Las 5 cosas que su unidad de IA tiene que hacer

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No pasa un día sin que se anuncie el nombramiento de un nuevo vicepresidente de Inteligencia Artificial (IA), científico jefe de datos o director de investigación de IA. Si bien el entusiasmo es innegable, la realidad es que la IA sigue siendo una aplicación tecnológica en fase inicial. El potencial es enorme, pero ¿cómo los directivos superan la hipérbole de la IA para utilizar su poder para generar crecimiento?

En nuestro trabajo de consultoría, a menudo nos encontramos con gerentes que se esfuerzan por convertir los experimentos de IA en programas estratégicos que luego puedan implementarse. Michael Stern (nombre ficticio), por ejemplo, es el director digital de una empresa alemana de material de oficina Mittelstand. Michael está acostumbrado a iniciar nuevos proyectos en áreas emergentes, pero se siente incapaz de entender del todo lo que la IA puede hacer por su negocio. Comenzó algunos experimentos con IBM Watson, y estos le dieron algunos pequeños y claros avances tácticos. Ahora Michael no sabe cómo seguir adelante. ¿Cómo puede crear equipos multifuncionales en los que los expertos en datos trabajen con los equipos de productos? ¿Y cómo van a elegir las ideas de proyectos que generen un verdadero ROI? Michael se pregunta si su empresa sabe siquiera qué nuevos modelos de negocio pueden explorarse con sus conjuntos de datos existentes, y mucho menos qué nuevos podrían ser posibles gracias a la IA.

Michael no está solo. A medida que más y más empresas invierten en unidades impulsadas por la IA, muchos directivos recién nombrados se enfrentan a estos desafíos, especialmente en empresas con poca o ninguna experiencia previa en tecnologías cognitivas. Parte del problema: en muchas empresas, el papel de estos equipos es indefinido. Se ha investigado muy poco para diseñar la misión y el alcance de estas nuevas unidades.

En el Centro Europeo de Innovación Estratégica (ECSI), examinamos numerosas iniciativas corporativas de IA entre las grandes organizaciones e identificamos cinco funciones clave que pueden ayudar a las unidades de IA a desarrollar la misión y el alcance de trabajo correctos para tener éxito.

1. Explorando tecnología, aplicaciones y socios de IA. Este puesto consiste en crear un equipo central de «sensores de IA» que se encargue de supervisar las nuevas tendencias, identificar las tecnologías disruptivas y establecer contactos con actores innovadores, principalmente empresas emergentes. El proveedor de piezas de automóviles Bosch y la potencia de tecnología e ingeniería Siemens son dos buenos ejemplos de ello. Con una inversión prevista de 300 millones de dólares, Bosch ha creado tres centros corporativos de IA centrados en el IoT y otros campos relacionados con la IA en Alemania, la India y Palo Alto. Siemens, del mismo modo, ha incluido la IA en la lista de campos de innovación de la empresa que deben supervisarse a través de su red de puestos avanzados de innovación con oficinas en California, China y Alemania.

2. Experimentando con la tecnología y las aplicaciones de la IA. Este puesto consiste en entender, a través de pequeños y rápidos pilotos de IA, cómo desarrollar o adoptar las tecnologías cognitivas en los modelos empresariales y operativos de la empresa. Aunque hay herramientas de IA y sistemas de código abierto disponibles, tienen un potencial de transformación limitado en comparación con los personalizados. En Deutsche Telekom, el desarrollo de sus propias soluciones de IA es una prioridad importante. En lugar de comprar chatbots de IA a vendedores, Deutsche Telekom tiene sus propios equipos de desarrolladores. Con el apoyo de los socios, diseñan, entrenan y ajustan las soluciones de IA para la empresa.

En lugar de concentrar sus esfuerzos en una sola gran victoria, las unidades y los equipos de IA deberían adoptar un enfoque de cartera en sus experimentos. El poder de la IA debe ponerse a prueba en todas las funciones y áreas de negocio. Hay tres tipos de experimentos a los que vale la pena prestar especial atención:

• Experimentos en el asiento del conductor normalmente las lleva a cabo la unidad de IA de la empresa o los equipos de desarrolladores internos. En los últimos años, Deutsche Telekom ha probado internamente tres chatbots y asistentes virtuales diferentes respaldados por la IA para mejorar el servicio de atención al cliente corporativo y privado de la empresa.
• Experimenta con otras personas en el asiento del conductor implicar unir fuerzas con actores innovadores, como empresas emergentes, centros de investigación y universidades. En general, estos experimentos se centran en tecnologías o aplicaciones de vanguardia que requieren una experiencia y unas habilidades exhaustivas que las empresas no tienen. Esta es una estrategia común entre las grandes organizaciones: Mercedes-Benz se asoció con el Laboratorio de Ciencias de la Computación e IA del MIT; Associated Press colaboró con Automated Insight, una empresa especializada en IA; Deutsche Telekom se asoció con el Centro Alemán de Investigación de la IA, llamado DFKI.
• Experimenta aprendiendo de los demás son comunes entre las empresas interesadas en ser pioneras en la tecnología y las aplicaciones de la IA, pero son demasiado prematuras para su sector. Observar a los demás se traduce en financiar empresas o empresas emergentes que innovan en la frontera de la IA. Este es el caso de la aseguradora alemana Allianz, que financió el primer fondo de capital mundial de IA de Europa para posicionarse como «pionera en inversiones en IA».

3. Apoyar a las unidades de negocio en la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial. Este puesto consiste en desarrollar las capacidades internas a través de una red especializada de expertos en IA que puedan ayudar a las unidades de negocio en la integración y la aplicación de las herramientas y soluciones de IA (desde la visualización básica de datos y los chatbots hasta la automatización de procesos completos, como la gestión de reclamaciones). El éxito de las aplicaciones de la IA no está en la tecnología per se, sino en la capacidad de una empresa para alinearla con sus modelos de negocio y operativos.

El laboratorio de datos e IA es uno de los esfuerzos de IA más visibles de BNP Paribas. El laboratorio es responsable del desarrollo de herramientas de IA que puedan mejorar los procesos internos. En BNP Paribas, el equipo de IA se encarga de acompañar y apoyar a las unidades de negocio en todo momento, desde la identificación de las posibles aplicaciones hasta la experimentación y el ajuste. Es esencial que estos laboratorios estén estrechamente integrados en la organización, no en un laboratorio lejano. Constance Chalchat, directora de gestión del cambio de BNP Paribas dice, «Los equipos de científicos de datos tienen que trabajar en estrecha colaboración con la empresa y la TI».

4. Hacer que toda la organización comprenda la IA. Este puesto tiene que ver con la capacidad del equipo de IA para educar a la organización sobre la oportunidad de aprovechar el poder de la IA. ¿Por qué? Porque la IA es, en última instancia, una herramienta. Las organizaciones tienen que construir bases sólidas que permitan a las personas utilizar realmente la tecnología de inteligencia artificial y obtener valor de ella. A medida que la pasión por la IA está llegando a la cima de las grandes organizaciones, esto se aplica también a la alta dirección y a la junta directiva. Los ejecutivos necesitan apoyo para reducir la complejidad de los debates impulsados por la IA y encontrar formas de extraer valor.

Incorporar la IA en la cultura y el conjunto de habilidades principales de la empresa se puede hacer en dos niveles. En primer lugar, las iniciativas de comunicación interna pueden ayudar a crear conciencia y aceptación de las tecnologías de la IA, en particular de las que tienen un alto potencial transformador, al tiempo que crean un lenguaje y una cultura de la IA comunes. En segundo lugar, los esfuerzos educativos específicos permiten desarrollar las capacidades básicas y estándar de las personas, que no son expertos en IA en la organización. AirBnB es un buen ejemplo de ello. Al crear una universidad de datos interna, AirBnB enseña ciencia de datos a los empleados con el objetivo de facilitar y acelerar la transición a una organización más consciente de la IA.

5. Atraer y retener el talento. Este puesto trata de abordar la brecha de habilidades de IA. Una unidad dedicada a la IA debería trabajar en estrecha colaboración con el departamento de Recursos Humanos para identificar las habilidades y capacidades correctas necesarias y definir las estrategias para retener el talento. Las empresas están adoptando actualmente diferentes estrategias de adquisición de talento de IA. Edouard d’Archimbaud, director del laboratorio de datos e IA de BNP Paribas, está ampliando gradualmente su equipo de 25 miembros. «Contratamos a unas diez personas al año […] tenemos mucho cuidado y solo nos gusta contratar a las personas adecuadas», explicado. Otras empresas han invertido de manera más significativa. Es el caso de Airbnb, que recientemente «adquirió» a un equipo de siete ingenieros de datos de Changecoin, una startup con un profundo conocimiento de la tecnología blockchain.

El marco en acción

A veces, estos equipos de IA recién creados invierten tiempo y esfuerzo en las cinco funciones. Los desafíos de otras empresas pueden ser muy diferentes. Trazar las cinco funciones en gráficos de arañas como el que se muestra aquí puede ayudar a las empresas a determinar en qué se centran actualmente y en qué pueden necesitar aumentar o reducir sus esfuerzos. Pueden, por ejemplo, comparar lo que hacen actualmente con lo que deberían hacer, dada la intención estratégica de su empresa y sus problemas organizativos y de capacidad.

Cada equipo de IA debe diseñar su propio gráfico de arañas en función del contexto, los objetivos y las restricciones actuales. Las empresas que invierten (o tienen previsto invertir) en unidades de IA tienen que pensar estratégicamente en qué centrar sus esfuerzos.

Ganar la revolución de la IA no tiene que ver solo con la tecnología y las herramientas, sino con educar y preparar a su organización para el futuro. De la misma manera que Amazon no inventó la tecnología que la ha convertido en un titán corporativo, las empresas de la era de la IA tienen que preparar a su organización para que los datos sean lo primero a fin de mantener su competitividad a largo plazo.

Planificar las cinco funciones puede ayudar a alinear la intención estratégica de la empresa con el contexto y las restricciones organizacionales.