¿La tecnología de inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en tecnología empresarial? Los vendedores están apostando por ello.
La semana pasada en IBM World of Watson, la directora ejecutiva de IBM, Ginni Rometty, expuso su visión de la tecnología: a saber, que Watson llegará a mil millones de usuarios a finales de 2017 y que la tecnología sustentará todas las decisiones personales y corporativas importantes. El mes pasado, Salesforce lanzó Salesforce Einstein, un sistema de inteligencia artificial que analiza datos para identificar tendencias en marketing y ventas.
La lista continúa, con Microsoft, Google, Apple y Facebook subiéndose al tren de la IA. La consultora de TI Gartner publicó recientemente sus diez principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2017. ¿En la parte superior de la lista? Aprendizaje automático e inteligencia artificial avanzados.
Es por eso que una pregunta de un empleado de Welch’s Food en EmTech, una conferencia de tecnología emergente organizada por el Revisión de tecnología del MIT en Cambridge, Mass., trajo las cosas de vuelta a la realidad. Al final de una sesión sobre «IA aplicada: máquinas inteligentes en la empresa», preguntó al panel de expertos: «¿Cómo lleva esta charla a los ejecutivos de negocios y les dice que esto no es BI?»
La gran diferencia entre IA y BI es qué preguntas se utilizan para responder, dijo Sameer Anand, consultor de la práctica de operaciones de AT Kearney Inc. BI se usa a menudo para responder Qué pasó; AI, por otro lado, se puede utilizar para responder qué pasará después. “Lo que vemos es que las empresas están pensando en la predicción y la previsión, y ahí es donde creo que habrá más IA y no BI”, dijo.
Aún así, la pregunta de los miembros de la audiencia sugiere una desconexión entre los vendedores de inteligencia artificial y los compradores de tecnología. ¿Cómo les gusta a los empleados ayudar a cerrar la brecha? El panel tuvo algunas ideas.
Encuentra un patrocinador
Houman Motaharian, director de ingresos de LendingPoint, una startup centrada en los préstamos al consumidor, destacó la importancia de obtener soporte de nivel ejecutivo para la IA y, mejor aún, un CXO que lidere la carga. Cuando estuvo en AmEx hace ocho años, por ejemplo, fue el director de riesgos quien abogó por incorporar el aprendizaje automático y Hadoop a la empresa. El CRO se comprometió a comenzar poco a poco seleccionando casos de uso apropiados y construyendo pruebas de conceptos. “Hoy, sé con certeza que la mayoría de las decisiones en American Express se toman con el aprendizaje automático”, dijo, pero advirtió que incluso con la potencia de fuego de CRO, la adopción de la IA llevó tiempo. “No sucedió de la noche a la mañana. Tomó seis o siete años «.
Vijay Sharma, director gerente del grupo de estrategia e innovación de Deloitte, estuvo de acuerdo. Para las empresas que aún necesitan ganarse a un ejecutivo, Sharma brindó un consejo similar: comenzar con algo pequeño puede ayudar a construir un caso sólido y ganarse la confianza de un patrocinador ejecutivo. Eso, dijo, es la «clave para expandir» los esfuerzos de IA en la empresa.
Use casos como plantillas, no recetas
Al igual que los otros panelistas, Anand de AT Kearney estuvo de acuerdo en que encontrar un patrocinador ejecutivo que defienda una agenda de IA es clave. A continuación, dijo, «intenta incorporar casos de uso externos: aquí hay ejemplos de lo que otros han hecho».
Los casos de uso de IA son para la generación de ideas y no necesariamente para la duplicación. En cambio, dé un paso atrás y considere cómo se utilizan los datos, el análisis y la tecnología para resolver un problema, dijo. Y dijo: “Habla con la gente. Pregunte cuál ha sido su viaje «.
