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Inteligencia Artificial de las grandes organizaciones de Latinoamérica

Inteligencia Artificial de las grandes organizaciones de Latinoamérica
#Datos
29 de jul - min de lectura

Después de varias décadas oyendo hablar de la inteligencia artificial (IA), desarrollos recientes en técnicas de aprendizaje profundo, disponibilidad de datos y el crecimiento de la capacidad de cómputo, traen consecuencias directas en las organizaciones.


En este contexto, la consultora everis, en alianza con MIT Tech Review en español, realizó o una investigación en seis países de América Latina para entender la visión, estrategia y adopción de la IA por parte de las grandes organizaciones latinoamericanas. A tal fin, entrevistaron a más de 40 directivos y  a más de 100 personas responsables de liderar la adopción de IA en sus empresas.

El estado actual

La adopción de IA por parte de la mayoría de las grandes compañías de Latinoamérica es todavía incipiente, igual que el conocimiento sobre sus oportunidades y posibilidades.  

Comparando por sector de actividad, las compañías cuyo modelo de negocio se basa en el tratamiento de la información y los datos están a la cabeza.  

Al igual que en otras regiones del mundo, la brecha entre los sectores más avanzados y los más rezagados amenaza con ser cada vez más grande. Esto puede causar que los sectores más lentos en la implementación de IA tarden más en adquirir datos, talento y competencias clave, ralentizando así el propio desarrollo de la tecnología en la empresa.

Si bien la mayoría de los entrevistados reconoce el potencial de la tecnología para optimizar y transformar la manera en cómo los diferentes departamentos de la empresa trabajan y se relacionan con sus usuarios y están convencidos de que está llamada a ser una tecnología clave en el futuro de su organización y sector. Estos directivos, de distintos países e industrias, coinciden en que el uso de IA por parte de las empresas es una realidad que no admite réplica.

A nivel regional, Brasil lidera la implementación de la tecnología, tanto en inversión realizada, recursos involucrados o diversidad de aplicaciones. En segundo lugar, está Argentina, un país que, pese a contar con una economía tres veces menor que la mexicana, posee un ecosistema tecnológico desarrollado, factor que sin duda ha contribuido a la mayor adopción de la IA en el país respecto a sus vecinos regionales.

Desafíos

1. Visión y conocimiento a nivel directivo: La IA es una tecnología que reformula el contexto de negocio, lo que permite crear ventajas competitivas y generar nuevas fuentes de valor a aquellas empresas que puedan articular proyectos integrales con IA y utilizarla en distintas áreas de la organización. Sin embargo, en muchas de las empresas contactadas, este gran potencial de la tecnología no está acompañado todavía de una visión estratégica por parte de la alta dirección sobre cómo la tecnología puede transformar industrias completas.

2. Talento especializado: Los proyectos con IA requieren un tipo de talento especializado, en el que son esenciales las competencias tecnológicas, como el tratamiento de datos; habilidades matemáticas, como el conocimiento estadístico; así como la comprensión profunda de cómo los datos y la IA pueden generar valor al negocio. Todas las empresas entrevistadas coinciden en que la falta de talento es uno de los principales desafíos a la hora de desarrollar proyectos de IA más ambiciosos dentro de la organización. Este desafío implica no solo encontrar los profesionales con las habilidades requeridas si no también retenerlos en la organización.

La demanda de las competencias requeridas para desarrollar y optimizar algoritmos y redes neuronales es mucho mayor que la oferta disponible en el mercado, algo que ocurre en todas las geografías y especialmente en América Latina.

3. Ética y regulación: Una particularidad de la IA frente a otras tecnologías digitales es que su uso plantea un gran número de retos y cuestionamientos éticos. Esto abre una nueva perspectiva para las empresas que, acostumbradas a entender y resolver retos de negocio, ahora se encuentran con la tarea de comprender y actuar de manera responsable en temas como la privacidad, justicia, inclusión, responsabilidad, transparencia, los sesgos de los algoritmos y la propiedad de los datos.

Si bien pocas empresas están poniendo en marcha políticas y sistemas que les permitan garantizar el respeto a los elementos arriba mencionados, la mayoría de los directivos entrevistados reconoce que el tratamiento ético de los datos y la incorporación de consideraciones morales en el uso de la IA son cuestiones fundamentales, y por tanto tienen que ser definidas y adoptadas al más alto nivel de la organización.

El entorno regulatorio de algunos países se está adaptando a esta nueva realidad, con la Ley General de Protección de Datos (LGPD) de Brasil y la adopción del Reglamento General de Protección de Datos europeo (RGPD) por parte de muchas de las empresas contactadas. Esto indica que la adopción de regulaciones por parte de las empresas permitirá establecer un marco común de principios compartidos que garanticen un uso seguro de la IA.

4. Disponibilidad de los datos: La importancia de los datos en el desarrollo de la IA es crucial ya que son el insumo necesario para que la tecnología funcione. Cuanto mayor sea la cantidad y calidad de los datos usados para entrenar los algoritmos más precisos serán los resultados. En esta línea, unos de los principales desafíos que enfrentan las empresas son la disponibilidad y limpieza de los datos.

Contar con conjuntos de datos lo suficientemente completos para poder entrenar algoritmos de IA es complejo, ya que es necesario que la información exista y sea capturada de forma que sea procesable, veraz y de calidad. Es primordial que las organizaciones tengan estructuras de captura y gobierno de datos robustas que además garanticen la seguridad y privacidad de los datos, de manera que estos sean colectados, agregados y combinados de una manera ética y alineada con los intereses del negocio y la organización.

5. Liderazgo e inversión: La implementación de IA exige una nueva manera de organizar la empresa, trabajar y relacionarse con los usuarios, lo cual necesita un compromiso por parte de los líderes para hacerlo realidad.

Dado que la aplicación de la IA generalmente implica recursos transversales, con procesos complejos que involucran a diversas áreas, eliminar los silos funcionales de la empresa es una de las iniciativas clave a llevar a cabo y a la vez un gran desafío en este proceso de transformación, según la mayoría de los entrevistados.

En este sentido, nueve de cada diez entrevistados consideran insuficiente la inversión de su organización en proyectos de IA. Muchos de los directivos piensan que la actual situación macroeconómica en la región está limitando el presupuesto disponible para nuevas tecnologías o proyectos que utilicen IA. Este fenómeno demuestra que la mayoría de estas aún empresas perciben a la IA como un gasto sin conexión con casos de negocio ni retorno financiero claro.

Como se ve, hay mucho por hacer respecto al uso de IA en las organizaciones. A medida que aumente su implementación, se incrementarán las posibilidades que esas empresa escalen y personalicen soluciones para llevar servicios y productos a más personas de forma más económica. 

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3 lecciones sobre cómo las transformaciones tecnológicas pueden generar valor en las empresas

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Aprender programación web full stack fue la gran apuesta en 2020

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Si antes el marketing consistía en bombardear con mensajes a todo el mundo, ahora el marketing digital es lo opuesto. El objetivo es personalizar al máximo el mensaje comercial con estrategias únicas en busca de generar empatía con el consumidor y, por ende, una respuesta favorable por parte de él.  Así las cosas, la tendencia en marketing digital indica que vamos hacia un modelo ultrapersonalizado, en donde lo que manda es no ser demasiado intrusivos para que el usuario no se sienta invadido por las marcas.  Para eso, las organizaciones analizan al cliente y lo ponen en el centro de su negocio. Luego le ofrecen comunicación omnicanal para que éste pueda comunicarse con la marca a través de cualquier canal, sin fisuras. Por último, es clave la capilaridad para saber en qué nivel de profundidad abordar al cliente.  Para todo esto los datos son clave. Contar con expertos en Data Analytics permite medir mejor presupuestos y competitividad, es decir, construir un discurso coherente de marca alrededor del cliente, y tomar decisiones sobre las campañas en tiempo real. En resumen, los especialistas en marketing digital y los de Data Analytics forman un equipo imbatible cuando se trata de que una marca implemente estrategias cada vez más personalizadas y promociones que aseguren una respuesta perfecta por parte del mercado.