Inteligencia artificial para el día a día en las empresas (Parte III)

POR VICTOR MENDEZ PERIS

Lanzar pilotos

Debido a que la distancia entre la actual y la deseada capacidad de IA no es siempre obvia, las empresas deben crear proyectos piloto para aplicaciones cognitivas antes de implementarlos en toda la empresa.

Los pilotos de prueba de concepto son particularmente adecuados para iniciativas que tienen un alto valor comercial potencial o permiten a la organización probar diferentes tecnologías al mismo tiempo. Tenga especial cuidado para evitar “inyecciones” de proyectos por parte de altos ejecutivos que han sido influenciados por proveedores de tecnología. El hecho de que los ejecutivos y las juntas directivas puedan sentir la presión de “hacer algo cognitivo” no significa que deba evitar el riguroso proceso de pilotaje. Los proyectos inyectados a menudo fallan, lo que puede retrasar significativamente la organización.

Si su empresa planea lanzar varios pilotos, considere crear un centro cognitivo de excelencia o una estructura similar para administrarlos. Este enfoque ayuda a desarrollar las habilidades y capacidades tecnológicas necesarias dentro de la organización, al tiempo que ayuda a mover los pequeños pilotos hacia aplicaciones más amplias que tendrán un mayor impacto. Pfizer tiene más de 60 proyectos en toda la compañía que emplean alguna forma de tecnología cognitiva; muchos son pilotos y algunos ahora están en producción.

A medida que se desarrollan los proyectos de tecnología cognitiva, piense cómo se pueden rediseñar los flujos de trabajo, centrándose específicamente en la división del trabajo entre los humanos y la IA. En algunos proyectos cognitivos, el 80% de las decisiones las tomarán máquinas y el 20% las tomarán humanos; otros tendrán la relación opuesta. El rediseño sistemático de los flujos de trabajo es necesario para garantizar que los humanos y las máquinas aumenten las fortalezas de los demás y compensen las debilidades. La firma de inversión Vanguard, por ejemplo, tiene una nueva oferta de “Servicios de Asesor Personal” (PAS por sus siglas en ingles), que combina asesoramiento de inversión automatizado con la orientación de asesores humanos. En el nuevo sistema, la tecnología cognitiva se utiliza para realizar muchas de las tareas tradicionales de asesoramiento de inversión, incluida la construcción de una cartera personalizada, reequilibrar las carteras a lo largo del tiempo, la recolección de pérdidas fiscales y la selección de inversiones eficiente en impuestos. Los asesores humanos de Vanguard sirven como “maestros inversores”, encargados de responder las preguntas de los inversores, alentar comportamientos financieros saludables y ser, en palabras de Vanguard, “contenedores de emociones” para mantener a los inversores en el plan. Se alienta a los asesores a conocer las finanzas conductuales para desempeñar estos roles de manera efectiva. El enfoque PAS ha reunido rápidamente la administración de más de $ 80 mil millones en activos, los costos son más bajos que los de asesoramiento puramente humano y la satisfacción del cliente es muy alta.

Vanguard entendió la importancia del rediseño del trabajo al implementar PAS, pero muchas empresas simplemente “asfaltan el camino de la vaca” al automatizar los procesos de trabajo existentes, particularmente cuando se utiliza la tecnología RPA. Al automatizar los flujos de trabajo establecidos, las empresas pueden implementar proyectos rápidamente y lograr un ROI, pero pierden la oportunidad de aprovechar al máximo las capacidades de IA y mejorar sustancialmente el proceso.

Los esfuerzos de rediseño del trabajo cognitivo a menudo se benefician de la aplicación de principios de pensamiento de diseño: comprender las necesidades del cliente o del usuario final, involucrar a los empleados cuyo trabajo será reestructurado, tratar los diseños como “primeros borradores” experimentales, considerar múltiples alternativas y considerar explícitamente las capacidades de tecnología cognitiva en proceso de diseño.

Escalar

Muchas organizaciones han lanzado con éxito pilotos cognitivos, pero no han tenido tanto éxito desplegándolos en toda la organización. Para lograr sus objetivos, las empresas necesitan planes detallados para ampliar, lo que requiere la colaboración entre expertos en tecnología y propietarios del proceso comercial que se automatiza. Debido a que las tecnologías cognitivas generalmente admiten tareas individuales en lugar de procesos completos, la ampliación casi siempre requiere integración con los sistemas y procesos existentes. De hecho, los ejecutivos informan que dicha integración es el mayor desafío que enfrentaban en las iniciativas de IA.

Las empresas deberían comenzar el proceso de ampliación de escala considerando si la integración requerida es incluso posible o factible. Si la aplicación depende de una tecnología especial que es difícil de obtener, por ejemplo, eso limitará la ampliación. Asegúrese de que los propietarios de sus procesos comerciales discutan las consideraciones de escala con la organización de TI antes o durante la fase piloto.

La aseguradora de salud Anthem, por ejemplo, está asumiendo el desarrollo de tecnologías cognitivas como parte de una importante modernización de sus sistemas existentes. En lugar de unir nuevas aplicaciones cognitivas a la tecnología heredada, Anthem está utilizando un enfoque holístico que maximiza el valor generado por las aplicaciones cognitivas, reduce el costo general de desarrollo e integración y crea un efecto de halo en los sistemas heredados. La compañía también está rediseñando procesos al mismo tiempo para, como lo dice el CIO Tom Miller, “usar cognitivo para llevarnos al siguiente nivel”.

En la ampliación, las empresas pueden enfrentar desafíos sustanciales de gestión del cambio. En una cadena minorista de indumentaria de EE. UU., Por ejemplo, el proyecto piloto en un pequeño subconjunto de tiendas utilizó el aprendizaje automático para recomendaciones de productos en línea, predicciones para un inventario óptimo y modelos de reabastecimiento rápido y, lo más difícil de todo, comercialización. Los compradores, acostumbrados a ordenar productos en base a su intuición, se sintieron amenazados e hicieron comentarios como “Si vas a confiar en esto, ¿para qué me necesitas?” Después del piloto, los compradores fueron en grupo al jefe oficial de comercialización y solicitó que se matara el programa. El ejecutivo señaló que los resultados fueron positivos y justificaron la expansión del proyecto. Aseguró a los compradores que, liberados de ciertas tareas de comercialización, podrían asumir más trabajo de alto valor que los humanos aún pueden hacer mejor que las máquinas, como comprender los deseos de los clientes más jóvenes y determinar los planes futuros de los fabricantes de prendas de vestir. Al mismo tiempo, reconoció que los comerciantes necesitaban ser educados sobre una nueva forma de trabajar.

Si la ampliación es para lograr los resultados deseados, las empresas también deben centrarse en mejorar la productividad. Muchos, por ejemplo, planean crecer en productividad, agregando clientes y transacciones sin agregar personal. Las compañías que citan la reducción de personal como la justificación principal para la inversión en IA idealmente deberían planear alcanzar ese objetivo a lo largo del tiempo a través de la deserción o de la eliminación de la subcontratación o tercerización.

La futura empresa cognitiva

En general a nivel mundial los gerentes con experiencia en tecnología cognitiva son optimistas sobre sus perspectivas. Aunque los primeros éxitos son relativamente modestos, se puede anticipar sin mucho miedo a equivocarnos que estas tecnologías eventualmente transformarán el trabajo. Creemos que las empresas que están adoptando la IA con moderación ahora, y tienen planes de implementación agresivos para el futuro, se encontrarán tan bien posicionadas para cosechar beneficios como aquellas que adoptaron tecnologías analíticas desde el principio (Netflix y Amazon, por ejemplo).

A través de la aplicación de IA, los dominios intensivos en información, como marketing, atención médica, servicios financieros, educación y servicios profesionales, podrían ser simultáneamente más valiosos y menos costosos para la sociedad. El trabajo pesado de los negocios en todas las industrias y funciones (supervisar transacciones rutinarias, responder repetidamente las mismas preguntas y extraer datos de documentos interminables) podría convertirse en una cuestión de máquinas, liberando a los trabajadores humanos para ser más productivos y creativos. Las tecnologías cognitivas también son un catalizador para hacer que otras tecnologías intensivas en datos tengan éxito, incluidos los vehículos autónomos, el Internet de las cosas y las tecnologías móviles y multicanal de consumo.

El gran temor sobre las tecnologías cognitivas es que pondrán a las personas sin trabajo. Por supuesto, es probable que se pierda algo de trabajo, ya que las máquinas inteligentes se hacen cargo de ciertas tareas que tradicionalmente realizan los humanos. Sin embargo, creemos que la mayoría de los trabajadores tienen poco que temer en este momento. Los sistemas cognitivos realizan tareas, no trabajos completos. Las pérdidas de empleo humano que se está viendo se debieron principalmente a la deserción de trabajadores que no fueron reemplazados o a través de la automatización del trabajo subcontratado. La mayoría de las tareas cognitivas que se realizan actualmente aumentan la actividad humana, realizan una tarea estrecha dentro de un trabajo mucho más amplio o hacen un trabajo que no fue realizado por los humanos en primer lugar, como el análisis de big data. La mayoría de las empresas que están liderando estas corrientes, se preocupan en como integrar el trabajo humano y el de máquinas, en lugar de reemplazar a los humanos por completo. Todas las grandes empresas y países deberían explorar tecnologías cognitivas. Habrá algunos baches en el camino, y no hay lugar para la complacencia en cuestiones de desplazamiento de la fuerza laboral y la ética de las máquinas inteligentes. Pero con la planificación y el desarrollo correctos, si hacemos bien los deberes, diseñando procesos y leyes, la tecnología cognitiva podría marcar el comienzo de una de las mejores épocas, una era dorada de productividad, satisfacción laboral, más tiempo para relaciones humanas y prosperidad.


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