La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático ya no son cosas de ciencia ficción. Ideas que antes se relegaban a novelas futuristas y películas de acción ahora son reales, y las disciplinas concretas de la ciencia de datos están teniendo un impacto enorme en los ámbitos de los negocios y la tecnología. Aunque muchas organizaciones están interesadas en aprovechar la IA y el aprendizaje automático, muy pocas lo están haciendo en realidad. En el estudio y proyecto de investigación global sobre inteligencia artificial de MIT Sloan Management Review en 2017, los investigadores descubrieron que, de los ejecutivos que creen que la IA les ayudaría a establecer o mantener una ventaja competitiva, solo el 20% la están incorporando en sus negocios. Entonces, ¿dónde está la desconexión?
Una de las barreras más grandes para un uso más amplio es que la IA y el aprendizaje automático requieren cambios sutiles y contraintuitivos en la mentalidad que pueden ser difíciles para muchos ejecutivos. Esto es especialmente cierto si sus perspectivas se basan en una forma más tradicional de pensar en la inteligencia empresarial. Afortunadamente, siempre son posibles nuevas perspectivas. Aquí hay cinco cambios fundamentales que pueden preparar a su organización para aprovechar la IA y obtener una ventaja competitiva:
- Darle un gran abrazo a los datos incorrectos: Muchos gerentes, ya sean líderes empresariales o arquitectos de TI, creen que no pueden avanzar con la IA hasta que se resuelvan sus problemas de datos, pero la realidad es que todas las empresas tienen datos incorrectos. Las técnicas de ciencia de datos se utilizan comúnmente para limpiar y conectar datos de manera muy eficiente, sin necesidad de herramientas costosas. Una vez conectados, los modelos predictivos pueden extraer valor incluso de datos de baja calidad, ya que aprovechar un gran volumen de datos puede compensar parcialmente su falta de calidad. ¿Hará que los datos sean perfectos? No, pero puede permitirle desarrollar soluciones que le ayuden a tomar decisiones mejores y más rápidas.
- Pensar como Elon Musk: Los gerentes acostumbrados a una perspectiva más tradicional a menudo piensan en el análisis como un camino para mejorar de manera incremental un proceso empresarial desordenado. Por ejemplo, un gerente puede creer que una idea predictiva agregada a un informe será útil para lidiar con un flujo de trabajo complejo. Eso puede ser cierto, pero es mejor pensar en grande. ¿Se puede automatizar inteligentemente todo el flujo de trabajo para que los informes en cuestión ya no sean necesarios? Pensar en grande, al estilo de Elon Musk, puede ponerlo en la mentalidad correcta para aprovechar todo el potencial de la IA y ahorrar una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo.
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