La inteligencia artificial, una oportunidad para diferenciarse y crecer

Cuando Henry Ford aseguró, a principios del siglo pasado, que “para la mayoría de los propósitos, una persona con una máquina es mejor que una persona sin una máquina”, estoy segura de que el creador de la industria automovilística no pudo imaginar que sus palabras siguieran teniendo validez más de un siglo después, en los albores de lo que se ha dado en llamar la Cuarta Revolución Industrial.

Ford entendió, antes que la mayoría de sus contemporáneos, las oportunidades empresariales derivadas de la aplicación de tecnologías innovadoras para transformar el proceso de fabricación. La revolución que supuso crear una cadena de producción en movimiento, mientras se asignaban estaciones de trabajo fijas para los operarios, le permitió reducir el tiempo de ensamblaje de un coche de las 12 horas habituales a dos horas y media. La reducción de costes asociada permitió que el Ford T se convirtiera en el primer automóvil de la historia asequible para muchas personas.

La progresiva implantación de la inteligencia artificial (IA) en nuestra vida diaria nos permite aplicar una lógica similar a cómo las personas y las máquinas pueden trabajar en un modelo de colaboración. Estos sistemas pueden gestionar y analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones, extraer recomendaciones de manera rápida y contestar preguntas de forma eficiente. La inteligencia humana es excelente en cuestiones como el manejo de emociones, la empatía, la creatividad y la decisión sobre qué preguntas hacer. Por ello, las compañías más exitosas serán aquellas que entiendan esta realidad y promuevan en sus organizaciones una aproximación simbiótica que facilite que personas y máquinas trabajen conjuntamente para conseguir los mejores resultados posibles para el negocio.

Ejemplos reales

Hay numerosos ejemplos de empresas que ya están aplicando esta aproximación a sus modelos de negocio y que están transformando la forma en la que conectan con sus clientes, gestionan el talento de sus empleados, optimizan sus operaciones u ofrecen nuevos productos y servicios al mercado.

Telefónica, por ejemplo, está aplicando machine learning y tecnologías de inteligencia artificial en Aura, una nueva plataforma de relación con sus clientes que, utilizando servicios cognitivos, permite entender y responder mejor a sus necesidades, estableciendo un modelo de interacción natural a través de la voz.

Pero también estamos viendo aplicaciones de inteligencia artificial en pequeñas empresas; es el caso de Pazo Señorans, una pequeña bodega ubicada en las Rías Baixas, que utiliza una solución IoT (Internet of Things) para recopilar información, desde datos meteorológicos a los relacionados con el estado del viñedo, la humedad de la tierra o el punto de maduración de las uvas, que es analizada mediante servicios cognitivos para extraer conclusiones sobre, por ejemplo, el mejor momento para aplicar un plaguicida específico.

O Ineco, la consultora de ingeniería civil dependiente del Ministerio de Fomento, que utiliza un chatbot [un sistema informático con el que es posible mantener una conversación] alimentado por tecnologías de IA para contestar a las posibles dudas de sus más de 2.500 empleados sobre el uso de herramientas internas.

Pero es posiblemente en el terreno de la medicina donde el trabajo conjunto de personas y máquinas sea más evidente. Los radiólogos son expertos en analizar imágenes y detectar la existencia de un tumor, pero cuando se trata de dilucidar si un tratamiento está funcionando o no, la tarea se hace mucho más complicada. Es en este aspecto donde la inteligencia artificial, unida al análisis de imágenes de alta resolución, puede convertirse en una alternativa real. El proyecto InnerEye evalúa imágenes en tres dimensiones pixel a pixel, para proporcionar al radiólogo información precisa sobre la evolución de un tumor (crecimiento, disminución, cambio de forma…) desde la última prueba diagnóstica, lo que permite tomar decisiones mejor informadas sobre el tratamiento que debe seguir un paciente.

Otro ejemplo es el proyecto Hanover, en el que investigadores de Microsoft trabajan junto a biólogos y oncólogos para descifrar el funcionamiento de las células cancerígenas. A través del análisis de datos masivos relacionados con el cáncer, los sistemas de inteligencia artificial pueden extraer conclusiones y proponer tratamientos personalizados para los pacientes, algo que a un médico especialista le llevaría meses -incluso años- de investigación.

En España, trabajamos con el Hospital La Paz de Madrid para, mediante técnicas de computación en la nube y machine learning, acelerar el análisis genético. La aplicación de la tecnología resulta clave para facilitar la búsqueda de una relación entre las expresiones fenotípicas, la sintomatología y el genotipo de los individuos. En último término, el uso de estas tecnologías permite mejorar la vida de los pacientes mediante una reducción notable en los tiempos de diagnóstico, logrando multiplicar hasta por siete la velocidad de secuenciación genómica.

El momento es ahora

Todos los analistas aseguran que el momento de apostar por la aplicación de soluciones de inteligencia artificial es ahora. Según diversos estudios, la aportación de estas tecnologías a los ingresos de las empresas podría alcanzar en todo el mundo entre 1,2 y 3 billones de dólares en 2020. La oportunidad de crecimiento para todas las organizaciones es enorme y, de hecho, cerca del 85% de los directivos piensa que la inteligencia artificial permitirá a sus compañías obtener una considerable ventaja competitiva.

La aplicación de tecnologías de IA y la proliferación de robots está generando un intenso debate que ahonda en los principios éticos subyacentes. Lo cierto es que en la aplicación de estas nuevas tecnologías deben tenerse en cuenta tres importantes principios:

1.- La inteligencia artificial debe potenciar el ingenio y las capacidades humanas, no reemplazarlas. La innovación, la creatividad y la colaboración en una empresa son el resultado de combinar tecnologías inteligentes y personas inteligentes.

2.- La IA debe ser transparente; todas las personas de la organización deben entender la tecnología y cómo puede trabajar para ellas.

3.- Debe ser responsable, de forma que las personas puedan monitorizar su funcionamiento y ajustarla en cualquier momento en función de el resultado esperado.

Como directivos de empresas, merece la pena dedicar unos minutos a completar el sencillo ejercicio que proponen Erik Bynjolfsson y Andrew McAfee en Machine, Platform, Crowd: Harnessing our digital future. Los autores recomiendan completar la siguiente frase: “Si nuestros competidores implementan un sistema de machine learning para ______________, tendremos un serio problema”. Si, como es previsible, puede usted completar el espacio en blanco, es posible que esté llegando tarde para aprovechar las oportunidades de la inteligencia artificial.

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