Tal como sucede con cualquier tecnología, la integración de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de los negocios comienza a tomar un valor estratégico y a convertirse en un recurso determinante para mantener la competitividad y la relevancia de la empresa en su mercado meta. Y, aunque parece declaración obvia, cuando una nueva tecnología o práctica empresarial surge y alcanza cierto nivel de “popularidad”, siempre corre el riesgo de ser banalizada y de perder su percepción real de valor.
La IA ofrece un potencial sin precedentes para mejorar la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la satisfacción del cliente. Sin embargo, su implementación exitosa requiere un enfoque estratégico cuidadosamente diseñado para que guíe las acciones y decisiones de las empresas.
Michael Porter destaca en su libro «Competitive Strategy» la importancia de comprender las fuerzas competitivas que afectan a una empresa, como son el poder de los proveedores y compradores, la amenaza de nuevos competidores, la amenaza de sustitutos y la rivalidad competitiva.
En el contexto de la IA, estos aspectos adquieren nuevas dimensiones, pues esta tecnología acelera muchos de los procesos convencionales de un negocio, como el estudio de las tendencias en el mercado o la retroalimentación esquemática y analítica de las necesidades de los clientes. Esto puede abrir puertas a nuevos competidores donde las barreras de entrada antes parecerían infranqueables.
Desafíos para la Inteligencia
Geoffrey Hinton, considerado el padre del “Deep Learning, lleva años explorando cómo la IA está transformando las capacidades empresariales. Bajo su perspectiva, la IA ha revolucionado las capacidades empresariales de varias maneras, como la mejora en la toma de decisiones gracias al procesamiento de grandes volúmenes de datos, la automatización de tareas repetitivas y la capacidad de predecir tendencias y comportamientos del mercado con mayor precisión.
Estos avances han permitido a las empresas operar de manera más eficiente, adaptarse más rápidamente a los cambios del mercado y ofrecer nuevos productos y servicios personalizados.
Asimismo, Brynjolfsson y McAfee, en «The Second Machine Age», hacen un recuento sobre cómo la IA está revolucionando la economía y los negocios, creando nuevas oportunidades, pero también desafíos significativos. La capacidad de la IA ya tiene un impacto las empresas pueden utilizar la analítica y la IA para impulsar el rendimiento empresarial.
El libro «The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies» de Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee, explora cómo la era digital y las tecnologías avanzadas están transformando las economías, los trabajos y la sociedad.
Los autores argumentan que estamos en el umbral de una segunda era de la máquina, marcada por la proliferación de la inteligencia artificial, la robótica y otras tecnologías digitales que están reemplazando las tareas humanas con mayor eficacia y a escalas nunca vistas.
Para las empresas, esto representa un desafío importante, pues de no alinearse tecnológicamente podrían quedar rebasadas. Pero esto no solo significa no adquirir nuevas tecnologías de IA, sino de adquirirla de tal forma que no agregue un valor sustantivo acorde a las estrategias del negocio.
La IA es un Modelo Estratégico
El desarrollo de un modelo estratégico para la implementación de IA es esencial para aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología disruptiva. Este modelo debe abordar varios aspectos clave:
- Áreas de oportunidad: Las empresas deben analizar sus procesos de negocio existentes para identificar áreas donde la IA pueda tener el mayor impacto. Esto podría incluir tareas repetitivas, decisiones basadas en datos, análisis predictivo, entre otros.
- Capacidades internas: Es crucial determinar si la empresa cuenta con el talento interno y los recursos necesarios para implementar y mantener componentes de IA. Esto podría implicar formar o contratar expertos en IA, así como invertir en infraestructura tecnológica adecuada.
- Tecnología adecuada: No se trata de adquirir lo de moda. Las empresas deben evaluar diferentes herramientas y plataformas de IA disponibles en el mercado para determinar cuáles son las más adecuadas para sus objetivos y necesidades específicas.
- Datos: La calidad de la información es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de IA. Es, por lo tanto, necesario identificar fuentes de datos relevantes y asegurarse de que estén limpios, completos y bien estructurados.
- Prototipos y pruebas piloto: Las empresas deben crear prototipos de soluciones de IA para probar las soluciones en entornos controlados y así evaluar su viabilidad y eficacia antes de implementarlos a gran escala. Como cualquier nuevo proceso o tecnología, sin las pruebas correctas, el resultado de su puesta en marcha podría resultar catastrófico.
- Integración: Es importante incorporar los componentes de IA en los flujos de trabajo y procesos de negocio de manera fluida y eficiente, asegurándose de que complementen y mejoren las operaciones existentes.
- Implementación gradual: Las empresas deben implementar los componentes de IA de manera gradual en lugar de intentar cambiar todo el sistema de una vez. Esto permite ajustes y mejoras iterativas a medida que se adquiere experiencia y se recopilan datos adicionales.
- Capacitación: El entrenamiento adecuado para aquellos empleados que trabajarán con los nuevos sistemas de IA, permite garantizar que comprenderán cómo usarlos de manera efectiva y, adaptándose más rápido a los cambios en los procesos de negocio. Recordemos que las nuevas tecnologías aceleran significativamente la velocidad de los cambios,
- Evaluación y ajuste continuo: Monitorear el rendimiento de los sistemas de IA en producción y realizar ajustes según sea necesario para asegurar que no dejen de cumplir con los objetivos comerciales y proporcionando valor a la empresa.
Estos nueve pasos pueden ser de gran ayuda a estructurar un modelo estratégico para la implementación de IA y así maximizar el impacto de esta tecnología en las operaciones del negocio.
Con un enfoque estructurado y estratégico, la IA puede mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la competitividad. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el campo de la IA está en constante evolución, por lo que las empresas deben estar preparadas para adaptarse y ajustar sus estrategias en consecuencia para mantenerse a la vanguardia en este campo.