Dejar repuesta