Lo que las juntas directivas deben saber sobre la IA

C. J. Burton/Getty Images

Ser miembro de la junta es un trabajo duro, pregúntele a cualquiera que lo haya sido alguna vez. Los directores de la empresa tienen que entender la naturaleza de la empresa, revisar los documentos, entablar una conversación significativa con los directores ejecutivos y dar su opinión, sin dejar de mantener relaciones positivas con la dirección. Todas estas son cosas difíciles de equilibrar. Pero, normalmente, las juntas directivas no tienen que participar en proyectos operativos individuales, especialmente en los técnicos. De hecho, la mayoría de los consejos de administración tienen muy pocos miembros que se sientan cómodos con la tecnología avanzada y, por lo general, esto tiene poco impacto en la empresa.

Esto está a punto de cambiar, gracias al aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Más de la mitad de los ejecutivos de tecnología de la encuesta de CIO de Gartner de 2019 afirman que tienen la intención de emplear la IA antes de finales de 2020, frente al 14% actual. Si va demasiado despacio, un competidor podría utilizar la IA para cerrar el negocio. Pero si actúa demasiado rápido, se arriesga a adoptar un enfoque que la empresa no sabe realmente cómo gestionar. En un informe reciente de NewVantage Partners, el 75% de las empresas citaron el miedo a la disrupción por parte de la competencia digital basada en los datos como la principal razón por la que invierten.

Las preguntas que los foros tendrán que hacerse son similares a las que se harían ante cualquier gran oportunidad de inversión: ¿Por qué gastamos todo este dinero? ¿Cuál es el beneficio económico? ¿Cómo afecta a nuestras personas y a nuestra competitividad a largo plazo?

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Responder a estas preguntas requiere experiencia en tecnología. Pero no puede simplemente añadir un experto en tecnología a la junta y contar con él o ella para mantener al resto de la junta al día. Después de haber desempeñado ese puesto, me ha parecido, en el mejor de los casos, un útil medio paso. Confiar en un solo aficionado a la tecnología no sustituye a tener una pensión completa que domine al menos un conocimiento básico de la IA y su potencial disruptivo.

El nivel de comodidad de cada tabla va a variar según el sector. Los fabricantes entienden bien cómo los robots pueden liberar a las personas para que realicen trabajos de orden superior al realizar trabajos repetitivos y potencialmente peligrosos. Los hospitales y las aseguradoras de salud están empezando a utilizar la IA de forma generalizada, pero los grandes éxitos no han sido alcanzables. Por el contrario, el negocio de los servicios financieros está listo para ser interrumpido por la IA. Los prestamistas tienen enormes cantidades de datos y el potencial de liberar miles de millones en flujo de caja al encontrar nuevas eficiencias a través de aplicaciones que, por ejemplo, ayuden a los banqueros a tomar decisiones crediticias más inteligentes y a crear nuevas oportunidades de ingresos al ofrecer a los clientes productos mejores y más personalizados.

Dicho esto, estas son cuatro guías que los miembros de la junta directiva de cualquier sector pueden utilizar para orientarse al iniciar el viaje:

Son matemáticas, no magia. La IA no debería intimidar a las juntas directivas. Los miembros no necesitan tener un título en ingeniería informática para entender la tecnología detrás de la IA, del mismo modo que no necesitan ser contadores públicos para entender el balance de la empresa. Cualquier buen uso del aprendizaje automático o la IA va a ser una consecuencia de lo que la empresa ya está haciendo, no una especie de IA universal del tipo Skynet que todo lo sabe. Mantener esa perspectiva a la vanguardia y adquirir una comprensión básica de la IA ayudará a las juntas directivas a decidir mejor cómo dirigir el uso de la IA.

Los proyectos de IA bien gestionados deberían entenderse fácilmente. Al evaluar si un proyecto es adecuado para su empresa, los consejos de administración deben tener la suficiente confianza como para decir cuando algo no tiene sentido. Los proyectos de IA mejor gestionados deberían poder explicarse en inglés sencillo. Debería quedar claro cómo se verán afectados los grupos reales de personas, ya sean empleados, clientes o la dirección. Si un proveedor o un equipo interno no puede explicar cómo funciona un proyecto de IA, puede que no sea el adecuado para su empresa. Esto no es exclusivo del aprendizaje automático (antes lo era para las implementaciones de ERP), pero el aprendizaje automático avanza más rápido en el mundo corporativo que los ERP. Por ejemplo, cuando presenté un proyecto de aseguramiento automático al consejo de administración de uno de los principales emisores de tarjetas de crédito, empecé con el impacto económico en su negocio, los plazos de entrega, cuáles podrían ser los obstáculos para la TI y el cumplimiento y quién tendría que participar.

No tiene que ponerse espeluznante para sacar valor a los datos. Con demasiada frecuencia, las empresas asumen que, para aprovechar al máximo la IA, tienen que ser como Facebook o Google y obtener hasta el último dato que puedan encontrar. Pero eso puede hacerse espeluznante rápido y, normalmente, no se necesita ese nivel de datos. Nuestro trabajo en el desarrollo de modelos de suscripción crediticia basados en el aprendizaje automático con bancos y prestamistas ha demostrado que los datos de las redes sociales no proporcionan señales tan fuertes, de todos modos. La mayoría de las empresas ya tienen un montón de datos bastante banales llenos de señales e información que se pueden desbloquear con el aprendizaje automático.

La IA es un gasto operativo, no una inversión de capital. Si el plan de la dirección para subirse al tren de la IA gira en torno a una gran inversión única, lo más probable es que lo esté haciendo mal. La IA tiene el potencial de mejorar los resultados al aumentar los ingresos y reducir los costes, pero hay que reservar el presupuesto para garantizar que los algoritmos y los modelos funcionan correctamente y se reconstruyen o reacondicionan a medida que los macrofactores cambian y surgen nuevas fuentes de datos. Piense en la IA como lo haría con un coche de carreras de Fórmula 1, que funciona mejor cuando su equipo de apoyo tiene una visión en tiempo real del estado del vehículo mientras recorre la pista.

La adopción generalizada de la IA en las empresas aún está en pañales. Las juntas directivas que no se adelanten a esta tendencia pagarán el precio.