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Prepara tu estrategia de IA para el futuro: una guía para líderes

1. Resumen
2. Qué significan realmente la IA y el aprendizaje automático
3. Por qué los datos impulsan el aprendizaje automático
4. La próxima fase de la IA y el tratamiento de datos
5. Cómo impulsa la IA la transformación empresarial
6. En qué aspectos se queda corta la IA y por qué son importantes las cualidades humanas
7. Diseño de sistemas para la colaboración entre humanos e IA
8. Reflexiones finales
9. Referencias
10. Glosario

La inteligencia artificial está transformando el funcionamiento de las empresas, y los líderes necesitan comprender claramente sus implicaciones para diseñar estrategias que garanticen una ventaja competitiva. Sin embargo, con el constante revuelo y los rápidos avances en IA, es fácil perderse entre la compleja jerga, tener dificultades para seguir el ritmo de la tecnología en constante evolución y encontrar dificultades para aportar valor rápidamente. Este artículo va más allá del ruido para ofrecerte los conocimientos esenciales y un marco práctico que te permita tomar decisiones inteligentes sobre la IA.

Comprender la IA y el aprendizaje automático

La mayor parte de lo que hoy en día denominamos IA es, en realidad, un subconjunto conocido como aprendizaje automático (ML). El aprendizaje automático utiliza datos para entrenar a las máquinas a crear modelos que imiten la inteligencia humana. Con las técnicas de aprendizaje automático, los ordenadores pueden aprender a comprender el lenguaje hablado, reconocer objetos, clasificar datos, realizar predicciones, detectar tendencias y patrones, y automatizar decisiones. La IA generativa, una rama del ML, crea contenidos como texto e imágenes, y herramientas como ChatGPT, Bard, Dall‑E y Midjourney han captado la atención generalizada.

El poder de los datos en el aprendizaje automático

Todo en el aprendizaje automático se reduce a una cosa: los datos. El aprendizaje automático consiste, en esencia, en extraer conocimientos a partir de los datos mediante diversas técnicas. Imagina tener acceso a todos los datos del mundo: ¿qué podrías hacer con ellos? Las posibilidades son casi ilimitadas. Eso es exactamente lo que hacen hoy en día los sistemas de aprendizaje automático. En lugar de centrarte en lo que la IA puede hacer, piensa en los datos en sí mismos y en las posibilidades que abren, tanto ahora como en el futuro.

Cuando la IA generativa crea un nuevo cuadro al estilo de Van Gogh, está generando nuevos datos a partir de los ya existentes. Cuando un modelo de aprendizaje automático predice la probabilidad de una enfermedad analizando los síntomas de un paciente, identifica patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento. Cuando la IA convierte el habla en texto, está transformando una forma de datos en otra. Si te planteas lo que puedes lograr con los datos hoy o mañana, comprenderás perfectamente lo que la IA es capaz de hacer.

El futuro de la IA y la manipulación de datos

En el futuro, podríamos generar secuencias de ADN completamente nuevas para crear formas de vida más resistentes. Podríamos integrar datos de distintos campos para impulsar innovaciones. Podríamos analizar todos los datos relacionados con un único objeto, como una transacción financiera o la salud de una persona. Una vez que te des cuenta de que la mayor parte de la IA y el aprendizaje automático actuales consisten, en esencia, en la manipulación de datos, podrás imaginar cómo aplicar ese concepto a tu negocio.

Por ejemplo, cuando un cliente interactúa con tu empresa, no debería tener que rellenar largos formularios, sino que debería poder expresarse con naturalidad. Entre bastidores, se pueden recopilar datos para responder a sus preguntas. Como directivo, si quieres saber cómo está rindiendo tu empresa este trimestre, deberías poder preguntar y recibir una respuesta en el formato que prefieras. En este tipo de situaciones, la IA comprende su consulta, la traduce a código que accede a los datos a través de modelos, prioriza las respuestas en función del contexto, convierte el resultado al formato que usted desee y se lo proporciona. Esos datos pueden proceder de una o varias fuentes en diferentes formatos.

El papel de la IA en la transformación empresarial

Un directivo que decida cómo integrar la IA no necesita conocer a la perfección la IA generativa ni el reconocimiento de voz. Lo que importa es comprender cómo se pueden manipular los datos para mejorar la experiencia del cliente. Tras analizar estos escenarios con sus homólogos, el equipo directivo puede tomar decisiones colectivas desde el punto de vista de la visión empresarial, que los especialistas en tecnología podrán luego implementar —siempre que se validen supuestos como la disponibilidad de los datos—.

A medida que amplías las iniciativas de IA a todos los productos, el cumplimiento normativo, la propiedad intelectual, la gobernanza de datos y el riesgo de los modelos no pueden quedar en un segundo plano. Colaborar desde el principio con especialistas jurídicos en IA ayuda a poner en práctica una IA responsable —redactando políticas de uso de modelos, negociando las condiciones de los proveedores y adaptando los sistemas a una normativa en rápida evolución— sin dejar de fomentar la innovación. Incorpora a los asesores jurídicos desde el principio para integrar los controles de riesgo en tu hoja de ruta y mantener el impulso de la transformación sin sorpresas normativas.

Las limitaciones de la IA y la importancia de las cualidades humanas

Cuando los líderes basan las decisiones sobre IA exclusivamente en la manipulación de datos, queda claro lo que la IA no puede hacer. Los datos no pueden transmitir la pasión, la empatía, los sentimientos, el amor o la creatividad que existen fuera del conjunto de datos. Solo los seres humanos pueden aportar esas cualidades. Y, a pesar de los impresionantes avances en el aprendizaje automático, aún no hemos descubierto cómo infundir estos rasgos humanos en los datos. Quizás nuestro enfoque para imitar la inteligencia humana haya sido erróneo: puede que no se trate en absoluto de datos, sino de química.

Creación de procesos y sistemas para la colaboración entre humanos y IA

Si los líderes son capaces de articular con claridad las posibilidades de la IA utilizando los datos como base, podrán acelerar la transformación de su organización mediante el diseño de procesos y sistemas en los que los seres humanos y la IA se complementen mutuamente. En el ámbito hospitalario, por ejemplo, los líderes pueden identificar en qué ámbitos pueden contribuir la IA y la tecnología y en cuáles resulta más eficaz la participación humana: satisfacer las necesidades de los pacientes, mejorar las competencias de los empleados, implementar la tecnología adecuada y crear procesos sólidos, todo ello en consonancia con la visión de la empresa.

Conclusión

La IA está cambiando el panorama empresarial, y los líderes deben comprender plenamente sus implicaciones para diseñar estrategias que proporcionen a sus empresas una ventaja competitiva. Al comprender el poder de los datos en el aprendizaje automático, el futuro de la IA y el tratamiento de datos, el papel de la IA en la transformación empresarial, sus limitaciones y la importancia de las cualidades humanas, así como la forma de crear sistemas para la colaboración entre personas e IA, los líderes pueden tomar decisiones inteligentes sobre la IA y garantizar que su estrategia esté preparada para el futuro.

Referencias

1. «¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?» IBM. https://www.ibm.com/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence
2. «¿Qué es el aprendizaje automático?». AWS. https://aws.amazon.com/machine-learning/what-is-machine-learning/
3. «IA generativa: el siguiente paso en la evolución de la IA». Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/03/08/generative-ai-the-next-step-in-ais-evolution/?sh=5d5c5c5c5c5c
4. «El futuro de la IA: 10 predicciones para 2021 y más allá». Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/01/11/the-future-of-ai-10-predictions-for-2021-and-beyond/?sh=5d5c5c5c5c5c
5. «El papel de la IA en la transformación empresarial». Harvard Business Review. https://hbr.org/2021/03/the-role-of-ai-in-business-transformation

Glosario

• IA: Inteligencia Artificial
• ML: Aprendizaje automático
• ADN: Ácido desoxirribonucleico