La capacidad de innovar es una de las habilidades empresariales determinantes no sólo en la supervivencia, sino también en los resultados de las empresas. Las empresas que puedan seguir el ritmo de la innovación siempre tendrán ventaja sobre sus competidores.
Un estudio de Accenture encontró que el 63% de los ejecutivos creen que la innovación es la clave para el crecimiento empresarial y la supervivencia. Otro estudio de McKinsey & Company encontró que las empresas que invierten en innovación tienen un rendimiento financiero significativamente mejor que las que no lo hacen. Además, según un estudio de la consultora Deloitte, el 88% de los ejecutivos encuestados consideran que la capacidad de innovar es una de las principales fortalezas competitivas de su empresa.
La IA (Inteligencia Artificial) es probablemente la más reciente y promisoria ventana de oportunidad para la innovación empresarial.
En este artículo hablaremos de lo que deben hacer las empresas para sacar el máximo partido de la IA y de cómo puede ayudarles a alcanzar el éxito.
La Inteligencia Artificial es el futuro del trabajo. De hecho, ya está aquí y desde hace algún tiempo (de hecho, me ayudé de IA para escribir este post). Pero a pesar de todas sus ventajas potenciales, la IA también puede ser un lastre si no se aplica correctamente. Tanto si eres nuevo en el mundo de la IA como si quieres mejorar tu implementación actual, hay varios pasos que las empresas deben dar para asegurarse de que están sacando todo el partido posible a su inversión en IA.
Primero que todo: ¿que es la Inteligencia Artificial?
(definición obtenida de ChatGPT)
"La IA o inteligencia artificial se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana para llevarlas a cabo. La IA implica el uso de algoritmos y modelos matemáticos para analizar grandes conjuntos de datos y tomar decisiones basadas en esos análisis.
La IA se puede clasificar en dos tipos: la IA débil y la IA fuerte. La IA débil o estrecha se refiere a sistemas diseñados para realizar tareas específicas y limitadas, como el reconocimiento de voz o la detección de fraude. La IA fuerte o general se refiere a sistemas que pueden realizar tareas complejas y variadas, que normalmente requerirían inteligencia humana, como el razonamiento y el aprendizaje.
La IA tiene una amplia variedad de aplicaciones en diversos campos, como el comercio, la industria, la salud y el transporte, entre otros. Algunas de las aplicaciones comunes de la IA incluyen el análisis de datos, la automatización de procesos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.
En resumen, la IA es una rama de la informática que se enfoca en desarrollar máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana para llevarlas a cabo."
Falta de conocimientos técnicos
El primer paso para sacar el máximo partido de la IA es entender qué significa y cómo funciona. Esto puede ser difícil, ya que hay muchos enfoques diferentes para el aprendizaje automático y la ciencia de datos; muchas empresas carecen de los conocimientos técnicos necesarios para utilizar eficazmente estos métodos dentro de su organización.
Las empresas con poca experiencia o comprensión de la IA pueden no darse cuenta de sus beneficios potenciales, o pueden subestimar sus riesgos. La mejor manera de evitar este problema es contratando a expertos que conozcan el funcionamiento de estas herramientas y puedan asesorarle sobre la mejor manera de aplicarlas en su contexto empresarial.
Datos de mala calidad
Los datos son la parte más importante de la IA. La calidad de los datos determinará el rendimiento de la IA, por lo que es importante tener acceso a información fiable y de alta calidad.
Los datos deben ser precisos, coherentes y fiables: si hay algún error en el conjunto de datos, la IA no podrá aprender de ellos correctamente. También tiene que ser relevante para la tarea que se está llevando a cabo; si está creando un algoritmo que predice el comportamiento de los clientes, entonces sólo necesita acceder a aquellos clientes que ya le han comprado alguna vez (y no a cualquiera que visite su sitio web).
Por último, esta información debe ser fácilmente accesible tanto para humanos como para máquinas, de modo que ambos puedan acceder a ella rápidamente cuando sea necesario. Esto significa garantizar la redundancia en las ubicaciones de almacenamiento, así como tener copias de seguridad almacenadas fuera de línea en caso de que algo vaya muy mal.
Integración con los procesos existentes
La integración de la IA en los procesos existentes es un paso clave. La integración de datos, procesos y personas es necesaria para el éxito cuando se trabaja con tecnologías de IA.
Integrar datos de distintas fuentes puede ser un reto en sí mismo, pero es un primer paso necesario para implantar un sistema de IA. Esto significa comprender de qué datos dispone y cómo pueden utilizarse para beneficiar a su empresa y, a continuación, calcular cuánto tiempo y dinero se necesitará para poner esos datos en un formato procesable (por ejemplo, si su empresa ha estado recopilando comentarios de los clientes a través de encuestas durante los últimos años, pero nunca ha analizado esos resultados).
Además de asegurarse de que toda la información relevante se ha recopilado en un lugar para que pueda ser analizada por un algoritmo, las empresas también necesitan buenos procesos en torno a cómo aplicar las ideas de las recomendaciones de sus algoritmos a sus propias operaciones, o incluso simplemente comunicarlas de manera efectiva a través de los departamentos dentro de una organización. Por ejemplo: si alguien recomienda cambiar algo de un producto basándose en los comentarios de los clientes o empleados que han probado a utilizarlo (o viceversa), esos cambios no sólo deben hacerse inmediatamente, sino que deben comunicarse con claridad para que todos sepan por qué se han tomado esas decisiones.
Resistencia al cambio
La resistencia al cambio es un fenómeno común. La gente se siente cómoda con las cosas como están si percibe riesgos en los posibles cambios, y no les gusta el cambio si no ven beneficios claros y concretos en la nueva situación. La clave para vencer la resistencia es convencer a la gente de que las ventajas del cambio superan a los inconvenientes.
El primer paso para vencer la resistencia es proporcionar información sobre la IA y cómo puede ayudar al éxito de su empresa, junto con ejemplos de otras organizaciones que han triunfado gracias a la implantación de la IA.
La incorporación de IA al negocio debe percibirse como beneficiosa para los colaboradores. Si puede convencer a los empleados de que la IA no les quitará el trabajo, sino que los hará más eficientes y productivos, será más probable que la acepten. Al implantar la IA en el lugar de trabajo, es importante recordar que las personas siguen siendo el activo más importante de cualquier organización.
La implementación de IA debe contar con una ruta razonablemente clara que disminuya la incertidumbre. Las personas deben participar en la estrategia, el desarrollo y la aplicación de la IA. Tienen que sentir que forman parte del proceso, para que puedan adoptarlo cuando finalmente se implante.
Reconversión de los colaboradores
Es importante reconvertir a los empleados cuando se implanta la IA en un lugar de trabajo, ya que la implementación de la IA puede tener un impacto significativo en las funciones y tareas que realizan. La IA puede automatizar tareas y procesos, lo que puede cambiar las responsabilidades de los trabajadores, y puede incluso eliminar algunas tareas por completo.
Para garantizar una transición exitosa hacia la IA, es importante involucrar a los empleados y capacitarlos para que puedan adaptarse a los nuevos sistemas y procesos. La reeducación o reconversión de los empleados puede incluir la capacitación en nuevas habilidades, la adaptación a nuevas tecnologías y la actualización de habilidades existentes.
La reconversión de los empleados también puede ayudar a aumentar la adopción y el éxito de la IA en la organización. Cuando los empleados comprenden cómo la IA puede mejorar su trabajo y cómo pueden trabajar con ella de manera efectiva, es más probable que la acepten y la utilicen de manera efectiva.
En resumen, la reeducación o reconversión de los empleados es importante al implementar la IA en un lugar de trabajo para garantizar una transición exitosa y aumentar la adopción y el éxito de la IA en la organización.
Cultura organizacional
La cultura organizativa es un conjunto de creencias y valores que determinan cómo actúan e interactúan las personas. Una buena cultura organizativa ayudará a los empleados a sentirse cómodos compartiendo sus ideas, lo que a su vez permite a las empresas crecer y evolucionar.
Se dice que la cultura es "aquello que hacemos cuando nadie está mirando". Entonces, ¿qué ocurre cuando la IA se implanta en el lugar de trabajo? La respuesta es que la cultura adquiere una importancia aún mayor. Aunque los humanos siguen siendo necesarios para diseñar, desarrollar e implantar sistemas de IA, su papel irá disminuyendo gradualmente a medida que las máquinas sean más capaces de realizar estas tareas por sí solas. Por lo tanto, es vital que las organizaciones establezcan una cultura de apertura y transparencia con respecto a la implantación de la IA si quieren que tenga éxito.
Una buena cultura organizativa permitirá a los empleados sentirse parte de la empresa, lo que conduce a mayores niveles de compromiso de todos los empleados (no sólo de los que trabajan directamente en iniciativas de IA). Este sentimiento de pertenencia también ayuda a fomentar un entorno abierto en el que la gente se sienta capacitada para hablar de los errores sin miedo a ser reprendida por ello. Este tipo de entorno fomenta la innovación porque anima a las personas que, de otro modo, podrían haber tenido miedo de cometer errores o de expresar opiniones impopulares; en su lugar, se sentirán lo suficientemente seguras de sí mismas como para poder ofrecer sugerencias sin dejar de mantener la confianza con los demás dentro de sus equipos o departamentos, ¡o incluso fuera de ellos!
Cultura de innovación y adaptabilidad
Si una organización no tiene una cultura que valore la innovación, la adaptabilidad y la experimentación, y que recompense a quienes adoptan el cambio, es poco probable que pueda implantar con éxito tecnologías de IA a gran escala.
Pero no basta con tener una mentalidad innovadora; las empresas también deben asegurarse de que sus empleados se sientan suficientemente capacitados para asumir riesgos con nuevas tecnologías como la IA. Si la gente siente que no puede experimentar o fracasar sin ser penalizada por sus superiores, esto sólo ahogará la creatividad y la innovación dentro de su organización.
Relaciones jerárquicas frente a relaciones participativas
¿Recuerdan cuando la irrupción de internet y el comercio electrónico facilitó la competencia igualitaria entre grandes y pequeñas empresas? Algo similar sucede con el acceso a las IA, entregando herramientas y conocimiento por igual tanto a jefes como colaboradores. En este sentido, este nuevo acceso "empareja la cancha" de las jerarquías y el valor de los individuos se mide por su aporte más que por su cargo o rol.
Lo más importante que hay que recordar cuando se trabaja con IA es que las personas no son máquinas y las máquinas no son personas. ¿Qué significa esto? Significa que no puedes tratar a tus empleados o compañeros como si fueran iguales que tus sistemas informáticos: tienes que tratarlos con respeto y confianza. Si no les das espacio para expresarse y colaborar en su entorno de trabajo, habrá fricciones entre tú y tus empleados/compañeros.
También es importante la comunicación abierta entre los jefes (o quienquiera que esté al mando) y sus equipos, para que todo el mundo sepa lo que está pasando en todo momento; de esta forma no habrá sorpresas cuando se produzcan cambios, ¡porque ya hemos hablado de ello de antemano! Por último, el intercambio de conocimientos entre los distintos departamentos de una organización permite a todos acceder a la misma cantidad de información, lo que en general contribuye a mejorar los procesos y la toma de decisiones.
Privacidad y seguridad de los datos
La privacidad y seguridad de los datos es una cuestión compleja. Las empresas necesitan tener una política clara de protección de datos, así como una política clara de seguridad de datos, que les guíe sobre cómo manejar la información personal. Necesitan saber qué pueden hacer con los datos que han recopilado, con quién los comparten y cuándo deben eliminarlos o almacenarlos en otro lugar.
También hay requisitos legales en vigor en muchos países que dictan durante cuánto tiempo las empresas pueden conservar nuestra información, por lo que conocer estas normas es vital si desea que los esfuerzos de su empresa en materia de IA no solo tengan éxito, sino que también cumplan la normativa sobre privacidad y seguridad en general.
Ética y responsabilidad
Las implicaciones éticas de la IA son quizá el factor más importante a tener en cuenta a la hora de desarrollar la estrategia de IA de una empresa. Para asegurarse de que su empresa está haciendo lo correcto para sus clientes, empleados y la sociedad en general, es importante ser responsable de sus acciones y transparente sobre cómo está utilizando la IA.
La IA ya ha demostrado tener un impacto significativo en la forma en que vivimos nuestras vidas, pero como con cualquier tecnología, habrá inconvenientes, así como beneficios. Por ejemplo: algunos investigadores sostienen que el software de reconocimiento facial utilizado por las fuerzas de seguridad puede hacer que las personas afrodescendientes y otras minorías, ya estén sobrerrepresentadas en las bases de datos criminales debido únicamente a su raza u origen étnico (y no porque hayan cometido algún delito).
También tenemos que recordar que el hecho de que algo pueda hacerse no significa que deba hacerse; hay muchos escollos asociados a la implantación de nuevas tecnologías en la vida cotidiana, ¡especialmente de tecnologías tan potentes como la inteligencia artificial! Debemos pensar de forma crítica si estas tecnologías tienen efectos positivos o no antes de implantarlas de forma generalizada en la sociedad; de lo contrario, corremos el riesgo de crear un mundo desigual en el que sólo aquellos que pueden permitirse el acceso tengan poder sobre otros que no pueden permitírselo.
Un buen diseño y ejecución de la estrategia IA
La implantación de la IA es un proceso que requiere una planificación cuidadosa. Para sacar el máximo partido de la IA, debe estar preparado para comprometer sus recursos y su tiempo durante un largo periodo de tiempo. Esto significa que necesita contar con el personal adecuado, así como acceso a grandes cantidades de datos que puedan ser utilizados por sus algoritmos.
A la hora de ejecutar un plan estratégico de IA, OKR (Objetivos y Resultados Clave) es una metodología popular y efectiva para muchas organizaciones, especialmente aquellas que se enfocan en la innovación y el crecimiento acelerado.
OKR es una metodología que se enfoca en establecer objetivos específicos y medibles, y en definir resultados clave que ayuden a alcanzar los objetivos a lograr con IA. Los OKR son establecidos a nivel de toda la organización y se despliegan en todos los niveles, desde la alta dirección hasta los equipos individuales. Los OKR son revisados regularmente para medir el progreso y hacer ajustes en la estrategia según sea necesario.
La metodología OKR es un marco metodológico popular, ya que se enfoca en la innovación y el crecimiento acelerado, y se adapta bien a entornos rápidamente cambiantes.
Para llevar: Si las empresas no siguen estos pasos, podrían quedarse atrás.
Calidad de los datos: Es importante que las empresas tengan claro qué información quieren recopilar, cómo la van a utilizar y quién tiene acceso a ella. También deben considerar sus datos como un activo que debe gestionarse adecuadamente para que pueda aprovecharse para la IA.
Conocimientos técnicos: La tecnología de IA sigue siendo nueva, por lo que muchas empresas carecen de los conocimientos técnicos necesarios para una implantación eficaz. Si no dispone de suficiente personal que sepa cómo crear o programar modelos de aprendizaje automático internamente o a través de terceros como Google Cloud (GCP), Microsoft Azure (MSFT) o Amazon Web Services (AMZN), entonces considere la posibilidad de asociarse con un experto que pueda ayudarle a guiar sus esfuerzos al tiempo que proporciona acceso a estos servicios en su nombre a través de plataformas de computación en la nube como GCP o MSFT Azure.
Gestión del cambio: Para garantizar el éxito de la adopción de la IA en todos los departamentos de las organizaciones se requiere un amplio tiempo de planificación por adelantado, ya que hay muchas incógnitas al implementar cualquier nueva tecnología en los procesos existentes, especialmente si esos procesos implican la interacción humana, como los agentes de servicio al cliente que responden a las llamadas de los clientes que buscan ayuda con sus pedidos realizados en línea a través de chatbots diseñados específicamente para este fin.
Conclusión
En resumen, la IA ha llegado para quedarse. Las empresas que no se preparen para este cambio perderán oportunidades de innovar y ser más competitivas. La IA puede utilizarse para mejorar el servicio al cliente, reducir costes y aumentar la eficiencia, pero también conlleva riesgos. Para evitar estos escollos, las empresas deben tomar medidas como formar a los empleados sobre el funcionamiento de la IA o desarrollar directrices éticas para su uso dentro de la cultura de una organización.
Nota del autor: Un artículo como éste me tomaba 3 o 4 días de trabajo con sus interrupciones, o bien acudir a mi "ghostwriter" con el consiguiente costo. Luego de una breve investigación y aprender a usar lo básico de un par de plataformas de IA, me tomó 2 a 3 horas conceptualizarlo, pedirle a la máquina qué quería, revisarlo, corregirlo y complementarlo.
Ha sido lo más sorprendente que me ha pasado en tecnología, desde mi primer iPhone.
Este artículo fue escrito con la ayuda de ChatGPT y Copy.ai