^{Autor: Rosana Suares - Gerente Senior de Advisory - KPMG en Perú}

Entender cómo la inteligencia artificial está siendo utilizada es un desafío para muchos líderes de negocio. Machine Learning, así como otras tecnologías de IA, está avanzando significativamente más rápido de lo que se tenía previsto hace unos cuantos años. El ritmo de desarrollo se está acelerando y puede ser difícil de comprender.

En KPMG hemos realizado una investigación, entrevistando a líderes de las 30 compañías más grandes del mundo, las cuales son un buen indicador para conocer hacia dónde se dirigen las grandes empresas en términos de transformación de sus organizaciones con Inteligencia Artificial (IA).

Dentro del estudio hemos destacado 8 tendencias claves que le pueden servir de guía para acelerar la curva de aprendizaje en sus empresas.

Si su organización ya es líder en el despliegue de IA, los resultados del estudio le podrán brindar mayor confianza en su viaje hacia ella.

Las 8 tendencias claves son:

1.       El cambio rápido de tecnología experimental a experimentada.

2.       La automatización, Inteligencia Artificial, Analytics y plataformas “low-code” unidas son más eficientes.

3.       La demanda de las empresas está creciendo.

4.       Las habilidades y capacidades de la organización son críticas.

5.       El Gobierno IA, dentro de la empresa emerge como área clave.

6.       Necesidad de controlar la IA.

7.       Surgimiento de IA-as-a-Service.

8.       IA podría cambiar el panorama competitivo.

Las tecnologías bajo la sombrilla de IA contribuyen a la mejora de productos y servicios además de ser un factor importante para la innovación de nuevos productos, servicios y modelos de negocio.

Es importante preguntarnos cómo puede IA transformar su negocio, desplegar la tecnología correcta junto con el capital de la organización y data estratégica, para lograr el éxito de esa innovación en sus productos, servicios y fidelidad del cliente.

A continuación, les comparto un breve detalle de cada tendencia:

1.       El cambio rápido de tecnología experimental a experimentada: Tres años atrás, las grandes empresas cuestionaban si la IA iba a poder contribuir a lograr sus metas de productividad y crecimiento; muchas de ellas empezaron a realizar proyectos piloto y pruebas con aplicaciones de IA. De inmediato empezaron a obtener resultados satisfactorios automatizando procesos a nivel funcional y entre líneas de negocio. Esto lo lograron a través de muchos factores como la digitalización, avances en machine learning (ML), la alta disponibilidad de datos a procesar y el desarrollo e implementación de RPAs (Robotic Process Automation).

IA permite:

—   La capacidad de reconocer modelos complejos a partir de una variedad de datos definiendo patrones probabilísticos.

—   Las aplicaciones de IA pueden trabajar junto con los humanos para aprender patrones y aumentar la eficiencia de la experiencia humana.

—   Es posible llegar a la automatización completa de tareas complicadas utilizando robots o “bots”, que utilizan el juicio humano.

El panorama de IA ha evolucionado rápidamente los últimos años, la tecnología está preparada para ofrecer un gran valor. En los próximos 3 años, muchas empresas tienen como objetivo avanzar más allá de las implementaciones funcionales, es importante enfocarse también en las estructuras de Gobierno y los Centros de Excelencia (CoE).

2.       La automatización, IA, Analytics y plataformas “low-code” unidas son más eficientes: La creciente disponibilidad de aplicaciones de IA y Analytics están mejorando las soluciones de automatización y junto a RPA, permiten que algunas organizaciones pasen de la automatización de tareas a la automatización de procesos creando un nuevo nivel de valor a nivel empresarial.

3.       La demanda de aplicaciones en IA está creciendo en las empresas: De acuerdo a la investigación realizada, las áreas de mayor prioridad para iniciativas de IA en los próximos dos a tres años se enfocarán en:

a.       Información de clientes y mercado que refinarán la personalización impulsando las ventas y la fidelización de los clientes.

b.       Automatización de las tareas de las áreas administrativas y servicios compartidos para eliminar las tareas repetitivas.

c.       Mejorar la eficiencia y cumplimiento de las áreas de Finanzas y contabilidad simplificando sus labores.

Los líderes de las grandes empresas entrevistadas están realizando grandes inversiones en IA e indicaron que seguirán aumentando en los próximos años.

4.       Las nuevas capacidades de la organización son críticas: Las ventajas competitivas que se adquieren con IA no sólo dependen de la tecnología; requieren una combinación con el talento correcto. El éxito se basa en tener las capacidades organizativas adecuadas para desarrollar y respaldar las nuevas tecnologías. Es necesario evaluar su organización y enfoque para ver si tiene la estructura, la supervisión del liderazgo y el talento adecuados.

5.       El Gobierno IA, dentro de la empresa, emerge como un área clave: El Gobierno alrededor de IA incluye: diseñar e implementar procedimientos estándares en muchas áreas incluyendo el monitoreo y gestión de riesgos; asegurar el mantenimiento del ciclo de vida de las aplicaciones IA con el apropiado nivel de confianza y transparencia; crear nuevos roles y responsabilidades; hacerse cargo del entrenamiento de los equipos en toda la organización para el entendimiento de sus roles y alineamiento a procedimientos comunes, entre otras tareas.

6.       Necesidad de controlar IA: La IA requiere herramientas digitales y marcos de control para proporcionar un seguimiento continuo y en tiempo real del rendimiento, riesgo y cumplimiento de IA. Asimismo, establecer prácticas de liderazgo en torno a los datos e implementar un marco, un proceso y herramientas en todo su ciclo de vida.

7.       Surgimiento de IA-as-a-service: Las empresas deben diseñar sus estrategias de inteligencia artificial teniendo en cuenta los modelos “as-a-service” como modulares y flexibles. Algunas empresas están optando por elegir servicios gestionados en torno a IA para una aplicación, proceso o función específica. Es importante tener en cuenta la estrategia de inteligencia artificial integral antes de comenzar a aprovechar la opción AIaaS (siglas en inglés).

8.       IA podría cambiar el panorama competitivo: Hacer que la IA forme parte de la planificación estratégica general del negocio, y usarla como un diferenciador competitivo al vincular su implementación con otras inversiones tecnológicas clave, debe ser una consideración fundamental para los equipos de gestión.

En conclusión, IA continuará desempeñando un papel importante en el desarrollo de los nuevos modelos comerciales, financieros y operativos en el siglo 21. Las inversiones que realizan actualmente algunas de las empresas más grandes del mundo tendrán una enorme influencia tanto en la economía global como en su fuerza laboral y tienen el potencial de crear nuevos ganadores y perdedores en el mercado y en la economía.