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La inteligencia artificial camina hacia su liderazgo

08/01/2021

La mitad de las compañías afirma haber adoptado la IA en una función o unidad de su negocio y un 22% asegura que al menos un 5% de su EBIT es atribuible a ella, según McKinsey

“Desarrollan un método de inteligencia artificial (IA) para resolver la ecuación del gato de Schrödinger”. “Investigadores de la NASA proponen enviar perros robots con IA a Marte para explorar el terreno”. Aunque estos dos ejemplos puedan sonar lejanos y casi increíbles, lo cierto es que si se introducen esas dos palabras -inteligencia artificial- en cualquier buscador de internet, se podrán encontrar decenas de resultados muy dispares en torno a esta “disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”, tal y como la define la Real Academia Española (RAE).

De esta manera, casi se podría decir que, hoy en día, la IA está por todas partes y en más cosas de las que, a simple vista, se podrían imaginar. Crea valor y aumenta los ingresos y, por ello, cada vez más organizaciones la están incorporando en sus modelos de trabajo. Y así lo demuestran los números, pues la mitad de las compañías ha adoptado la IA en, al menos, una función o unidad de su negocio y, el 22% asegura que, como mínimo, un 5% de los beneficios antes de intereses e impuestos (EBIT) es atribuible a la IA, según el estudio ‘The state of AI in 2020’, elaborado por McKinsey.

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De hecho, la COVID-19 no ha hecho más que reforzar la apuesta por la IA, pues las empresas que veían un valor añadido en ella han seguido invirtiendo durante la pandemia, según McKinsey. En concreto, el 65% de las llamadas 'de alto rendimiento, es decir, las que más implementada la tienen, han aumentado dicha inversión, frente a aquellas que se encuentran en el otro extremo, que solo han invertido más en un 25% de los casos. Por ámbito de actuación, las que más han apostado por ese incremento, en un 44%, son las relacionadas con los sistemas y servicios de atención de salud, farmacia y productos médicos, seguidas de las automovilísticas y de montaje, en un 42%, y de las financieras, en un 28%.

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¿Qué aporta a la empresa la inteligencia artificial?

El ejemplo claro de cómo la IA se puede aprovechar para las necesidades más básicas del día a día profesional lo da Xavier Capellades, CEO de Nomo, una herramienta digital que facilita la gestión del negocio a autónomos y pymes. “A través de una única foto, nuestra aplicación lee de manera automática cualquier documento, ya sea un ticket, una factura, etc., lo digitaliza y, además, hace una previsión de cuánto tendrá que pagar al final del trimestre”, señala en la sesión ‘¿Es la Inteligencia Artificial la suma de inteligencias humanas?’, organizada por HUB Empresa de Banco Sabadell. Y esto también es aplicable a grandes compañías. Por ejemplo, “a través de grafos, la IA permite identificar a gente que está intentado fraudes o tramas, también da muchas pistas sobre navegación web y marca lo que el cliente busca y, por supuesto, es muy útil en lo relacionado a la gestión documental”, apunta Luis Echávarri, Chief Data Officer de Banco Sabadell.

 

De esta manera, aquellas compañías que más valoran el uso de la IA, es decir, aquellas que afirman que el 20% o más del EBIT de la empresa es atribuible a ella, señalan también tres puntos fuertes respecto a las demás, según McKinsey:

  • Mayor rendimiento: tienen casi el doble de probabilidades de un crecimiento del EBIT del 10% o más.
  • Mayor liderazgo: son 2,3 veces más propensas a afirmar que sus líderes son más eficaces.
  • Mayor compromiso de recursos: destinan más de su presupuesto digital a la IA que sus contrapartes y tienden a desarrollar soluciones internamente en este sentido, en vez de buscarlas fuera.

¿Cómo implementar la IA en un negocio?

A la hora de introducir la IA en el modelo de negocio de una empresa, hay que tener en cuenta que “no existe una solución ideal, cada uno tiene que encontrarla suya adaptando la tecnología”, asegura Echávarri. Pero, en lo que coinciden todos los expertos es en un aspecto concreto: el caso de uso. “Ese siempre es el primer paso y requiere hablar entre los diferentes equipos y departamentos, que cada uno ponga sobre la mesa las realidades que son susceptibles a ser mejoradas. Así, como organización, estás partiendo de las realidades de tu negocio y puedes decidir por dónde empezar”, explica Manuel Bruscas, cofundador de BCN Analytics. “Hay que saber para qué se quiere utilizar la IA, tener el caso de uso, que éste sea ambicioso pero que no genere unas expectativas que no sean capaces de ser cubiertas”, añade el experto de Banco Sabadell.

Antes de comenzar a desarrollar IA, cualquier compañía debe tener en cuenta el caso de uso

Desde su experiencia como emprendedor, Capellades resalta la importancia de “no dejarse llevar por lo trendy, ya sea en IA o en 5G o en cualquier aspecto, sino enfocarse en los problemas reales y en las necesidades del negocio. En definitiva, hacer un paso previo de analizar los problemas y cómo a partir de las diferentes tecnologías y herramientas se pueden solucionar”. Y es que, es una realidad la era de los datos ya está aquí y, además, existe la capacidad computacional de procesarlos para tomar decisiones, por lo que “aquellos que no lo hagan no estarán a la altura del resto de organizaciones”, señala Bruscas. 

¿Cuáles son los riesgos de la IA?

Aunque aporte valor añadido a la empresa y eso se traduzca en un aumento de los ingresos, la IA también lleva implícita numerosos riesgos que hay que tener en cuenta y saber gestionar para obtener resultados óptimos. La ciberseguridad se posiciona como el principal riesgo para todas las organizaciones, según el citado informe de McKinsey, pero aquellos relacionados con la seguridad física, la seguridad nacional y la estabilidad política ganan peso con respecto al año anterior. 

La discriminación se tiene que tener en cuenta al aplicar IA, ya que los algoritmos no son neutros y pueden aplicar sesgos

Por su parte, el cumplimiento de la normativa se vuelve menos relevante. En este sentido, aquellas empresas de alto rendimiento tienen 2,6 más probabilidades que otros de reconocer y mitigar los riesgos relacionados con la equidad y la justicia. En este sentido, el cofundador de BCN Analytics señala que una de las cosas que más hay que tener en cuenta es la discriminación, ya que “los algoritmos no son neutros, discriminan, incorporan sesgos, por lo que la organización tiene una responsabilidad en ese sentido para que no ocurra”.

En definitiva, la IA tiene que ser transparente, “hay que explicar al cliente por qué se está explotando sus datos”, afirma el CEO de Nomo, y ética, “hay que garantizar que cualquier modelo no esté haciendo discriminación de género, de raza, etc.”, apunta Echávarri. Teniendo en cuenta esto, “no hay que olvidar que es una herramienta que ayuda, pero no sustituye a otras capacidades de conocimiento de negocio. Usada con lógica, mesura y de manera progresiva, puede ayudar a encontrar las mejoras que demuestren que la inversión que hacemos tiene un retorno”, concluye Pier Paolo, Director de Marketing y Analytics Avanzados de Clientes en Banco Sabadell.

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Fotografía de SpaceX en Unsplash
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