Reportaje

IA, la dominación de las máquinas… en los negocios


“La inteligencia artificial es una simple visión en la que las computadoras se vuelven indistinguibles de los humanos”: Pradeep Dubey, investigador de Intel.

En lo que atañe a este reportaje, la incógnita gira en la percepción que como negocio se tiene de la Inteligencia Artificial (IA), o más bien, de lo que no se tiene. Es decir, gracias, en gran medida, al cine, cuando se habla del tema se piensa inmediatamente en ‘humanoides’, ‘cyborgs’, robots, pues. Sin embargo, para los canales hay un negocio creciente, palpable, y que si bien necesita de un conocimiento más focalizado, hay oportunidades en prácticamente todas las industrias con soluciones sorprendentemente cotidianas.

Actualmente el 85% de las empresas a nivel mundial, considera que la tecnología es una pieza clave para el crecimiento de su negocio, lo que se ha visto reflejado en un mayor uso de tecnologías como la IA y el machine learning.

Gustavo-Nava

Al respecto, Gustavo Nava, director de Ventas de Nokia Software, compartió que esta tendencia está entre nosotros desde hace ya algún tiempo, mejorando motores de búsqueda de internet por ejemplo, o ayudando a los viajeros a obtener los mejores precios en boletos de avión.

“Existen aplicaciones de reconocimiento de lenguaje que cuando se convierten en una aplicación cotidiana dejan de llamarse IA, pero comparte el mismo principio, la capacidad de los máquinas de procesar y aplicar inteligencia en la toma de decisiones”, mencionó el entrevistado.

Según Gartner, este segmento crecerá este año, un volumen de negocio de 1.2 billones de dólares, impulsado por las soluciones orientadas a la experiencia del cliente, y los progresos conseguidos en sistemas de redes neuronales profundas (DNN). Se proyecta que crecerá significativamente hasta alcanzar los 3.9 billones de dólares a finales de 2022. En concreto, la casa analista calcula que el aumento del 70% que registrará en 2018 se reducirá hasta un 62% en 2019 y a un 39% en 2020. Por otra parte, en 2021 y 2022 estima que el valor del negocio relacionado a este tema crecerá 26% y 17%, respectivamente.
A decir del vicepresidente de Gartner, John-David Lovelock, la IA promete ser el tipo de tecnología más disruptiva durante los próximos 10 años debido a los avances en potencia computacional, volumen, velocidad y variedad de los datos.

Baltazar-Rodríguez

Por su parte, Baltazar Rodríguez, evangelista tecnológico en IBM México, aseguró la marca tiene foco en dicha tecnología, por lo que ha realizado investigación y desarrollo en áreas especificas como el mencionado Aprendizaje de Máquinas, Aprendizaje Profundo, Búsqueda de Información, Procesamiento del Lenguaje, Modelado del Conocimiento y Combate del Sesgo Cognitivo, entre otras.

“Cabe recordar que la Inteligencia Artificial, tanto en México como en el mundo, tuvo que pasar por una fase inicial de comprensión y difusión de los valores tecnológicos antes de que las empresas comunes comenzaran a ver la utilidad de la propuesta. Sin embargo y a diferencia de otras tecnologías, la Inteligencia Artificial ha contado con muchísimo interés, lo que ha acelerado su adopción a nivel mundial y en México no es la excepción”, dijo.

Claudio-Caballero

Para Claudio Caballero, gerente de Alianzas SAS México, el país entiende el potencial transformador de la IA, y aunque existen muchos terrenos por conquistar, el avance es significativo: el 80% de los bancos que operan en México está aplicando o aplicarán la IA; poco más del 30% de los emprendimientos -startups- se sustenta en esta innovación y es una de las pocas naciones que ha establecido una estrategia gubernamental para fomentar el aprovechamiento de esta propuesta.

Más cotidiano de lo que parece
Para IBM, existen empresas que cuentan con una gran cantidad de clientes en donde la inteligencia artificial les permite desarrollar mecanismos de atención personalizada sin menoscabo de la masificación de sus negocios, “y por otra parte, hay negocios que manejan cantidades masivas de información y deben encontrar patrones ocultos en todos esos datos para desarrollar un nuevo valor o para detectar riesgos futuros”, explicó Rodríguez.

Siguiendo esa línea de pensamiento, los servicios financieros, los sistemas de salud, las empresas de venta a detalle y el sector público, son claros ejemplos de instituciones con esos desafíos. Incluso, el vocero compartió que han detectado una presencia de la IA en las PyMEs en México, sobre todo por que los servicios basados en la nube permiten implementaciones pequeñas que pueden ir escalando de forma económica según sea necesario.

“De hecho, vemos en esto uno de los grandes impulsores para la masificación ya que la IA puede fungir como un gran ecualizador de mercado, donde una pequeña o mediana empresa puede competir en contra de grandes compañías a través de mecanismos de atención o de inteligencia similares o superiores a los que estas utilizan”, mencionó.

Para SAS, sectores como la manufactura y el comercio pueden desarrollarse más gracias a partir de plataformas de fabricación con alto nivel de automatización- incrementaría la productividad de un nicho cuyas exportaciones ya representan el 95% del Producto Interno Bruto (PIB). Para el segundo ámbito, permite mejorar los sistemas de atención al cliente -a través de herramientas como chatbots- y facilita el desarrollo de estrategias y productos personalizados.

Max-Tremp

Asimismo, Max Tremp, director de Ingeniería en Cisco para América Latina, resaltó que una muestra donde la IA ya cumplió su promesa es en finanzas con la detección de fraudes, seguridad con el bloqueo de spam y la detección de malware. En industrial se redujo el consumo de energía, hoy se habla de identificación facial; y en medicina el diagnóstico de neumonía y cáncer de piel, etcétera.

“En Intel queremos ir más allá; buscamos crear una nueva clase de inteligencia artificial que pueda comprender las estadísticas de los datos usados en todos los campos, y que el manejo de la naturaleza de esa información sea muy diferente al mundo real”: señaló Ricardo López, director de Negocios para Intel México.

En una encuesta que SAS realizó entre consumidores estadounidenses, detectó que:
•60% de los consultados se siente cómodo con la idea de que el doctor utilice IA para analizar su información médica y encontrar un tratamiento.
•34% no se opone a que su banco use IA para ofrecer asesoría financiera.
•40% no tendría problemas con una tienda que, con base en una solución de IA, mande promociones personalizadas en función del lugar donde se encuentre.

Ricardo-López

Monetizar
Según Nava, las posibilidades de monetización son enormes, desde la mayor eficiencia en procesos como en el negocio de logística, hasta el mejor conocimiento del cliente para proveer recomendaciones de compra en el sector de “retail” o el manejo de los inventarios.

A la par, se usa la IA para conocer de forma detallada a los consumidores, no sólo como perfiles sino como personas y de esta manera poder predecir sus necesidades y preferencias. Ese conocimiento permite hacer ofertas personalizadas de productos y servicios, así como ofrecer asesorías individualizadas.

Por otra parte, se puede utilizar para detectar patrones dentro de la información generada con la operación y con ello detectar normas nocivas, desperdicio, fraude, por ejemplo. Lo que se traduce en eficiencia.

“Nuestros clientes nos han compartido que aproximadamente 43% del tiempo de su personal de IT se gasta en solucionar problemas y por cada dólar que ellos gastan en compra de infraestructura, por los próximos 5 años se gastarán 15 manteniendo el equipo en operación. El uso de redes intuitivas empoderadas por el uso de aprendizaje de maquina puede reducir dramáticamente ese número, mejorar la productividad y re direccionar esos recursos a actividades de innovación que permitan enfocar el conocimiento tecnológico a objetivos estratégicos de las empresas para mejorar la competitividad en el mercado”, aseguró Tremp.

Para López, estamos viviendo una nueva primavera de la inteligencia artificial, principalmente por cuatro grandes razones: más cómputo (la nube pone al alcance de todas las computadoras de gran capacidad); más datos (sobre todo con la proliferación de cámaras y detectores); mejores algoritmos (los enfoques han pasado de ser curiosidades académicas que vencer el desempeño humano en tareas como la comprensión de lectura); y amplias inversiones para todos los sectores económicos del mundo.

Canales
En cuanto a los asociados, Caballero afirmó que requieren aprender y comprender bien lo qué es la IA. Para ello, trabajan en conjunto para capacitarlos en las necesidades del negocio de los clientes, así, podrán determinar cuándo es adecuado comercializar una tecnología como esta, pues en muchas ocasiones es más importante cubrir los puntos básicos con analítica avanzada y gestión de datos las necesidades de innovación y respuesta asertiva de los usuarios finales.

“Creemos que existe un futuro prometedor para los integradores dentro de este rubro, porque: la inteligencia artificial es tan poderosa o tan revolucionaria como su entrenamiento. No es una solución mágica a los problemas”, compartió Baltazar.

En ese sentido, los integradores pueden desarrollar modelos de inteligencia en donde viertan su propio conocimiento de industria. Al respecto, el vocero ejemplificó: un integrador es un especialista en la optimización de procesos industriales de producción en la industria química, él podría verter sus conocimientos en un modelo de IA y comercializar una solución para ese segmento, tomando en cuenta que, tanto para un cliente como para un integrador, consideran que la propiedad intelectual de estos modelos es exclusiva de quién los desarrolla. Esto quiere decir que si una organización entrena un modelo de IA sobre los servicios de IBM, dicho entrenamiento no puede ser utilizado por el fabricante con otro cliente, y así se protege a los socios.

“El primer paso consiste en detectar una oportunidad en donde la IA pueda generar valor de negocio. Recordando que se comienza con la explotación de grandes cantidades de información para la detección autónoma de patrones o en lugares donde la atención personalizada podría generar un diferenciador importante”, reiteró Rodríguez.

El siguiente paso consiste en diseñar, entrenar e implementar una primera integración de IA, bajo un modelo interactivo de aproximación sucesiva, con el ‘apalancamiento’ de modelos disponibles en nube: inversión corta inicial, con resultados a corto plazo para ir escalando a través del tiempo.

“También resulta importante a través de nuestros ciclos de desarrollo implementar mecanismos de gobierno que aseguren que el entrenamiento de nuestra IA no resulte sesgado”, continuó el especialista de IBM.

Para Tremp, cualquier integrador y distribuidor está en la capacidad de vender la IA embebida en diferentes productos, solo es cuestión de saberlo posicionar. “Un buen ejemplo es el portafolio de colaboración donde gracias a la Inteligencia Artificial podemos reconocer y filtrar los ruidos más comunes cuando una persona está haciendo home office y eliminar ruidos como ladridos y ambulancias”.

Otros integradores más sofisticados pueden utilizar las capacidades de programación para desarrollar arriba de las soluciones de fabricantes como Cisco: grandes integradores con fábricas de software, consultoras de negocios e inclusive programadores independientes.

“El integrador debe tener una estrategia de negocio que lo enfoque ya sea a una industria, una arquitectura o a ciertos casos de uso horizontal. Después debe hacer las alianzas con los distintos fabricantes que le ayuden a crear una solución integral. Desde luego siempre es importante hacer una venta consultiva que permita descubrir las necesidades de negocio y los retos que enfrenta el cliente para después dar una solución tecnológica que resuelva”, enfatizó Tremp.

Según un estudio de PricewaterhouseCoopers, para 2030, la IA podría incrementar el PIB regional en 5.4%.

Porvenir
Según Baltazar, los siguientes pasos para la industria de IA en México se refieren a la desmitificación de lo que puede y no puede hacer esta tecnología. Los primeros pasos ya están andados tanto por grandes empresas como por PyMEs que la están utilizando para transformar sus modelos de negocio.

“El próximo movimiento debe ir encaminado a que más empresas y la Academia Mexicana, vean en esta tecnología el poder transformador para desarrollar más recursos humanos y más modelos innovadores de negocio, y así montarnos sobre esta nueva revolución informática de manera activa y no de forma pasiva como en otras ha sucedido”, comentó Rodríguez.

A su juicio, existe muchísimo potencial para que México tenga un rol sumamente relevante en esta transformación. Considera que antes, para generar una ‘revolución’, resultaba esencial contar con capital para invertir en grandes proyectos, hoy, gracias a los modelos en nube orientados a servicio, el recurso más escaso se ha vuelto la creatividad.

Tremp, cree que es importante enfocarse en la adopción de la tecnología existente, sobre todo porque el mundo está envuelto en la transición hacia la era digital; cada empresa, lo quiera o no, va a ser tocada por la digitalización, y la IA es solo una componente del rompecabezas que va a separar a los ganadores de los perdedores, “no estamos en una burbuja llamada México, estamos en un mundo globalizado y tenemos que entender que debemos explotar el talento para competir a nivel mundial, y solo nos falta unir el mundo tecnológico con el de los negocios”, dijo.

López mencionó: “En los próximos años, el reconocimiento automático de voz impulsado por la IA permitirá a los minoristas proporcionar tiempos de respuesta más rápidos, mejorando el servicio al cliente y haciéndolos más eficientes. Los consumidores podrán comprar tres veces más rápido utilizando la búsqueda por voz, que navegando por los menús en aplicaciones móviles. No será extraño que la cantidad de comercios que adoptarán soluciones de inteligencia artificial aumentarán, alcanzando sus objetivos comerciales más rápidamente”.

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