Muy al contrario de lo que nos ha vendido por años la ficción, la Inteligencia Artificial juega un rol destacado en facilitar el trabajo humano y cada vez más son las empresas de distintas industrias que apuestan e invierten en adoptarla para sus procesos.
Según comenta Andrés Maldonado, presidente de IBM Ecuador, el 40% de las empresas que utilizan inteligencia artificial se están reentrenando para darle a sus profesionales conocimientos en estas herramientas para que sean más productivos y una buena parte de los profesionales lo ve como algo positivo para su crecimiento profesional.
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Asimismo, existe un 37% de empresas que ha comenzado a aplicar la Inteligencia Artificial para crecer en sostenibilidad. “La utilizan para tener una mejor información sobre el desempeño ambiental y eso les permite tomar de mejores decisiones en este en este ámbito y el 35% utiliza para tener operaciones más eficientes: manejar mejor su cadena de suministros y hacer más eficiente su manufactura, por ejemplo y esta es la tendencia que vemos que va a continuar”.
Estos son algunos de los resultados que arrojó su reciente estudio: Global AI Adoption Index 2022.
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¿Cuáles son los temores y mitos sobre la Inteligencia Artificial que todavía retrasan su implementación?
En los últimos años, y sobre todo en la a raíz de la pandemia, la AI (por sus siglas en inglés) empezó a tomar un espacio que antes no tenía. Las empresas empezaron a darse cuenta de que este era un vehículo muy potente para tener interacciones con clientes, por ejemplo. De acuerdo con un estudio reciente, el 30% de las empresas en Latinoamérica ya están usando Inteligencia Artificial en operaciones comerciales y, en comparación al año anterior, 8% más de las empresas están dispuestas a explorar AI para sus operaciones. Sí hay ciertas ciertas barreras de adopción, pero igual creo que estamos viendo una tendencia positiva en el tiempo hacia la adopción de la inteligencia artificial en los negocios.
La ficción nos ha contado la historia de que la AI reemplazará el trabajo humano…
Hoy se está usando mucho en banca, retail, alimentos... para optimizar los costos operativos, para ahorrar en tiempos de operaciones e inclusive, con la rotación de las personas, tratar de convertirla en una herramienta de apoyo para ellas y que mitigue inclusive la escasez de habilidades. Nuestra visión como IBM está un poquito lejos de esa visión más futurista o de ficción en que la máquina reemplaza a la persona, sino que nuestra visión es que la inteligencia artificial está aquí para potenciar a las personas, para hacer que las que los profesionales tengan más conocimiento a la mano y puedan tomar decisiones, en un mundo de información menos estructurada, que ellos puedan apoyarse en la inteligencia artificial y responder rápidamente a las necesidades de los negocios. O en el caso de interacción con clientes, por ejemplo tener un soporte que nos diga qué responder, y que nos permita explorar, entender y decidir finalmente, cuál va a ser nuestra respuesta en base a la recomendaciones que nos hacen las máquinas. Nuestra visión es apoyar más al profesional más que reemplazarlo.
¿Cuál ha sido el trabajo de IBM en esa ruta?
Somos muy activos en tratar de democratizar el conocimiento. De hecho, nos pusimos un objetivo muy ambicioso como corporación que es a nivel global, educar en diversas tecnologías a 30 millones de personas hasta el año 2030. Entonces estamos trabajando muchísimo en ese sentido en el país, trabajando en distintos niveles de educación, desde escuelas para alcanzar a chicos más jóvenes y también estamos trabajando en acuerdos con algunas universidades para proporcionarles nuestra tecnología y que conozcan de inteligencia artificial, blockchain, cloud y otras.
¿Cuáles son los primeros pasos que debería dar una empresa para implementar la AI en sus procesos?
Uno de los retos importantes que tienen las empresas al implementar las herramientas de AI es el manejo de datos. Tienen el reto de gestionar los datos con los que se va a manejar las herramientas de AI, porque si no se entrenan los modelos de inteligencia artificial con buena data, tal vez los resultados que obtengan no sean los más apropiados y no sean los más esperados. Entonces, un primer paso que deben dar las empresas es tratar de identificar cuán robusta es esa información.
Otro tema importante son los retos de seguridad de los datos. Es un tema que se debe poder manejar dentro de una estrategia de AI y por supuesto estar seguro de que las herramientas que se implementan cumplen con los temas regulatorios y de privacidad de datos.
También algo importante que poco a poco se va a dar en el tiempo es asegurar que los modelos de AI son los más imparciales posibles, que no tienen sesgos en los datos, que no nos llevan a interpretaciones incorrectas de la realidad. Así que diría que esos son los retos que las empresas van a encarar en ese viaje de transformación hacia la AI.
