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Ryo Katsuki, vicepresidente de Artefact en el Reino Unido, se sienta a charlar sobre la importancia de incorporar la IA a su empresa en 2020. También aconseja sobre la forma más eficaz de hacerlo.

Ryo Katsuki, vicepresidente de Artefact en el Reino Unido, se sienta a charlar sobre la importancia de incorporar la IA a su empresa en 2020. También aconseja sobre la forma más eficaz de hacerlo.

¿Por qué ahora? ¿Por qué es tan importante hacer de la IA un elemento imprescindible de la estrategia empresarial?

Gracias a los avances tecnológicos, la infraestructura informática de alto rendimiento se ha vuelto mucho más accesible para empresas de todos los tamaños en los últimos años. Las empresas tienen ahora menos excusas para carecer de instalaciones o métodos para registrar y utilizar electrónicamente cada bit de información. 

El espacio de almacenamiento es casi gratuito, ya que AWS Glacier de Amazon ofrece ahora almacenamiento data a #CONTENT#.000004 por MB, en comparación con 1967, cuando un disco duro de 1MB, ni siquiera lo suficientemente grande como para que quepa una de las fotos de su iPhone, le habría costado millones de. Paralelamente, el dólar por potencia de cálculo ha ido disminuyendo diez veces cada cuatro años. 

A través de los servicios de cloud, también se ha hecho accesible a las empresas de nueva creación y a las PYME que no pueden afrontar el elevado coste inicial que supone la compra de máquinas de altas especificaciones o que carecen de los conocimientos técnicos para mantenerlas. Las empresas también pueden reducir aún más los costes. La mayoría de las empresas de cloud ofrecen descuentos a las empresas que calculan sus necesidades informáticas futuras y están dispuestas a reservar y pagar el coste por adelantado.

La oportunidad aquí para las empresas es, obviamente, capturar todo el data, confiar en los ordenadores para procesarlo de forma maquinal y generar inteligencia con impacto empresarial. Para ello, empresas cloud como Amazon, Google y Microsoft han estado poniendo de su parte en el desarrollo de plataformas de aprendizaje automático llave en mano que sean accesibles y manejables para empresas de todos los tamaños. Ahora ofrecen toda una biblioteca de algoritmos de aprendizaje automático para extraer ideas.

La infraestructura de la IA, en términos de producción de narrativas prescriptivas para ayudar a impulsar las decisiones empresariales, está madura. Ahora depende de cada empresa asegurarse de que sus procesos empresariales y sus reservas de talento están alineados para abrazar la revolución de la IA. Las empresas que no traten la data como una estrategia central y no se suban a la ola actual no saldrán bien paradas frente a sus competidores, especialmente aquellas que gestionen bien su data e impulsen las decisiones empresariales tanto para generar como para aprovechar la artificial intelligence.

¿Es fácil incorporar la IA?

”No ocurrirá simplemente contratando a unos cuantos nuevos científicos licenciados en data. Requiere que el equipo de alta dirección de cada empresa se reúna y, en colaboración, reconsidere y rediseñe la forma en que el data fluye dentro de la organización.”

Buena pregunta. Incorporar la IA es bastante sencillo si se entiende lo que se necesita para realizar un cambio. Dicho esto, incorporar la IA a una empresa con un impacto real es una tarea más difícil de lo que se podría pensar. 

A menudo pregunto a los empresarios en qué medida su empresa utiliza la IA en una escala del 1 al 10. Nunca dicen 10. No es sólo tarea de un departamento de TI. No ocurrirá simplemente contratando a unos cuantos científicos recién licenciados data. Requiere que el equipo de alta dirección de cada empresa se reúna y, en colaboración, reconsidere y rediseñe la forma en que la data fluye dentro de la organización. Requiere una estrategia data, dirigida con visión que describa cómo la empresa se marcará a sí misma, comercializará sus productos y servicios a sus clientes, producirá y venderá productos, preparará y cumplirá servicios, y operará internamente para dar servicio a clientes internos y externos. 

Todo esto se basa en suposiciones clave por defecto de que toda la data se recopilará y registrará electrónicamente, que todas las decisiones empresariales se tomarán basándose en la data o en predicciones y recomendaciones dirigidas por la data. Las decisiones empresariales que no puedan tomarse basándose en la data en un tiempo razonable se canalizan hacia la revisión para la mejora continua de los procesos empresariales y la gestión de la data. En la implementación, es este programa de mejora continua patrocinado por todos los miembros del equipo de alta dirección el que desempeñará un papel clave en la incorporación de la IA.

¿Cuáles serían los primeros pasos para utilizar la IA en las empresas?

Los directivos de la empresa podrían empezar por hacer una lista de las preguntas empresariales más frecuentes que siguen sin respuesta. Es probable que estas preguntas estén relacionadas con todos los aspectos de la empresa; la más común probablemente sea ‘¿por qué están cayendo mis ingresos?’. Posicionar la IA como una forma de ayudar a responder a estas preguntas puede constituir el punto de partida de una conversación sobre la IA. 

La incorporación de la IA en una empresa es un programa interfuncional, que afecta a todos los departamentos y requiere la gestión del cambio y la reimplantación de sistemas. En última instancia, el equipo directivo tiene que unirse y estar preparado para patrocinar la revolución de la IA en la empresa. 

Si usted es un ingeniero data o un científico data que tiene dificultades para impulsar su agenda de IA, encuentre al patrocinador empresarial y al responsable de la toma de decisiones, y consiga primero su apoyo. Asegúrese de que entiende su negocio, presente que tiene mucha imaginación y asegúrese de articular los beneficios que compensan el coste del cambio. A fin de cuentas, lo que está presentando es una estrategia y una plataforma.  

No se rinda si recibe un apoyo poco entusiasta de un miembro del equipo de alta dirección. A medida que hable con otros miembros del equipo de alta dirección, el coste, en teoría, se repartirá, mientras que el argumento a favor de los beneficios crecerá con el apoyo, haciendo que el coste por beneficio para la empresa sea menor.

¿Cuáles son las principales oportunidades con el uso de la IA?

”Esto ilustra la gran oportunidad de utilizar la IA en términos empresariales: reducir un problema de tamaño colosal a un problema factible, razonable pero impactante”.”

Lo que más me entusiasma es utilizar el aprendizaje automático para la detección precoz de problemas que parecen surgir de la nada o que tienen causas específicas difíciles de encontrar, como, por ejemplo, la paranoia.  Aunque hay muchas teorías y diferentes personas tendrán diferentes explicaciones para sus propias experiencias, nadie sabe exactamente qué causa la paranoia. Puede que los investigadores hayan identificado algunos factores de riesgo generales, pero todavía hay muchos que pueden tenerse en cuenta. Incluso limitando los factores a los fisiológicos, sociológicos y mentales, todavía hay más de 5 billones a la potencia de 6 combinaciones únicas de factores específicos que se pueden considerar. Eso es astronómico. 

Esto ilustra la gran oportunidad de utilizar la IA en términos empresariales: reducir un problema de tamaño colosal a un problema factible, razonable pero impactante. En los estudios exploratorios no supervisados, existe la posibilidad de dar rienda suelta a todas las fuentes brutas data disponibles e identificar factores cuya relevancia se desconocía hasta ahora.  

Por ejemplo, en el caso de la paranoia, poder decir, utilizando el aprendizaje automático, que es probable que factores como el insomnio tengan una correlación más fuerte con la paranoia que otros factores que tradicionalmente se creía que tenían un vínculo más fuerte, como las experiencias de la infancia, el consumo de drogas, la genética, el clima, etc. Entonces podría priorizar los factores a vigilar e identificar los primeros signos emergentes para prevenir algunos problemas.

Hoy en día, los líderes en IA y data que realizan predicciones multivariantes prácticas y que utilizan técnicas de aprendizaje automático para redimensionar problemas imposibles y convertirlos en problemas prácticos están aportando un valor real. A fin de cuentas, todavía no estamos preparados para abordar los problemas de tamaño astronómico en la infraestructura comúnmente accesible y manejable. 

Desde el punto de vista práctico y técnico, los proyectos de IA se reducen a ingenieros con conocimientos empresariales que entienden las prioridades de la empresa, reúnen apoyo y diseñan e implementan heurísticas y modelos data-driven que puedan ofrecer una inteligencia impactante. Es el mismo conjunto de ingenieros con conocimientos empresariales el que puede industrializar esa inteligencia, entregar esos proyectos y ayudar a implantar la configuración empresarial basada en la IA.

Si desea incorporar la IA a su estrategia empresarial para 2020, póngase en contacto con nuestro equipo.