Una encuesta realizada a 3000 ejecutivos revela cómo las empresas triunfan con la IA

Foto de Aaron Burson

El rumor sobre la inteligencia artificial (IA) ha crecido lo suficiente como para penetrar en los altos directivos de las organizaciones de todo el mundo, y por una buena razón. La inversión en IA está aumentando y proviene cada vez más de organizaciones ajenas al espacio tecnológico. Y las historias de éxito de la IA son cada vez más numerosas y diversas, desde Amazon que obtiene eficiencias operativas con sus robots de almacén Kiva impulsados por la IA, hasta que GE mantiene sus equipos industriales en funcionamiento mediante el uso de la IA para el mantenimiento predictivo.

Si bien está claro que los directores ejecutivos deben tener en cuenta las implicaciones empresariales de la IA, el surgimiento de la tecnología en los entornos empresariales hace que no esté tan claro cómo emplearla de forma rentable. Mediante un estudio sobre la IA que incluyó una encuesta a 3 073 ejecutivos y 160 estudios de casos en 14 sectores y 10 países, y mediante un programa de investigación digital independiente, hemos identificado 10 información clave que los directores ejecutivos deben conocer para embarcarse en un viaje exitoso con la IA.

No crea en el bombo publicitario: no todas las empresas utilizan la IA… todavía. Si bien la inversión en IA se está intensificando, la adopción empresarial de las tecnologías de IA sigue a la zaga. La inversión total (interna y externa) en IA osciló entre 26 000 y 39 000 millones de dólares en 2016, y la inversión externa se triplicó desde 2013. Sin embargo, a pesar de este nivel de inversión, la adopción de la IA está en pañales, ya que solo el 20% de los encuestados utilizan una o más tecnologías de IA a escala o en una parte fundamental de su negocio, y solo la mitad de ellos utilizan tres o más. (Nuestros resultados están ponderados para reflejar la importancia económica relativa de las empresas de diferentes tamaños. Incluimos cinco categorías de sistemas de tecnología de IA: robótica y vehículos autónomos, visión artificial, lenguaje, agentes virtuales y aprendizaje automático.)

Por el momento, son buenas noticias para las empresas que siguen experimentando o poniendo a prueba la IA (41%). Nuestros resultados sugieren que aún hay tiempo para subir en la curva de aprendizaje y competir con la IA.

Sin embargo, es probable que nos encontremos en un punto de inflexión clave en la adopción de la IA. Tecnologías de IA, como las basadas en neuronas aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural están empezando a madurar y a demostrar su valor, y se están convirtiendo rápidamente en las piezas centrales de las suites de tecnología de IA entre los usuarios. Y esperamos que al menos una parte de los pilotos de IA actuales integren completamente la IA a corto plazo. Por último, la adopción parece estar a punto de extenderse, aunque a diferentes ritmos, entre los sectores y dominios. Telecomunicaciones y servicios financieros están a punto de liderar el camino, ya que los encuestados de estos sectores tienen previsto aumentar su gasto en tecnología de IA en más de un 15% al año (siete puntos porcentuales más que la media intersectorial) en los próximos tres años.

Cree en el bombo publicitario de que la IA puede aumentar sus ganancias y ganancias. El treinta por ciento de los primeros en adoptar la IA en nuestra encuesta (aquellos que utilizan la IA a escala o en los procesos principales) afirman que han conseguido aumentar sus ingresos, aprovechando la IA en un esfuerzo por ganar cuota de mercado o ampliar sus productos y servicios. Además, los primeros en adoptar la IA tienen 3,5 veces más probabilidades que otros de decir que esperan aumentar su margen de beneficio hasta cinco puntos más que sus pares del sector. Si bien la cuestión de la correlación frente a la causalidad puede plantearse legítimamente, otro análisis descubrió algunas pruebas de que la IA ya está mejorando directamente los beneficios, y el ROI de la inversión en IA está en el mismo rango que las tecnologías digitales asociadas, como macrodatos y análisis avanzados.

Sin el apoyo de los líderes, es posible que su transformación de la IA no tenga éxito. Los que adoptan la IA con éxito cuentan con un firme apoyo de los líderes ejecutivos a la nueva tecnología. Los encuestados de empresas que han desplegado con éxito una tecnología de IA a gran escala tienden a calificar el apoyo de la alta dirección como casi el doble que el de las empresas que no han adoptado ninguna tecnología de IA. Añaden que el fuerte apoyo proviene no solo del CEO y los ejecutivos de TI, sino también de todos los demás funcionarios de nivel C y del consejo de administración.

No tiene que ir solo con la IA: asóciese para obtener capacidad y capacidad. Con el campo de la IA acelerando recientemente su ritmo de innovación después de décadas «Invierno de IA», la experiencia y las capacidades técnicas son escasas. Incluso los grandes nativos digitales, como Amazon y Google, han recurrido a empresas y talentos fuera de sus confines para reforzar sus habilidades de IA. Pensemos, por ejemplo, en la adquisición de DeepMind por parte de Google, que utiliza sus habilidades de aprendizaje automático para ayudar al gigante tecnológico a mejorar incluso los principales negocios, como la optimización de búsquedas. De hecho, nuestra encuesta mostró que los primeros en adoptar la IA tienen compró las soluciones tecnológicas adecuadas para su propósito, y solo una minoría de los encuestados desarrolla e implementa todas las soluciones de IA internamente.

Resiste la tentación de poner a los equipos de tecnología a cargo únicamente de las iniciativas de IA. Compartimentar la responsabilidad de la IA con los líderes funcionales en TI, digital o innovación puede resultar en un resultado en busca de un clavo: el lanzamiento de tecnologías sin casos de uso convincentes. Para garantizar que se centren en los casos de uso más valiosos, las iniciativas de IA deberían ser evaluadas y dirigidas conjuntamente por los líderes empresariales y técnicos, un enfoque que ha demostrado tener éxito en la adopción de otras tecnologías digitales.

Adopte un enfoque de cartera para acelerar su viaje a la IA. Las herramientas de IA actuales varían en un espectro que va desde herramientas que se ha demostrado que resuelven problemas empresariales (por ejemplo, la detección de patrones para el mantenimiento predictivo) hasta aquellas con poco conocimiento y una utilidad actualmente limitada pero de alto potencial (por ejemplo, la aplicación de la IA al desarrollo de una estrategia competitiva). Esta distribución sugiere que las organizaciones podrían considerar un enfoque basado en carteras para la adopción de la IA en tres horizontes temporales:

A corto plazo: céntrese en los casos de uso en los que haya soluciones tecnológicas comprobadas en la actualidad y amplíelas en toda la organización para generar un valor final significativo.

A medio plazo: experimente con una tecnología emergente pero aún relativamente inmadura (reconocimiento de vídeo con aprendizaje profundo) para demostrar su valor en los principales casos de uso empresarial antes de ampliarla.

A largo plazo: trabaje con el mundo académico o con un tercero para resolver un caso de uso de alto impacto (aumento de la toma de decisiones humanas en un puesto clave de trabajador del conocimiento, por ejemplo) con una tecnología de IA de última generación para, potencialmente, aprovechar una ventaja considerable de ser el primero en actuar.

El aprendizaje automático es una herramienta poderosa, pero no es adecuada para todo. El aprendizaje automático y su subcampo más destacado, el aprendizaje profundo, han atraído mucha atención de los medios de comunicación y han recibido una parte importante de la financiación que se ha destinado al universo de la IA, con casi el 60% de todas las inversiones de fuera del sector en 2016.

Pero si bien el aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones, es solo una de las muchas tecnologías relacionadas con la IA capaces de resolver problemas empresariales. No existe una solución de IA que sirva para todos los casos. Por ejemplo, las técnicas de IA implementadas para mejorar el rendimiento de los centros de llamadas de los clientes podrían ser muy diferentes de la tecnología utilizada para identificar el fraude en los pagos con tarjeta de crédito. Es fundamental buscar la herramienta adecuada para resolver cada problema empresarial que genere valor en una etapa determinada del viaje digital y de la IA de la organización.

Las capacidades digitales están antes que la IA. Descubrimos que los sectores líderes en la adopción de la IA, como la alta tecnología, las telecomunicaciones y automoción — también son los que están más digitalizados. Del mismo modo, en cualquier sector, las empresas que son las primeras en adoptar la IA ya han invertido en capacidades digitales, incluidas la infraestructura de nube y los macrodatos. De hecho, parece que las empresas no pueden dar el salto fácilmente a la IA sin experiencia de transformación digital. Utilizando una batería de estadísticas, descubrimos que las probabilidades de generar beneficios con el uso de la IA son un 50% más altas para las empresas que tienen una gran experiencia en la digitalización.

Sea audaz. En un estudio separado sobre la disrupción digital, lo descubrimos adoptando una estrategia digital ofensiva fue el factor más importante para permitir a las empresas tradicionales revertir la maldición de la disrupción digital. Una organización con una estrategia ofensiva adapta radicalmente su cartera de negocios y desarrolla nuevos modelos de negocio para construir una senda de crecimiento que es más robusto que antes digitalización. Hasta ahora, lo mismo parece ocurrir con la IA: los primeros en adoptarla con una estrategia muy proactiva y estrictamente ofensiva tienen unas perspectivas de beneficios mucho mejores que los que no la tienen.

Los mayores desafíos son las personas y los procesos. En muchos casos, los desafíos de la gestión del cambio que implica incorporar la IA en los procesos y la toma de decisiones de los empleados superan con creces los desafíos técnicos de implementación de la IA. A medida que los líderes determinen las tareas que deben realizar las máquinas, en comparación con las que realizan los humanos, tanto las nuevas como las tradicionales, será fundamental implementar programas que permitan volver a capacitar constantemente a la fuerza laboral. Y a medida que la IA siga convergiendo con la visualización avanzada, la colaboración y el pensamiento de diseño, las empresas tendrán que pasar de centrarse principalmente en la eficiencia de los procesos a centrarse en la eficacia de la gestión de las decisiones, lo que requerirá que los líderes creen una cultura de mejora y aprendizaje continuos.

No se equivoque: la próxima frontera digital ya está aquí y es la IA. Si bien algunas empresas siguen tambaleándose por las disrupciones digitales anteriores, está tomando forma una nueva. Pero es pronto. Aún está a tiempo de hacer de la IA una ventaja competitiva.