Adoptar un enfoque sistémico para adoptar la IA

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En la actualidad, alrededor del 80% de las grandes empresas han adoptado el aprendizaje automático y otras formas de inteligencia artificial (IA) en su actividad principal. Hace cinco años, la cifra era inferior al 10%. Sin embargo, la mayoría de las empresas siguen utilizando las herramientas de IA como soluciones puntuales, aplicaciones discretas, aisladas de la arquitectura de TI empresarial en general. Eso es lo que descubrimos en un análisis reciente de las prácticas de IA de más de 8 300 grandes empresas globales en lo que creemos que es uno de los estudios a mayor escala sobre sistemas de TI empresariales hasta la fecha.

Para aprovechar los beneficios de las innovaciones de la IA, esas empresas tienen que dejar de pensar en las herramientas y aplicaciones de la IA, como el procesamiento del lenguaje natural o la visión artificial, como soluciones independientes. De lo contrario, el coste de oportunidad podría llegar al 41% de los ingresos en 2023. En comparación, las empresas líderes de nuestra investigación que ven la IA como componentes de los sistemas de TI empresariales de próxima generación (lo que llamamos «sistemas del futuro») aumentarán sus ingresos hasta un tercio en los próximos cinco años.

Las empresas que crean los sistemas del futuro están aprovechando enormes cantidades de datos, una potencia informática omnipresente y tecnologías complementarias, como la nube, los lagos de datos, la impresión 3D, el Internet de las cosas (IoT) y las plataformas avanzadas de recalificación de la fuerza laboral. Y están implementando la IA de una manera sistémica que capta el crecimiento actual, pero también anticipa el cambio para crecer mañana. Así es como su empresa puede hacer lo mismo:

Reimagine la «pila de TI» para la era de la IA. La gama de TI convencional (que abarca aplicaciones, datos e infraestructura) ha alcanzado su límite práctico. Simplemente no se creó para el complejo y cambiante mundo actual, que contiene miles de millones de dispositivos, petabytes de datos y aplicaciones de IA descentralizadas que se adaptan a millones de usuarios. Además, el chip de procesamiento de ordenador convencional es ahora estirado más allá de su capacidad debido al crecimiento exponencial de la IA.

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En lugar de la aplicación independiente, las principales empresas están empezando a reimaginar sus sistemas de TI como sistemas sin límites de complejas interconexiones entre máquinas, empleados, consumidores, socios y competidores. Por ejemplo, aunque las aplicaciones en la nube parezcan las noticias de ayer, la IA habilitada para la nube con su potencia casi ilimitada y elasticidad es una base obligatoria para los sistemas sin límites. Y para la mayoría de las empresas, aún queda mucho por hacer para aprovechar realmente las combinaciones transformadoras de la IA y los servicios en la nube.

Considere cómo la división financiera del Grupo Alibaba, Ant Financial, utiliza la nube y la IA para ofrecer un amplia variedad de servicios en los pagos móviles, la banca, los seguros y la gestión patrimonial. La nube de Ant utiliza una plataforma de código abierto para automatizar el despliegue, el escalado y la gestión de aplicaciones en contenedores. Como resultado, Ant es capaz de escalar basada en la nube impulsada por la IA innovaciones extensamente. Por ejemplo, la empresa ha desarrollado un sistema de IA que evalúa el riesgo crediticio en segundos y se centra en los préstamos a personas desatendidas que carecen de cuentas bancarias. Otra función, que permite a los usuarios tomar una foto después de un accidente, utilizar la visión artificial y los algoritmos impulsados por la IA para evaluar los daños, presentar automáticamente una reclamación ante la aseguradora, hacer una lista de los talleres de reparación cercanos y estimar los costes de reparación. A medida que Ant ha ampliado sus servicios, ha automatizado la atención al cliente para ayudar a impulsar el crecimiento. Ha lanzado un «asistente inteligente», un sistema de reconocimiento de voz que permite a los usuarios comprar billetes de avión y reservar hoteles con la voz. La empresa también firmó recientemente acuerdos para proporcionar sistemas de identificación biométrica y gestión de riesgos basados en la IA a varios bancos chinos, y lanzó un servicio para firmas de gestión de activos.

La computación perimetral también está traspasando límites al trasladar gran parte del procesamiento al borde de las redes, donde se encuentran con el mundo físico, como ocurre con los teléfonos inteligentes, los robots, los drones, las cámaras de seguridad y el IoT. Por ejemplo, una empresa de cadenas de bloques Filamento es utilizar una IA eficiente en datos, la cadena de bloques y el Internet de las cosas (IoT) para permitir transacciones de computación periférica seguras y autónomas a través de una pila de redes descentralizada, independiente de la infraestructura subyacente.

Diseño para una arquitectura de TI adaptable. A medida que la cartera de sistemas y asociaciones de cada empresa crece, las arquitecturas tradicionales simplemente no pueden seguir el ritmo de la enorme escala de las conexiones empresariales y tecnológicas. En su lugar, arquitecturas dinámicas y adaptables, que incluyen microservicios (servicios simples y discretos que permiten la modularidad de la TI) y arquitecturas sin servidores están fomentando nuevos niveles de la agilidad y la escala organizacionales.

Pensemos en Nordstrom, una empresa establecida con una gran cantidad de datos valiosos en un mercado minorista que cambia rápidamente. Ellos adoptó enfoques de arquitectura sin servidores desde el principio, mejorando drásticamente su capacidad de ofrecer experiencias de compra personalizadas y en tiempo real y de superar a los competidores emergentes. Su arquitectura sin servidores también les permite expandirse y contraerse de forma dinámica en respuesta a los eventos minoristas en tiempo real asociados a un producto, cliente o vendedor en particular. Esto, a su vez, permite un uso mucho más eficiente del capital de inversión que, de otro modo, quedaría inmovilizado en activos infrautilizados.

La inteligencia artificial es una parte vital de los sistemas adaptables. Ya se trate de agentes virtuales, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático, análisis avanzados u otras formas de IA, las empresas tienen muchas oportunidades de transformar su forma de hacer negocios una vez que sus arquitecturas hagan de la IA una parte integral del flujo de transacciones. Al encontrar un equilibrio responsable y transparente entre la inteligencia humana y la artificial y combinarlo con formas más básicas de automatización robótica de procesos, los sistemas adaptables pueden crear valor de formas que antes eran imposibles.

Para ser eficaz, la IA también debe ganarse la confianza de los humanos con los que trabaja. Ante todo, eso significa ser transparente a la hora de explicar las decisiones y acciones que toma la IA. Pero también significa permitir que los humanos intervengan y recuperen el control cuando sea necesario. Eso es esencial para evitar cualquier efecto adverso en el rendimiento empresarial, la reputación de la marca, el cumplimiento de la normativa y, sobre todo, en los propios seres humanos.

Los sistemas que pueden adaptarse y mejorar por sí solos, como las interfaces de conversación que aprenden continuamente nuevos patrones de voz, también necesitan enormes cantidades de datos confiables. Herramientas de ciencia de datos como Cuaderno Jupyter, una interfaz de interfaz para los usuarios de la nube, ayuda a garantizar la integridad de los datos de los que dependen los sistemas adaptables.

Diseñe sistemas para humanos, por humanos. Las principales empresas de nuestra investigación reconocen que la IA ahora les permite crear sistemas que hablan, escuchan, ven y entienden en gran medida como lo hacemos nosotros. Saben que la ventaja del mañana recaerá en quienes diseñen sistemas que se ajusten a las personas, no en quienes sigan esperando que las personas se adapten a los sistemas.

La conversación natural y los toques simples ya están haciendo que el teclado y el ratón estén cada vez más obsoletos. La interacción por voz está ahora en todas partes, desde la aplicación de banca móvil de HSBC hasta los Airpods de Apple, que nos permite realizar operaciones bancarias, dictar documentos o realizar muchas otras tareas con facilidad sin interrumpir lo que estamos haciendo. Y cuando la voz se mezcla con la biometría, se abren aún más posibilidades. Mizuho Bank, por ejemplo, está trabajando con Sensory y Fujitsu para fusionar el reconocimiento facial y de voz para autenticar a los usuarios en su aplicación de banca móvil. Además, cuando los algoritmos de reconocimiento de voz y emociones se utilizan juntas en el servicio de atención al cliente, las empresas pueden detectar cuando un cliente se siente frustrado con un sistema automatizado y dirigir a la persona que llama a un agente humano.

La realidad extendida (el espectro de experiencias que difuminan la línea entre el mundo real y el mundo simulado) también se está afianzando rápidamente. DHL utiliza unas gafas de realidad aumentada para mostrar las instrucciones de preparación y colocación de los pedidos a los operadores, lo que les libera las manos y les permite trabajar de forma más eficiente. La realidad extendida ha ayudado a la empresa aumentar la productividad media en un 15% y, al mismo tiempo, mejorar la precisión. Ahora, en lugar de hacer referencia a las pantallas para decirles cómo organizar su trabajo, empresas como DHL lo ponen directamente delante del campo de visión de sus operadores, lo que hace que sean más eficientes y menos propensos a cometer errores, además de mejorar la seguridad.

La personalización, impulsada por la IA, es la base de estos sistemas. Por ejemplo, una gran tienda de abarrotes orgánicos, que entiende las preferencias dietéticas del cliente (vegano, sin gluten, paleo, etc.) utiliza datos, IA, voz y realidad aumentada para destacar los artículos relevantes de la estantería para los compradores individuales.

Estos sistemas radicalmente humanos también requieren nuevas asociaciones dentro y entre las organizaciones para apoyar una compleja red de necesidades de los usuarios. Por ejemplo, un proveedor de cuidados geriátricos Cuidado de ancianos Atención domiciliaria ha creado un sistema que integra todo el ecosistema de apoyo de los socios sanitarios, médicos, financieros, alimentarios, sociales, de servicios a domicilio y de seguridad en una plataforma de fácil acceso, lo que ayuda a las personas mayores a vivir de forma independiente durante más tiempo.

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A medida que los sistemas evolucionan, también lo hace el personal de TI. Las empresas necesitarán talento multidisciplinario que pueda unir la infraestructura, las herramientas de desarrollo, los lenguajes de programación, la IA y el aprendizaje automático. También tendrán que combinar el talento humano con un ejército creciente de máquinas inteligentes para crear tipos completamente nuevos de funciones de TI híbrida. Y tendrán que desarrollar nuevas formas de hacer evolucionar continuamente su fuerza laboral, utilizando el aprendizaje continuo y la transformación organizacional para adaptarse al ritmo incesante de los avances sistémicos de la IA.

* Los autores desean dar las gracias a Prashant Shukla, Surya Mukherjee y David Lavieri por su importante contribución a la investigación analizada en este artículo.