23/2/2023
7 min

“All In” en IA: Como las empresas ganan con el uso de Inteligencia Artificial

“All In” en IA: Como las empresas ganan con el uso de Inteligencia Artificial

Últimamente, la IA ha estado en todos los titulares, las IA generativas en particular. Generando mucho interés se destacan dos herramientas principales: el gran modelo de lenguaje chatbot ChatGPT y el generador de imágenes Dall-E quienes han causado un gran revuelo desde que se lanzaron como betas públicas en los últimos meses.

Estas se pueden considerar como las aplicaciones de IA de vanguardia actuales de cara al público. Sin embargo, como ambas son gratuitas para usar, su creador, la organización de investigación en IA OpenAI, ha sido abierto sobre el hecho de que para ser sostenibles, tendrán que comenzar a ganar dinero en algún momento cercano.

Cuando se trata de comercializar la tecnología de IA hoy en día, las empresas generalmente siguen una de las siguientes estrategias. Una es avanzar lentamente, tal vez iniciando un pequeño número de pruebas y pilotos, mientras adoptan un enfoque de "esperar y ver que pasa" como se resuelven las preguntas organizacionales, éticas, morales y sociales que se están agrupando alrededor de la tecnología.

Al otro extremo del espectro están las empresas que están "All in". Aquellos que adoptan este enfoque más alcista están invirtiendo en la construcción de tecnología inteligente y automatización en todo lo que hacen, mientras que también, de manera crucial, toman la delantera cuando se trata de responder a las grandes preguntas.

Estas empresas que están “All in” son el tema del último libro de dos autores que están construyendo rápidamente sus reputaciones como voces autorizadas en el campo de la IA. Tom Davenport tiene una larga lista de credenciales, incluyendo ser Profesor Distinguido de la Presidencia de TI y Gestión en Babson College, Profesor Visitante en la Said Business School, Oxford University, Miembro de la Iniciativa de la Economía Digital de MIT y Asesor Senior de la Práctica de IA de Deloitte. Por otro lado, Nitin Mittal es el jefe de la Práctica de Analítica y AI de Deloitte Consulting.

¿Qué significa "All in" cuando se trata de IA?

El libro comienza destacando a Alphabet (empresa matriz de Google) como un excelente ejemplo de una empresa que está "All in", con aprendizaje automático, alimentando muchos de sus servicios populares como búsqueda, Mapas, Asistentes y Gmail. Por otro lado, ambos autores me enfatizaron durante una reciente conversación que, para ellos, un área más interesante para centrarse es en las empresas de legado. Estas son empresas, a menudo gigantes de sus propios sectores, que han adoptado y adaptado la revolución de la IA en lugar de, como es el caso de las grandes empresas tecnológicas, nacer de ella.

Mittal me dijo: "Se ha escrito mucho sobre la ciencia y la tecnología de la IA, y muchos artículos y noticias sobre cómo las empresas nativas de tecnología, ya sea Microsoft, Google, Apple, Amazon, Meta, Nvidia ... están usando IA.

"Desafortunadamente, no se ha escrito mucho sobre cómo las empresas tradicionales han adoptado la IA. ¿En qué se están enfocando ... si tomamos empresas que llevan más tiempo que Silicon Valley, ¿cuáles son sus desafíos y motivaciones?”

Mittal y Davenport han elegido dirigir su mirada a empresas que están haciendo apuestas mayores que modestas en su capacidad de crear cambios y valor con IA. Según sus cálculos, este grupo selecto representa menos del uno por ciento de las empresas más grandes del mundo. ¿Por qué es esto?

Davenport me dice: "Bueno... se requiere mucha inversión, mucho liderazgo. Realmente no puedes apostar todo a la IA sin que el CEO esté a favor de ello... necesitas mucha gente para hacerlo bien. Estas empresas [All in] contratan científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, etc.

Y como mencionamos anteriormente, ¡tener algunas respuestas listas para las grandes preguntas éticas que alguien sin duda te hará en algún momento es esencial!

Si vas a centrar tu negocio en la IA, mejor que seas ético al respecto: casi todas estas empresas han hecho algunos trabajos interesantes en el espacio de la ética para crear una IA responsable y transparente y pensar muy cuidadosamente en cómo afecta al modelo de negocio y a la estrategia.

¿Que compañias están “all-in”?

Entre muchos otros, algunas de las empresas que Davenport y Mittal han destacado por su enfoque sin restricciones para la adopción estan:

Ping Am - el conglomerado chino ha implementado la IA en sus múltiples divisiones, que abarcan seguros, banca, transporte y ciudades inteligentes, pero sus aplicaciones dentro de su división de salud son un enfoque particular.

DBS Bank - el banco más grande de Singapur, cuyo CEO ha identificado públicamente que sus competidores más importantes no son otros bancos y entidades financieras, sino gigantes tecnológicos como Google y Tencent.

CCC Intelligent Solutions - Un asegurador con sede en Chicago que ha liderado la combinación de visión por computadora con análisis de Big Data para crear sistemas que permiten a los clientes recibir pagos casi instantáneos basados en fotografías de sus vehículos tomadas después de colisiones.

Shell - Creando sistemas de IA que les permiten usar drones y visión por computadora para realizar análisis de tuberías, refinerías e infraestructura en semanas que anteriormente habrían tomado años.

Airbus - Esto ha creado un ecosistema basado en IA de plataformas que permite a sí mismo y a sus socios, como aerolíneas, optimizar rutas de vuelo, uso de combustible y realizar mantenimiento predictivo en aeronaves.

¿Como operan las compañías “all-in” ?

Mientras investigaban su libro, Davenport y Mittal identificaron tres "arquetipos estratégicos" que, con mayor frecuencia, han sido perseguidos y adoptados por empresas que han generado un verdadero valor de la IA.

En primer lugar, está la búsqueda de innovación. Esto significa que las empresas han utilizado la IA para hacer algo nuevo que antes no había sido hecho por ellos mismos o por sus competidores. Los ejemplos destacados aquí, me dice Davenport, incluyen Morgan Stanley, que ha creado herramientas de inversión automatizadas, así como Airbus, con su ecosistema IA para la optimización de su operación.

La segunda estrategia se centra en la transformación operativa. Esto implica usar IA para mejorar en lo que haces. Esto podría significar cualquier cosa, desde crear flujos de marketing más eficientes hasta optimizar cadenas de suministro, hacer un uso más eficiente del espacio físico, desarrollar estrategias de precios inteligentes, agilizar procesos de adquisición o mejorar en la contratación de las personas adecuadas para los trabajos adecuados.

Además, los mejores jugadores en el campo de la IA entienden cómo usar esta poderosa tecnología emergente para influir en el comportamiento de sus clientes. Esto incluye métodos para separar a los clientes de sus datos, tendencia iniciada por las empresas de redes sociales y ahora practicados en muchos otros sectores, así como sistemas de calificación de crédito y mas estrategias desarrolladas por compañías de salud y aseguradoras para fomentar un buen comportamiento de sus clientes, involucrando tecnologías de dispositivos “Wearables” y de “Black-box”.

¿Que puede aprender cualquier negocio de las empresas “all-in” en IA?

Tal vez una de las conclusiones más claras del libro es que las poderosas transformaciones de la IA no están limitadas a las empresas nativas de tecnología de Silicon Valley.

Los autores también dejan claro que, aunque muchos de los desafíos que hay que superar para lograrlo son de naturaleza tecnológica, de ninguna manera todos lo son.

Mittal me dice: "Es fundamental entender la tecnología y el impacto que puede tener la IA, pero lo que es aún más importante... es entender el lado humano de esta: ser reflexivo con la estrategia, entender el papel tan importante de los datos y el hecho de que los datos alimentan toda la IA y las capacidades asociadas que las organizaciones necesitan y necesitarán en su día a día.

"Son todos estos aspectos los que son mucho más importantes en las organizaciones tradicionales que la implementación y experimentación con la tecnología en si".

Artículo escrito por Bernard Marr, un gran autor que siempre está hablando sobre las últimas tendencias en tecnología y sus posibles repercusiones para el futuro. Aquí su perfil de LinkedIn.

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