Las empresas necesitan adaptarse más rápidamente al ambiente externo de negocios con la automatización del procesamiento de datos y la mayor velocidad de ejecución de decisiones de negocios.

Estas últimas sobre la base del conocimiento y las percepciones provenientes de algoritmos que recortan el tiempo que toma aprender de la data. Encima de eso, en el futuro cercano, los sistemas digitales mejorarán progresivamente por cuenta propia sin dependencias externas. Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje de Máquina (AM) reinventarán a la empresa y el regalo del tiempo liberado es una de las principales contribuciones de la automatización. La realidad es que si una empresa no adopta IA terminará sufriendo.

Empresas tradicionales vs Negocios basados en Internet

Las corporaciones tradicionales han comenzado a integrar IA y AM a sus operaciones, pero en mucho menor grado que los negocios modernos basados en Internet (tipo Amazon). En muchas de ellas los procesos de negocios todavía no han sido transformados para la automatización del procesamiento de datos y la ejecución instantánea de decisiones de negocios basadas en el enfoque nacido de la IA. Tampoco disponen del banco de talentos, de las destrezas en computación, de la escala y de los volúmenes de data que han acumulados las empresas de Internet.

Las empresas corporativas tienen su infraestructura de software sobre los productos de las empresas tradicionales de software. Pero las híper-empresas de la Nube son las que disponen del software que se adapta a las necesidades de la data y de los analíticos. La impresión actual es, que con la excepción de Microsoft, las empresas de software tradicionales no parecieran tener las condiciones para llegar al nivel de las empresas de la Nube. La gran incógnita es como hacer que ambas colaboren, ya que el software tradicional es indispensable para conectar con la plomería del back-end de las operaciones.

Adopción de IA en verticales

Los líderes en adopción de IA han sido Telecomunicaciones ( el caso crítico de uso es el monitoreo, sincronización y optimización de redes complejas y heterogéneas basadas en software) y Servicios Financieros (IA para servicio al cliente, detección de fraude, análisis de préstamos y otras operaciones del back-end ) y ambos tuvieron un comienzo tempranero con el uso de técnicas estadísticas en los años ’80.

El uso en Retail (con el desarrollo de la predicción de la demanda y del suministro) , la industria automotriz (asistentes-de-voz con la personalización de servicios dentro del vehículo) y la salud se ha impulsado recientemente. Servicios horizontales como CRM, Cadena de Suministro y Recursos Humanos han expandido la adopción de IA rápidamente en la medida que las capacidades predictivas ayudan en la identificación de prospectos, de tendencias de la demanda y de empleados talentosos.

Capacidades a considerar en el uso de IA

• Mejora de procesos. IA puede apoyar en el desarrollo de diagramas de flujos óptimos, para monitorear productividad y para racionalizar tareas de negocios. En los procesos también ayuda en la identificación de patrones, en la definición de condiciones actuales y en la detección de señales importantes.
• Análisis de Data & Análisis Predictivo. Permite recolectar inteligencia precisa y accionable en las operaciones incluyendo cadenas de suministro, relaciones de clientes y otras actividades. También se pueden detectar con precisión tendencias de la data en áreas como flujo de caja, demanda de clientes y en el establecimiento de precios.
• Manejo de data no estructurada. El 80% de la data existente está “escondida” en documentos imprecisos. IA usando lenguaje natural podrá extraer meta-data de contenidos como conceptos, entidades, palabras claves, sentimientos, emociones, relaciones y roles semánticos.
• Chatbots. Automatizan la experiencia del cliente con un asistente amigable y receptivo.
• Escritura de historias. IA pronto sustituirá al escritor técnico y podrá hacer la documentación de la empresa: reportes, manuales, brochures.
• Reconocimiento de voz/imagen. Con IA se apoya desde la transcripción de lo discutido en reuniones y llamadas a clientes hasta la investigación del impacto en Internet de la marca, de los logos y de otros aspectos visuales. La traducción de idiomas se podrá realizar en tiempo real.
• Combate del crimen. Se disminuye el costo de la supervisión de las transacciones en la empresa privada, identificando patrones sospechosos en la data, facilitando así la detección de actividades maliciosas.

Fuente: CIOAL