abril 15, 2021

Crear relaciones simbióticas con IA en los negocios

Consciente o inconscientemente, todos estamos usando inteligencia artificial o IA. Hay una combinación de dispositivos siempre activos, computación en la nube y de borde y API en la vida cotidiana y en las prácticas comerciales que ponen en práctica la IA. Aquí le mostramos cómo crear relaciones simbióticas con IA en los negocios.

Aunque la relación entre el hombre y la máquina se está volviendo cada vez más estrecha, es demasiado pronto para describir muchas de estas colaboraciones como simbióticas.

La relación actual entre las personas y las computadoras probablemente se describa mejor como transaccional.

Cuando los humanos tienen problemas específicos, hemos construido y entrenado máquinas para resolverlos.

Los ejemplos incluyen aprendizaje automático o ML. Los algoritmos de ML pueden identificar el cáncer en las imágenes del cerebro. Los algoritmos también pueden determinar las mejores ubicaciones o diseños para los anuncios en línea, y existen sistemas de aprendizaje profundo que pueden predecir el declive de los clientes en el mundo empresarial.

Por el momento, solo podemos imaginar cuánto más productivos seremos cuando formemos relaciones simbióticas con la IA. Las actividades de rutina que actualmente demoran horas o días podrían acortarse en 10 a 15 minutos con la ayuda de un socio digital.

Desde ejercicios simples como encontrar un nuevo restaurante hasta tareas más expertas como detectar cáncer, confiaremos cada vez más en las máquinas para las actividades diarias. La dependencia de las máquinas puede comenzar como un «segundo par de ojos» o una «segunda opinión», pero nuestro compromiso con las máquinas (y la IA) se convertirá en colaboradores totalmente digitales.

Comenzaremos a formar un enlace simbiótico con las máquinas y ahora confiaremos en ellas tanto como dependemos de nuestros teléfonos inteligentes.

El aprendizaje automático podría causar una revolución en la forma en que resolvemos los problemas a los que se aplica el principio de «parada óptima».

La investigación en matemáticas y ciencias de la computación con respecto a estos problemas ha demostrado que el momento óptimo para detener la investigación y tomar una decisión es después de que se haya gastado el 37% del tiempo, se hayan revisado las opciones y se hayan excedido los espacios de estacionamiento .

Algunos ejemplos de este tipo de problemas relacionados con la tradición incluyen la contratación de la persona adecuada, la cantidad adecuada de inversión en investigación y desarrollo, y la compra o venta de una vivienda. Los humanos tienden a dejar de buscar y considerar los datos en torno al 31%, mucho antes de que puedan encontrar la mejor opción.

¿Qué significan estas estadísticas para nosotros? Los hechos son estos: utilizaremos la IA para mejorar nuestra toma de decisiones en múltiples frentes y en muchos niveles.

La formación de relaciones simbióticas con las máquinas nos permitirá dedicar tiempo a centrarnos en perfeccionar habilidades transversales como la empatía, la gestión y la estrategia. No es irrazonable concluir que esta relación simbiótica también presentará un nuevo factor en la capacidad simple de disfrutar la vida fuera del trabajo.

Muy pronto, AI podría ayudarnos a revisar suficientes opciones para encontrar el comprador de la vivienda, el inquilino, el candidato para el trabajo y quizás incluso el cónyuge adecuado.

Los beneficios de abrazar el progreso de ML en la industria

Para las empresas y organizaciones con conocimientos que funcionan como resultado, los empleados se beneficiarán de varias maneras al aplicar el aprendizaje automático en su beneficio. Los empleados utilizarán aplicaciones que atraviesan una variedad de industrias.

Gerente de proyecto

Algunos roles independientes de la industria, como un gerente de proyecto, podrán descargar tareas de rutina.

El gerente del proyecto puede asignar monitoreo, informes y seguimiento a un «agente digital» que lo ayudará a diario.

La tecnología se beneficiará enormemente. De manera similar a cómo los creadores de contenido se benefician de escribir agentes como Grammarly, los desarrolladores de software se beneficiarán de un «agente de programación en pareja». El «agente» sugerirá no solo la sintaxis de código correcta, sino también el marco, la biblioteca o la API más apropiados.

Estos agentes también tendrán la oportunidad de mejorar drásticamente la calidad del código y la experiencia del usuario.

Construcción

Para sectores como la construcción, la IA podría beneficiarse de una mayor digitalización de proyectos. La inteligencia artificial automatizará las actividades que son rutinarias pero fundamentales como una estimación del proyecto. Dependiendo del tamaño del proyecto, un estimador humano puede tomar hasta cuatro semanas para estimar un proyecto.

Un agente de IA capacitado para estimar proyectos de construcción podría fácilmente «leer» proyectos digitales y estimar el alcance del proyecto.

Sin esfuerzo, un agente digital podría determinar los materiales necesarios para el proyecto y establecer la cantidad de trabajadores necesarios para el personal del proyecto.

Aún más dramáticamente, el agente digital de IA podría conectarse a una tienda de suministros e incorporar precios en tiempo real en la cotización final.

medicamento

La medicina es otro excelente ejemplo de un sector maduro para la destrucción a través de la simbiosis de la IA humana.

Productos farmacéuticos

Las compañías farmacéuticas están aprovechando el aprendizaje automático para determinar los niveles óptimos de investigación y desarrollo, utilizando factores como el tamaño esperado del mercado, los ingresos y el valor de vida de los medicamentos potenciales.

Muchos médicos y hospitales han comenzado a integrar las recomendaciones de IA en sus procesos. Hay un éxito creciente, con el 35% de los médicos en una encuesta de 2019 que afirman que utilizan la IA en sus prácticas.

Algunos enfoques en medicina han explotado la inteligencia artificial para proporcionar opciones potenciales para los médicos. Otras opciones analizan la recomendación de un médico para predecir la probabilidad de éxito.

Negligencia y cuidado de la salud.

Es probable que la relación simbiótica dinámica entre los médicos y la IA también cambie la forma en que se evalúa el riesgo de negligencia para el seguro.

A medida que la IA se vuelve más común en la atención médica y se ha demostrado que mejora los resultados de los pacientes y disminuye los costos para los hospitales, el seguro de negligencia evolucionará para ver la IA como una forma de reducir riesgo general

Del mismo modo, los médicos y hospitales que invierten en soluciones de IA verán un mejor retorno de la inversión en forma de menores costos de seguro, mejores resultados y mayor eficiencia.

El viaje para hacer que la simbiosis humano-IA funcione

Las organizaciones que desean adoptar el progreso de AI y ML para producir relaciones simbióticas entre las máquinas y ellas mismas pueden seguir estos pasos.

1. Haga una evaluación imparcial de los efectos de la IA en usted.

El primer paso es evaluar el impacto de la inteligencia artificial en su negocio, su sector y la cadena de valor. Comprueba si puedes agregar IA a tus servicios.

¿AI cambiará por completo su producto o puede AI abrir nuevas posibilidades para productos y servicios completamente nuevos?

Después de completar la evaluación e identificar las opciones, divida el valor financiero potencial para la organización. La evaluación revelará tanto los riesgos potenciales en los que podría incurrir como las oportunidades para nuevas fuentes de ingresos que podría abrir una vez que se alcance la simbiosis entre humanos e IA.

2. Descubre tus datos.

Toda organización debe aprender dónde se almacenan y usan sus datos. Proactivamente, haga que estos datos estén disponibles en toda la organización para experimentación, pruebas de concepto y otros proyectos de innovación.

Descomponga las barreras existentes para el intercambio de datos, ya sea por falta de confianza en términos de seguridad o vergüenza por la calidad general del conjunto de datos.

Obtenga una comprensión profunda de los datos que tiene y de quién los posee, y comparta información dentro de la organización de forma segura y democrática. La red abierta y la sensación que está creando con esta acción son fundamentales para permitir que las máquinas trabajen para usted y sembrar las semillas de la innovación.

Un enfoque probado para aumentar el valor de sus datos.

  • Implementar la gobernanza de datos.
  • Aprovechando soluciones basadas en la nube como el lago de datos. Los lagos de datos deben almacenar datos estructurados contenidos en bases de datos y hojas de cálculo.
  • Aprovechando soluciones basadas en la nube para datos no estructurados como documentos, imágenes y videos.

3. Busque oportunidades simbióticas a través de su talento.

Evalúe su fuerza laboral para determinar los roles que probablemente se beneficiarán de las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las evaluaciones se pueden dividir en diferentes estilos entre empleados individuales o equipos. Estas clasificaciones incluyen:

Estilos de pensamiento

Pensadores basados ​​en datos versus pensadores de imagen general.

Áreas de fuerza

Fortalezas en la estrategia versus fortalezas en la resolución de problemas.

Habilidades

Conjunto de habilidades de desarrollo de software versus conjunto de habilidades de evaluación de riesgos.

competencia

¿La competencia de los talentos contenidos en la cirugía se compara con la competencia en investigación y desarrollo?

Las máquinas están creando nuevas oportunidades para el trabajo humano a lo largo de toda la cadena de valor, mientras que los hombres y las máquinas trabajan juntos para crear trabajos humanos más significativos.

4. Introduzca cambios que se adapten al propósito de su organización.

Una organización debe alinear su enfoque para construir relaciones simbióticas con su propósito general, y esto comienza con el liderazgo.

Los líderes deben entusiasmar a su fuerza laboral por el objetivo final de integrar la inteligencia artificial, proporcionar una visión clara de los objetivos de la organización y garantizar a sus empleados que las máquinas mejorarán y alterarán (pero no reemplazarán) sus roles.

Es importante crear planes a corto y largo plazo, luego compartir esos plazos dentro de la organización y vincular esos puntos de referencia con su propósito más grande.

En la próxima década, las relaciones simbióticas con IA se sentirán tan naturales como nuestras relaciones con nuestros teléfonos inteligentes.

Las organizaciones no podrán explotar el valor de estas relaciones simbióticas sin evaluar cuidadosamente las oportunidades y los riesgos.

Las empresas necesitan ordenar sus casas de datos y fomentar la innovación que mejore su talento y el propósito de su organización. Solo entonces los humanos usarán la IA en todo su potencial.

Crédito de la imagen: franck-v, Unsplash

Daniel Williams

Directora con Pariveda Solutions

Daniel Williams es director de Pariveda Solutions, especializado en estrategia digital, implementación y análisis. Con B.S. y M.S. Licenciado en Informática y Gestión de Tecnología, se ha convertido en un experto en transformación digital y AI / ML.

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