Inteligencia artificial

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¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es una constelación de muchas tecnologías diferentes que se combinan para que las máquinas puedan percibir, comprender, actuar y aprender con niveles de inteligencia similares a los de una persona. Tal vez por eso cada uno tenga su propia definición de la inteligencia artificial: porque no es una única cosa.

La IA incluye tecnologías como el aprendizaje automático o el procesamiento del lenguaje natural. Cada una de estas tecnologías sigue su propia evolución y, cuando se combina con datos, analítica y automatización, puede ayudar a las empresas a cumplir sus objetivos, ya se trate de mejorar la atención al cliente o de optimizar la cadena de suministro.

IA restringida (o “débil”)

Hay quien distingue entre inteligencia artificial “restringida” y “general”. La mayor parte de lo que experimentamos en nuestra vida real es IA restringida, que realiza una sola tarea o una serie de tareas muy parecidas. Por ejemplo:

  • Apps de meteorología
  • Asistentes digitales
  • Software de análisis de datos para optimizar una función de negocio

Estos sistemas son muy potentes, pero tienen un campo de acción limitado. Se suelen utilizar para generar eficiencias. Con la aplicación adecuada, sin embargo, la IA restringida tiene un inmenso poder de transformación y afecta a nuestra forma de vivir y trabajar.

IA general (o “fuerte”)

La IA general se parece más a lo que estamos acostumbrados a ver en las películas de ciencia ficción, donde las máquinas emulan la inteligencia humana y son capaces de pensar de manera estratégica, abstracta y creativa para realizar tareas complejas. Aunque hay cosas que las máquinas pueden hacer mejor que las personas (tratamiento de datos, por ejemplo), este tipo de IA general no existe todavía fuera de la gran pantalla. Por eso es tan importante la colaboración entre personas y máquinas: en el mundo actual, la inteligencia artificial es una prolongación de las capacidades humanas, pero no puede sustituirlas.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una forma de inteligencia artificial que permite que un sistema reconozca patrones en datos y mejore con la experiencia.

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¿Por qué es tan importante la IA?

Tanto en círculos científicos como en la cultura popular hace tiempo que se habla de inteligencia artificial, ya sea por su potencial de transformación de empresas como por lo que supone para la relación entre tecnología y sociedad. ¿Por qué es precisamente ahora cuando el uso de la IA está alcanzando una masa crítica?

Como consecuencia de la proliferación de datos y la madurez de otras innovaciones en cloud computing y potencia de cálculo, la adopción de IA está creciendo como nunca antes. Ahora las empresas tienen acceso a una cantidad de datos sin precedentes, incluidos datos ocultos que ni siquiera sabían que tenían. Esos datos son una auténtica mina de oro que está impulsando el crecimiento de la IA.

Una importante fuente de valor de negocio (si se aprovecha bien)

Siempre se ha pensado que la IA podía ser una fuente de innovación empresarial. Ahora que se dan todas las circunstancias necesarias, las empresas están empezando a comprender que pueden utilizar la IA para multiplicar el valor. La automatización reduce costes y permite alcanzar niveles nunca vistos de uniformidad, velocidad y escalabilidad en los procesos de negocio, hasta el punto de que algunos clientes de Accenture consiguen reducir los tiempos un 70 %. Aún más impresionante, sin embargo, es la capacidad de la IA de impulsar el crecimiento. Las empresas que saben aprovechar sus inversiones en IA obtienen una rentabilidad tres veces mayor que las que no logran pasar de la fase piloto. No es de extrañar que el 84 % de los altos ejecutivos crea que tiene que aprovechar la IA para cumplir sus objetivos de crecimiento.

Agilidad y ventaja competitiva

La inteligencia artificial hace mucho más que aumentar la eficiencia y agilizar engorrosas tareas rutinarias. Gracias al aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, las aplicaciones de IA pueden aprender de datos y resultados casi en tiempo en real, analizando nueva información procedente de distintas fuentes y adaptándose a ella con un nivel de precisión que resulta de gran utilidad para las empresas (como demuestran las recomendaciones de productos). Gracias a esta capacidad de aprender y optimizarse, la IA no deja de multiplicar los beneficios que genera para la empresa.

La IA ayuda por tanto a las empresas a adaptarse con rapidez, utilizando un flujo continuo de datos para impulsar la innovación y la ventaja competitiva en un mundo en constante disrupción. La adopción de la IA puede ser fundamental para cumplir las prioridades estratégicas o incluso para sobrevivir: tres de cada cuatro altos ejecutivos creen que corren el riesgo de quedarse sin trabajo si no consiguen escalar la IA en los próximos cinco años. Es evidente que es mucho lo que está en juego.

3 de cada 4 altos ejecutivos creen que corren el riesgo de quedarse sin trabajo si no consiguen escalar la IA en los próximos cinco años.

Ventajas de la IA

Hay muchas formas de definir la inteligencia artificial, pero lo realmente importante es lo que podemos hace gracias a la IA.

Eficiencia de principio a fin: La IA elimina fricciones y mejora el uso de recursos y analítica en toda la empresa, lo que se traduce en una importante reducción de costes. También puede automatizar procesos complejos y minimizar el tiempo improductivo al predecir las necesidades de mantenimiento.

Más precisión y mejor toma de decisiones: La IA complemente la inteligencia humana con potentes capacidades de analítica y predicción de patrones, lo que aumenta la calidad, la eficacia y la creatividad de las decisiones de los empleados.

Ofertas inteligentes: Las máquinas no piensan como las personas. Eso les permite descubrir carencias y oportunidades en el mercado más rápidamente, ayudando así a introducir nuevos productos, servicios, canales y modelos de negocio con unos niveles de velocidad y calidad que no eran posibles hasta ahora.

Empleados con más opciones: La IA puede ocuparse de actividades de rutina mientras los empleados dedican su tiempo a tareas que generan más valor. Al cambiar por completo la forma de trabajar y reforzar el papel de las personas para impulsar el crecimiento, la IA llevará a una mayor productividad en el trabajo.

Excelente servicio al cliente: El machine learning continuo proporciona un flujo constante de información sobre el cliente y hace posible la hiperpersonalización. Desde chatbots activos las 24 horas hasta centros de atención al cliente que responden en menos tiempo, las empresas pueden usar IA para analizar información en tiempo real y ofrecer servicios que aumenten los niveles de crecimiento, retención y satisfacción en general.

Hay muchas formas de utilizar la IA, pero una cosa está clara: tu estrategia de IA es tu estrategia de negocio. Si quieres sacar el máximo partido a tus inversiones en IA, tienes que identificar tus prioridades de negocio y determinar en qué puede ayudarte la IA.

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El futuro de la IA

Según el informe “IA: Escalar hacia el éxito” de Accenture, el 84 % de los ejecutivos cree que necesita utilizar la IA para cumplir sus objetivos de crecimiento. No obstante, el 76 % reconoce tener problemas para introducir la IA en su empresa. Hasta ahora no ha habido ninguna fórmula para pasar de la prueba de concepto a la producción y el uso generalizado, una transición que resulta complicada para muchos. En este punto de inflexión, es imprescindible que las empresas den los pasos necesarios para conseguirlo.

84%

de los ejecutivos cree que necesita utilizar la IA para cumplir sus objetivos de crecimiento.

76%

reconoce tener problemas para introducir la IA en su empresa.

Define tu valor de negocio

Los usos de la IA son infinitos. ¿Cómo deciden las empresas en qué deben utilizarla? Para aprovecharla bien, tienes que empezar por definir qué significa el valor para tu empresa. Luego podrás evaluar y priorizar las distintas aplicaciones de la IA en función de esos objetivos estratégicos.

Redefine tu plantilla

El creciente impulso de la IA exige una plantilla diversa y reconfigurada que sepa cómo utilizarla. Pese a los temores iniciales de pérdida de empleos a causa de la inteligencia artificial y la automatización, el futuro de la IA depende de la colaboración entre personas y máquinas y de la búsqueda de nuevos talentos y nuevas formas de trabajar.

Establece normas de ética y gobernanza

Las empresas tienen que definir su estrategia de IA pensando siempre en la confianza. Eso supone crear las estructuras de gobernanza apropiadas y establecer principios éticos que se reflejen en el desarrollo de algoritmos y software.

La correcta aplicación de estos principios puede ayudar a las empresas a generar un valor exponencial y seguir siendo competitivas. La IA ha dejado de ser un “lujo” para convertirse en un factor crítico para el futuro de una empresa.

La ética de la IA

La adopción de la inteligencia artificial nunca es completa si no se tienen en cuenta los aspectos éticos. La IA evoluciona a un ritmo vertiginoso y, como ocurre con cualquier otra tecnología, las empresas tienen que ganarse la confianza del público y asumir responsabilidades ante sus clientes y empleados.

En Accenture definimos la “IA responsable” como la práctica de diseñar, desarrollar y desplegar IA de un modo que sea beneficioso para empleados y empresas y que tenga efectos positivos para los clientes y la sociedad, lo que contribuye a que las empresas generen confianza y puedan escalar la IA con seguridad.

Confianza

Cualquier empresa que utilice la IA es objeto de escrutinio. Se ha hecho habitual el teatro de la ética, que consiste en que las empresas pregonan el uso responsable que hacen de la IA al tiempo que participan en actividades dudosas a las que prefieren no dar publicidad. Los prejuicios inconscientes son otro problema frecuente. La IA responsable es una nueva tendencia que pretende generar confianza entre las empresas y sus empleados y clientes.

Seguridad de datos

Los problemas de protección de datos y el uso no autorizado de la IA pueden producir graves daños a la reputación y los sistemas de una organización. Las empresas deben incorporar confidencialidad, transparencia y seguridad a sus programas de IA desde el principio y tomar medidas para garantizar que los datos se obtienen, usan, administran y almacenan con seguridad y responsabilidad.

Transparencia y explicabilidad

Ya sea con la formación de un comité de ética o con la revisión de su código ético, las empresas necesitan crear un marco de gobernanza que oriente sus inversiones y evite riesgos éticos, legales y regulatorios. A medida que las tecnologías de IA se hagan responsables de tomar decisiones, las empresas tienen que saber cómo llegan los sistemas de IA a un resultado determinado y sacar estas decisiones de la “caja negra”. Un claro marco de gobernanza con un comité de ética puede facilitar el desarrollo de prácticas y protocolos para que las soluciones de IA reflejen el código ético de la empresa.

Control

Las máquinas no tienen cerebro, pero cometen errores. Las empresas deben tener sistema de gestión de riesgo y planes de contingencia para responder a cualquier problema. Tienen que dejar claro quién es responsable de las decisiones adoptadas por sistemas de IA y definir el mecanismo administrativo para dar traslado de problemas cuando sea preciso.

Las empresas tienen que ganarse la confianza del público y asumir responsabilidades ante sus clientes y empleados.

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