Obtener un valor palpable de la inteligencia artificial (IA) está en la gran mayoría de la mente de los ejecutivos de las empresas, independientemente de su actividad, tamaño u origen. Sin embargo, el deseo o interés de algo no siempre se traduce en una estrategia de adopción eficiente o eficaz, pero si es cierto que cuando todos los agentes de una industria se conciencia del valor de algo, en la mayoría de los casos acaba ocurriendo, y este fenómeno es el que estamos viendo con la IA en todas los sectores sin excepción y en todos los ámbitos geográficos, si bien es cierto que esto segundo las empresas chinas lideran la adopción, seguidas de las americanas, francesas y alemanas. Otra cosa muy diferente es beneficio que tendrá la IA en cada empresa, y esto dependerá de la escala en la que adopten la inteligencia artificial y de la eficacia con la que puedan transformar sus procesos de negocio, según apunta Pablo González Deloitte.
3 tipos de empresas según su madurez en la adopción de la Inteligencia Artificial
Un estudio reciente del MIT en el que participaron 3.000 ejecutivos de empresas que declaraban estar en fase de adopción de la IA, obtuvo que el veinte por ciento de dichas empresas tienen una comprensión significativa de la IA y la han adoptado con éxito en sus procesos de negocio, son las denominadas empresas “pioneras” . Durante un período de tiempo, es probable que las «pioneras» aumenten la brecha con sus seguidores, las que denominamos como empresas «investigadoras», que representan un 30% de la muestra, y comprende a las compañías que entienden la IA, pero tienen una adopción limitada, el resto de empresas, la llamadas «experimentadoras» y «pasivas”, representan al 50% de la muestra, y tienen una comprensión o adopción limitada de la IA.
Por desgracia, todas las investigaciones sobre la adopción de la lA están basadas en datos declarados, permitiéndonos tener un valor tendencial de lo que está ocurriendo , pero la realidad es algo peor ya que muchas de las empresas que indican estar en fase de adopción de la IA, no tienen un compromiso significativo ni sostenible con la IA, quizás por su falta de entendimiento interno del valor real de IA y de su forma de adopción, siendo su mayor logro la presencia de robots para saludar a los visitantes o algún chatbot, por cierto no muy “listos”, en sus páginas web o canales no presenciales, dejando de lado de uso empresarial de la IA y obteniendo como mucho algunos casos de usos aislados y generados de forma no sistemática, siendo lo más probable que estos casos de uso no sean escalables o formen parte puntualmente o aislada proceso de negocio existente. En este sentido, algunas empresas intentan tener un buen vivero de casos de usos y prueba de conceptos (POCs). Las POCs son excelentes temas de conversación en los foros de IA, pero muy pocos de ellos se amplían significativamente, de hecho 2 / 3 de las POCs en media nunca llegan a implementarse o ampliarse.
Pablo González Muñoz: “La clave está en que ocurra siempre y de forma continua”
Por lo tanto, uno de las claves para el éxito en la adopción de AI esta en la capacidad de las organizaciones para que la IA ocurra siempre y de forma continua dentro la empresa, para ello pensemos que el diez por ciento del trabajo implica construir el algoritmo, siendo crítico porque el algoritmo determina el éxito de la iniciativa, el 20% siguiente implica la implementación del algoritmo, siendo el 70% del éxito el apoyo estructurado y disponer de una organización que haga que lo puntual sea orgánico y sostenible en el tiempo. En virtud de esto, apunta Pablo González Muñoz, los procesos de trabajo deben ser rediseñados, los equipos deben ser designados para mantener y administrar la solución y medir la tasa de adopción y los resultados.
Llegando a ocurrir, más veces de lo que nos gustaría, que tras la excitación inicial de la POC las empresas se encuentran , simplemente, que no pueden dedicar los recursos requeridos para su implementación. Si el caso de uso es muy estrecho o periférico, los beneficios no justifican el costo de implementación; a veces la prioridad para la implementación se pierde a medida que el equipo se centra en otra POC . Incluso cuando las compañías deciden dedicar recursos, pocas se atreven a modificar los procesos de trabajo y los silos existentes, intentado forzar que el funcionamiento de la nueva solución de IA se adapte a los procesos de trabajo y organización existente, reduciendo así la eficacia del resultado de AI, provocando una gran desilusión con la IA.
Las empresas pioneras en IA la están entendiendo como una misión de transformación de sus procesos de negocio según Pablo González Muñoz?
Los pioneros de IA entienden que la IA es una misión de transformación de los procesos de negocio, y se centran en aprovechar la IA para crear nuevas formas de obtener ingresos y búsqueda de palancas de eficiencia, competitividad. La dirección de las compañías deben concentrarse en dos o tres áreas de alto potencial, ejemplo la personalización o precios y proporcionar un apoyo sostenido y constante, en este sentido, señalar que las estrategias engañosamente prudentes, tales como «esperar y observar», en este caso como en otros casos transformacionales donde el éxito es un mix de muchas pequeñas cosas, suelen generar un aumento de la brecha entre los lideres y los que llegan tarde, ojo, cada vez esta menos correlado ser líder con ser el más grande.
Por lo tanto, en materia de inteligencia artificial, hay que atreverse a tener una gran visión, actuar en pequeño y escalar rápido.
THINK BIG, SMALL STEPS & SCALE FAST
