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Claves para abordar la Inteligencia Artificial con éxito

Inteligencia Artificial

Las grandes expectativas que han generado las tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) han llevado a menudo a su fracaso. Abordarla con una perspectiva más medida, comenzando por algunas unidades de negocio específicas, y evitando grandes despliegues iniciales, puede tener un mayor y efectivo impacto en la organización.

El debut en 2011 de Watson de IBM sorprendió al mundo entero al derrotar a algunos de los campeones del popular juego Jeopardy. Sin duda, el lanzamiento de Watson impresionó por el potencial que se vislumbraba de la Inteligencia Artificial (IA) e inspiró a toda una generación de tecnólogos para asentarse en este mercado. Sin embargo, con el paso del tiempo, se sigue esperando para una aplicación aún más práctica y tangible para los negocios.

Innovaciones como las Google Glass, Oculus Rift, los Segway o las cámaras Flip han terminado fracasando porque ninguno de ellos tenía una aplicación práctica que generase valor para el cliente.

Y es aquí donde radica el gran problema: la gente espera que cuando se presenta algo como un salto tecnológico importante tenga una aplicación masiva. Es por eso que las aplicaciones prácticas de tecnologías avanzadas generarán valor para la inversión, especialmente por parte de las grandes empresas.

Una aplicación real

Y es que el negocio hoy en día está en las grandes corporaciones. Si WalMart fuera un país, sería el décimo más grande del mundo si nos basamos en sus ingresos. Las organizaciones Fortune 500 del pasado año constituían dos tercios del PIB de los Estados Unidos y, según un informe del Instituto Global McKinsey, el 10% de las empresas públicas generaba en 2015 el 80% de las ganancias a nivel mundial.

A menudo suele pensarse que estas empresas solo están interesadas en tecnologías transformadoras, pero no siempre es así. Cualquier mínimo cambio que una gran organización puede tener un impacto enorme. Por ejemplo, cuando Microsoft cambió su política de usuarios gratuitos para OneDrive fue un cambio pequeño pero con un gran impacto. Por cada 1 % de la cantidad total de usuarios gratuitos que Microsoft convirtió a modalidad de pago, el ingreso estimado fue de 107 millones de dólares.

Otro ejemplo claro fue el de la empresa logística UPS cuando introdujo en uno de sus segmentos de negocio el navegador ORION, y consiguió reducir la ruta de un conductor en una milla por día, algo más de un kilómetro y medio, lo que supuso un ahorro de 50 millones de dólares al año.

Pequeños grandes pasos hacia la IA

Pero las innovaciones basadas en sistemas de predicción van mucho más allá. El motor de recomendación basado en Inteligencia Artificial de Amazon ha permitido a la compañía impulsar enormemente sus ventas online. Tanto es así que se estima que un 35 % de las ventas proceden de estas predicciones.

Uno de sus grandes competidores, Alibaba, implementó un chatbot que ha permitido a la compañía hacerse con gran cantidad de datos de clientes, lo que les ha permitido mejorar los canales de gestión de consultas de los usuarios.

Hay que demostrar que la IA tiene un valor comercial real y vale la pena invertir en innovación

Esto pone en evidencia que las aplicaciones a pequeña escala de Inteligencia Artificial pueden llevar grandes beneficios a pesar de que muchos se empeñen en incorporarla mediante grandes despliegues. Algunos expertos apuntan que si pudiéramos implementar una aplicación básica basada en Inteligencia Artificial en solo dos unidades de negocio de cada compañía del Fortune 100, iniciaríamos una nueva era económica en poco tiempo.

Las implementaciones más pequeñas y más enfocadas a IA cambiarán el mundo. Tan solo hay que demostrar que tiene un valor comercial real y que vale la pena invertir en innovación. En muchos casos las empresas han tenido el problema de las grandes expectativas generadas por la IA. Cambiar este enfoque por uno más medido y práctico conllevará abordar estas tecnologías de forma más eficiente y con resultados para los negocios.

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