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| 5/23/2019 12:03:00 PM

5 aspectos en los que la IA transforma a las empresas

Los procesos de negocio influencian diferentes aspectos de nuestras vidas como consumidores y trabajadores, nos demos cuenta o no. Sean cuales fueran nuestras peticiones o tareas -ordenar tu café de la mañana, aplicar para un trabajo, encontrar la canción correcta en una app, elegir un nuevo auto-, hay un proceso involucrado.

La IA está transformando los procesos de negocio. Sin embargo, aún muchos de ellos se mantienen lentos, ineficientes o no son los correctos para responder a las demandas cambiantes de los consumidores actuales. Muchas compañías están usando Inteligencia Artificial (IA) para automatizar procesos en áreas determinadas, sin embargo, no es suficiente.

En Accenture realizamos una investigación entre 1.500 compañías alrededor del mundo. La conclusión es clara: la mejora de desempeño más duradera y de mayor impacto se alcanza cuando las personas y las máquinas que funcionan con IA trabajan en conjunto. Al desarrollarse de forma adecuada, las empresas pueden, a través de la IA, reimaginar los procesos de negocio, impulsando mejoras en cinco áreas clave: flexibilidad, velocidad, escala, toma de decisiones, y personalización.

1. Flexibilidad:

Tradicionalmente, la fabricación de automóviles era un proceso rígido con pasos automatizados, ejecutados por robots tradicionales. Para Mercedes Benz, esta inflexibilidad presentaba desafíos crecientes. Cada vez más, sus consumidores más importantes demandaban vehículos personalizados, pero los sistemas de ensamblaje no podían entregar la personalización que estos consumidores buscaban. Por ello, Mercedes reemplazó algunos de sus robots con “co-bots” que funcionan con inteligencia artificial, y rediseñaron sus procesos en torno a la colaboración de máquinas y humanos.

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Mercedes puede ahora individualizar la producción de vehículos de acuerdo con las opciones en tiempo real de los consumidores, cambiando todo, desde componentes del tablero hasta el tapiz de los asientos. Como resultado, ningún auto de su línea de ensamblaje Stuttgart es igual a otro.  

2. Velocidad:

Algunos procesos deben ser ejecutados en el momento, la detección de fraude de tarjetas de crédito, por ejemplo. Un banco tiene solo unos segundos para determinar si una transacción debe ser aprobada.

HSBC Holdings desarrolló una solución basada en IA que mejora la velocidad y precisión de la detección de fraudes. Monitoreando millones de transacciones al día, la IA busca patrones sutiles que señalan un posible fraude.

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Aquí los humanos tienen un rol crítico que jugar. Los algoritmos y los modelos de scoring para combatir el fraude son de corta vida y necesitan de una actualización constante. Esto requiere de analistas de data y expertos en fraude financiero en la interfaz entre humanos y máquinas para mantener el software delante de los criminales.  

3. Escala:

Muchos procesos de negocio se encuentran frenados por baja escalabilidad, particularmente si el proceso necesita de intensivo trabajo humano y mínima asistencia de máquinas. Esto incluye reclutamiento y otras funciones de Recursos Humanos.  

Unilever, buscando acelerar su evaluación de reclutamiento como parte de sus esfuerzos para mejorar la diversidad, adoptó un sistema de contratación basado en IA que evalúa el lenguaje corporal y los rasgos de personalidad de los candidatos, además de la forma en que responden a las preguntas específicas del trabajo a través de un video. En un año, el nuevo sistema ayudó a Unilever a ampliar su escala de contratación, ya que los solicitantes de empleo se duplicaron hasta alcanzar los 30.000, y el tiempo medio entre la solicitud y la decisión de contratación se redujo de cuatro meses a cuatro semanas.

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4. Toma de decisiones:

Cuanto más especializada sea la información que reciben las personas, mejores serán las decisiones que puedan tomar. Para los trabajadores en la planta de producción o los técnicos de servicio de campo, tomar la decisión correcta puede tener un gran impacto en los resultados finales.

Consideren digital twins modelos virtuales de equipamiento físico que las compañías como General Electric usan para monitorear turbinas y otros equipos industriales. Al recolectar data de las máquinas, GE logró acumular mucha información sobre desempeños buenos y malos. Su aplicación Predix usa algoritmos de machine learning que predicen cuándo una parte específica de una máquina podría fallar. Esta tecnología fundamentalmente cambió los procesos intensos de toma de decisiones. Con ella, los trabajadores son alertados de potenciales problemas antes de que se vuelvan serios y cuentan con información disponible que les permite tomar decisiones que, en algunos casos, podría ahorrar tiempo y dinero.

5. Personalización:

A través de la IA, lo que algunos consideran el "santo grial" del marketing es alcanzable: proporcionar a los clientes experiencias de marca personalizadas y bajo demanda a gran escala. Por ej. Pandora, el servicio de streaming de música, aplica algoritmos de IA para generar playlists personalizadas para cada uno de sus millones de usuarios basadas en sus preferencias de canciones, artistas y géneros.

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Este es solo un ejemplo de cómo la tecnología de la IA hace lo que mejor sabe hacer: analizar a través de montones de datos para recomendar ciertas ofertas o acciones, para ayudar a los humanos a hacer lo que mejor saben hacer, usar la intuición y el juicio para hacer una recomendación o seleccionar la que mejor se adapte de entre un conjunto de opciones.

La necesidad de nuevos roles y talentos

Re-imaginar los procesos de negocio requiere más que solo implementar tecnología IA; también requiere de compromiso para ayudar a los empleados a desarrollar “habilidades de fusión” que les permitan trabajar de forma efectiva en la interfaz humanos+máquinas.

La mayoría de las actividades de la interfaz de humanos y máquinas requiere de personas que hagan actividades nuevas y diferentes (como entrenar a un chatbot) y hacer cosas de una manera distinta (usar el chatbot para entregar mejor servicio al cliente). Hasta ahora, sin embargo, sólo un número pequeño de compañías ha comenzado a reimaginar sus procesos para optimizar la inteligencia colaborativa.

Pero la lección es clara: los líderes que tendrán éxito serán aquellos que adopten la inteligencia colaborativa para transformar sus operaciones, mercados e industrias y, sin lugar a dudas, a su fuerza laboral.

Por Marco Ribas, Presidente Ejecutivo de Accenture Colombia.

EDICIÓN 562

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