Definir casos de uso con impacto en el negocio y tener buena calidad de datos es clave para implementar la IA en las empresas

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El año 2023 vio un notable auge en el uso de la inteligencia artificial (IA) de la mano de ChatGPT, desatando muchos debates sobre las transformaciones que ocasionará, especialmente en el plano laboral. Juan Carlos Oré, Senior Manager de Data y Analytics en NTT DATA, recoge como perspectiva que algunos estudios señalan que el 60% de trabajadores de hoy, se encuentran en puestos de trabajo que no existían en 1940. Hoy estamos en el proceso de una revolución aún mayor.

El ejecutivo agrega que un reporte de Goldman Sachs estima que la IA incidirá en la productividad global de tal manera que se reflejará en un incremento del PBI en 1.4% en la próxima década. En el caso de Perú, proyecta que podría alcanzarse un impulso de 1.3% en el PBI con su implementación en todos los sectores, público y privado.

Otro antecedente interesante es el que generó la propia NTT DATA y el MIT Review, en un reporte que refirió que el 60% de empresas de Latinoamérica empezó la incorporación de la IA en los últimos 3 años, y que un 20% se encontraba en planes de empezar ese camino este 2024. Un 9% la tiene ya desde hace 3 a 5 años; y otro 10% hace más de 5 años.

Esto revela que hay un interés importante de las empresas en la región por el uso de la IA, pero bastante camino por recorrer aún, especialmente en las etapas de uso de la tecnología como son la exploración, producción e implementación avanzada.

Juan Carlos Oré especifica que en la exploración las empresas empiezan a desarrollar sus primeros pilotos y evalúan qué pueden hacer con la IA. En la producción se buscan ya resultados concretos, aunque sin hacerlo extensivo a toda la organización. En tanto que en la implementación avanzada se empieza a aplicar no sólo en áreas como la legal, marketing o recursos humanos, sino a lo largo de distintos equipos de la empresa. En lo más avanzado están las empresas líderes, que son las que ya rentabilizan y tienen productos o servicios basados en IA.

¿Para qué la IA?

El especialista de NTT DATA considera que es clave en la etapa de exploración preguntarse para qué desea implementarse IA. Señala que un 50% de empresas en esta fase no definen aún este tema, sea impactar en ventas, mejorar servicios, reducir costos operativos. “Si no hemos definido el impacto para el negocio no estamos agregando valor al negocio. Eso es una brecha importante por cerrar”, dice.

Por lo tanto, para que una organización avance de manera sistemática y efectiva en el camino de la IA, debe allanar algunos desafíos, como la falta de talento especializado en el mercado, algo que es muy evidente en Latinoamérica y que debe llamar la atención de la academia y el sector privado. Esta es la base que permitirá ejecutar iniciativas de valor, ya que, visto en perspectiva, los costos de implementación y mantenimiento no son tan elevados.

Lo que recomienda Oré además es hacer pruebas de concepto, buscando problemas de negocios concretos a resolver, que sean relativamente sencillos. Esa es la mejor puerta de entrada. “Vemos que el 40% de las iniciativas de inteligencia artificial vienen por el lado del negocio”, agrega.

Finalmente, apunta que la mayor cantidad de valor que está trayendo a las empresas la IA no va por aspectos como atención al cliente, sino en la eficiencia operativa, por lo que cada vez más empresas buscan socios estratégicos para implementarla. En este trabajo será crucial además contar con una buena calidad de datos como base para el funcionamiento de la IA, lo que ayudará a evitar sesgos.

“La calidad de los datos es algo de lo que casi nunca hablamos. Existen empresas que aún no trabajan en eso, y el principal insumo para la inteligencia artificial son los datos. Por eso a veces las iniciativas de este tipo parece que tuvieran altos costos, porque debemos dar dos pasos atrás y ver que no se ha trabajado en los datos, no son de la calidad que se requiere. Así el costo se hace más grande porque hay que cerrar esa brecha de 15 años a veces que las empresas no han trabajado para implementar la IA con transparencia, seguridad y ciberseguridad también para adelantarse a las regulaciones”, concluyó.

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Desarrollo de software: empresarial, corporativo y técnico para la competitividad, BPM (Business Process Modelling), Gestión de Procesos de Negocios (CRM, ERP y CSP…) Data Science, Criptografía, NFT (Non Fungible Token) y Blockchain. Ciberseguridad, VR (Realidad Virtual) y AR (Realidad aumentada), Automatización, Programmability. Drones: aplicabilidad productiva y comercial, Generative AI, SaaS (Software as a service) en el marco de la transformación digital. Software para Comunicaciones Unificadas: para equipos de trabajo, centrales virtuales, tele impresión y Buenas prácticas corporativas”, que estamos preparando para nuestra edición 215 y publicaremos en el mes de septiembre.

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