Cómo las empresas inteligentes ganan en grande con la inteligencia artificial

La IA ha estado en los titulares recientemente, con la IA generativa, en particular, generando un gran interés. Dos herramientas, el chatbot modelo de lenguaje grande ChatGPT y el generador de imágenes Dall-E, han causado un gran revuelo desde su lanzamiento como versiones beta públicas en los últimos meses.

Estas pueden considerarse como las aplicaciones actuales de IA de vanguardia y orientadas al público. Sin embargo, dado que ambos son de uso gratuito, su creador, la organización de investigación de IA OpenAI, ha sido abierto sobre el hecho de que para ser sostenibles, tendrán que comenzar a ganar dinero en algún momento.

Cuando se trata de comercializar tecnología de inteligencia artificial hoy en día, las empresas generalmente siguen una de dos estrategias. Una es tomar las cosas con calma, tal vez iniciando una pequeña cantidad de pruebas y pilotos, mientras adopta un enfoque de «esperar y ver» las cuestiones organizativas, éticas, morales y sociales que se unen en torno a la tecnología.

En el otro extremo del espectro están las empresas que están «todo adentro». Aquellos que adoptan este enfoque más optimista están invirtiendo en la construcción de tecnología inteligente y automatización en todo lo que hacen y, lo que es más importante, tomando la iniciativa cuando se trata de responder las grandes preguntas.

Estas empresas integrales son el tema del último libro de dos autores que están construyendo rápidamente una reputación como voces autorizadas en el campo de la IA. Tom Davenport tiene una larga lista de credenciales, que incluyen Profesor Distinguido del Presidente de TI y Gestión en Babson College, Profesor Visitante en Said Business School, Universidad de Oxford, Miembro de la Iniciativa MIT sobre la Economía Digital y Asesor Principal de la Práctica de IA de Deloitte. Mientras tanto, Nitin Mittal es jefe de la práctica de análisis e inteligencia artificial en Deloitte Consulting.

¿Qué significa «todo incluido» cuando se trata de IA?

El libro comienza destacando a Alphabet (empresa matriz de Google) como un excelente ejemplo de una empresa que está «totalmente involucrada en la IA», con el aprendizaje automático impulsando muchos de sus servicios populares como búsqueda, Maps, Assistant y Gmail. Por otro lado, ambos autores me destacaron durante una conversación reciente que, para ellos, un área más interesante en la que centrarse son las empresas heredadas. Estas son empresas, a menudo gigantes de sus propias industrias, que han adoptado y se han adaptado a la revolución de la IA en lugar de, como es el caso de los gigantes tecnológicos, haber nacido de ella.

Mittal me dijo: «Se ha escrito mucho sobre la ciencia y la tecnología de la IA, y muchos artículos y noticias sobre cómo las empresas nativas de la tecnología, ya sea Microsoft, Google, Apple, Amazon, Meta, Nvidia… están usando la IA». .

“Desafortunadamente, no se ha escrito mucho sobre cómo las empresas tradicionales han adoptado la IA. ¿En qué se están enfocando? Si tomas a las empresas que han existido por más tiempo que Silicon Valley, ¿cuáles son sus desafíos y motivaciones?

Mittal y Davenport han optado por poner su mirada en las empresas que están haciendo apuestas más grandes que modestas en su capacidad para generar cambios y valor con IA. Según sus cálculos, este grupo de élite representa menos del uno por ciento de las empresas más grandes del mundo. ¿Por qué es esto?

Davenport me dice: “Bueno… se requiere mucha inversión, mucho liderazgo. Realmente no se puede hacer ‘all-in’ en la IA sin que el CEO lo apoye… se necesita mucha gente para hacerlo bien. Estas [all-in] las empresas contratan científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, etc.

Y como mencionamos anteriormente, ¡tener algunas respuestas listas para esas grandes preguntas que sin duda alguien te va a hacer en algún momento es fundamental!

Si va a centrar su negocio en la IA, es mejor que sea ético al respecto: casi todas estas empresas han realizado un trabajo interesante en el espacio de la ética tratando de crear una IA responsable y transparente y pensando muy detenidamente en cómo afecta al negocio. modelo y estrategia».

¿Qué empresas son “all-in”?

Entre muchas otras, algunas de las empresas que han sido destacadas por Davenport y Mittal por su enfoque de adopción sin restricciones incluyen:

Ping Am: el conglomerado chino ha implementado IA en sus múltiples divisiones, que abarcan seguros, banca, transporte y ciudades inteligentes, pero sus aplicaciones dentro de su división de atención médica son un enfoque particular.

DBS Bank: el banco más grande de Singapur, cuyo director ejecutivo ha identificado públicamente que sus competidores más importantes no son otros bancos e instituciones financieras, sino gigantes tecnológicos como Google y Tencent.

CCC Intelligent Solutions: una aseguradora con sede en Chicago que ha sido pionera en combinar la visión por computadora con el análisis de Big Data para crear sistemas que permiten a los clientes recibir pagos casi instantáneos basados ​​en fotografías de sus autos tomadas después de colisiones.

Shell: crear sistemas de inteligencia artificial que les permitan usar drones y visión artificial para realizar análisis de oleoductos, refinerías e infraestructura en semanas que antes habrían llevado años.

Airbus: ha creado un ecosistema de plataformas basado en IA que le permite a sí mismo y a sus socios, como las aerolíneas, optimizar las rutas de vuelo, el uso de combustible y realizar el mantenimiento predictivo en las aeronaves.

¿Cómo funcionan las empresas “todo incluido”?

Mientras investigaban para su libro, Davenport y Mittal identificaron tres «arquetipos estratégicos» que, en la mayoría de los casos, han sido perseguidos y adoptados por empresas que han obtenido valor real de la IA.

En primer lugar, está la búsqueda de la innovación. Esto significa que las empresas han utilizado la IA para hacer algo nuevo que ni ellas mismas ni sus competidores habían hecho antes. Los ejemplos destacados aquí, me dice Davenport, incluyen a Morgan Stanley, que ha creado herramientas de inversión automatizadas, así como a Airbus, como se mencionó anteriormente.

La segunda estrategia se centra en la transformación operativa. Esto implica usar IA para mejorar en lo que haces. Esto podría significar cualquier cosa, desde crear canales de marketing más eficientes hasta optimizar las cadenas de suministro, hacer el uso más eficiente del espacio físico, desarrollar estrategias de precios inteligentes, agilizar los procesos de adquisición o mejorar en la contratación de las personas adecuadas para los trabajos correctos.

En tercer lugar, los mejores jugadores en el juego de la IA entienden cómo usar esta poderosa tecnología emergente para influir en el comportamiento del cliente. Esto incluye métodos para separar a los clientes de sus datos, iniciados por las empresas de redes sociales y ahora practicados en muchas otras industrias, así como la calificación crediticia y las estrategias desarrolladas por las compañías de seguros de salud y automóviles para fomentar el buen comportamiento, que involucra tecnología portátil y de caja negra.

¿Qué puede aprender cualquier empresa de las empresas de IA «todo incluido»?

Quizás una de las conclusiones más claras del libro es que los poderes transformadores de la IA no se limitan de ninguna manera a las empresas nativas de la tecnología de Silicon Valley.

Los autores también aclaran que, aunque muchos de los retos que hay que superar para conseguirlo son de carácter tecnológico, no lo son todos.

Mittal me dice: «Si bien es fundamental comprender la tecnología y el impacto de la IA, lo que es aún más importante… es comprender el lado humano: ser reflexivo en torno a la estrategia, comprender el papel subyacente de los datos y el hecho de que los datos alimentan todo IA y las capacidades asociadas que necesitan las organizaciones.

“Son todos esos aspectos que son mucho más importantes en las organizaciones tradicionales que solo la implementación y la experimentación en torno a la tecnología”.

Usted puede haga clic aquí para ver la conversación de mi seminario web con Tom Davenport y Nitin Mittal, autores de All In On AI: How Smart Companies With Big With Artificial Intelligence.