Cómo separar el trigo de la paja en un mar de aventuras con la IA Casos de uso

Si hubieras invertido en un ETF dedicado a la Inteligencia Artificial hace un año, podrías haber obtenido cerca de un 40% de retorno. Invertir en compañías individuales que confían en casos de uso de la IA podría haber sido aún más lucrativo. Considere Netflix, que utiliza el aprendizaje automático para la recomendación de contenidos, o Amazon, que utiliza la IA no sólo para la recomendación de productos, sino también en sus centros de cumplimiento, AWS y Echo: ambos han duplicado su capitalización de mercado en los últimos 12 meses, aunque hay que reconocer que están impulsados por un coronavirus. Independientemente de la pandemia, la IA es un negocio en crecimiento – que se refleja acertadamente en los precios de las acciones – con el gasto en sistemas de IA proyectado para crecer anualmente en un 28%, según un informe de IDC.

No sólo las organizaciones establecidas han encontrado que la IA es beneficiosa. Muchas empresas nuevas ahora aprovechan el poder de la IA. Un ejemplo es Lemonade, la compañía de seguros con la misión de interrumpir los seguros usando la IA y la economía del comportamiento. El objetivo de Lemonade es ofrecer una agradable experiencia al usuario basada en una inscripción sin problemas, precios más bajos y pagos de reclamaciones más rápidos. Fundada en 2015 en Tel Aviv, salió a bolsa en julio y subió un 140% en su día de debut, lo que refleja el atractivo de sus robots de chat potenciados por la IA para los inversores y clientes por igual. ¿Pero cómo puedes separar el trigo de la paja en un océano de empresas que se autodenominan impulsadas por la IA?

«Hay dos criterios que diferencian a los grandes emprendimientos de la IA del resto», dice Scott Beechuk, socio de Norwest Venture Partners. Se centra en las oportunidades de inversión en la fase inicial y final del SaaS empresarial, con un enfoque en las empresas que crean aplicaciones de negocio aprovechando la IA y la analítica avanzada. «Uno de los emprendimientos de IA más exitosos reduce su enfoque y alcance – ya sea por función vertical o de negocios – para resolver un conjunto específico de desafíos de negocios. Dos, tienen experiencia tanto en ciencias de la información como en arquitectura de software», argumenta Beechuk.

Un enfoque estrecho es un prerrequisito para la humildad de no querer hervir el océano. En otras palabras, la especialización es el motor del pragmatismo necesario en las nuevas empresas, que dependen de llevar los productos al mercado rápidamente. La posibilidad de expandirse a otras esferas de aplicación es importante para atraer a los inversores, pero nada supera a una prueba de concepto temprana en un espacio reducido. Sin embargo, sólo cuando esto se combina con los últimos conocimientos en ingeniería de datos y programas informáticos, la empresa tiene una oportunidad de hacerse grande.

«La excelencia en la IA no es sólo una cuestión de ingeniería. Es la combinación de la ingeniería, las matemáticas y la estrategia de salida al mercado lo que produce compañías ganadoras. Con demasiada frecuencia, vemos compañías fundadas por científicos de datos que tienen algunos algoritmos de aprendizaje profundo de vanguardia pero no son líderes empresariales fuertes. Sin alguien que entienda la tecnología y sepa cómo limitar su alcance a problemas empresariales limitados, la mayoría de estas empresas terminan construyendo soluciones horizontales que o bien nunca llegan al mercado o bien nunca llegan a ser grandes en la resolución de un solo problema», explica Beechuk. El inversor, que fundó empresas tecnológicas de nueva creación por su cuenta antes de ocupar el cargo de vicepresidente senior de Salesforce Service Cloud, cree firmemente en el procesamiento del lenguaje natural y la visión informática como algunos de los dominios más importantes de la IA.

Un ejemplo de una prometedora empresa de visión por computadora que se adhiere a estos principios es Zebra Medical Vision, con sede en Israel, que utiliza una red neuronal de aprendizaje profundo – llamada red neuronal convolutiva – para el reconocimiento de imágenes médicas. Sus algoritmos producen diagnósticos a partir de rayos X, mamografías y tomografías computarizadas, ayudando a los radiólogos a diagnosticar a los pacientes. Un equipo de liderazgo experimentado con un fuerte sentido de los negocios, credenciales de MBA de prestigio, un historial en la puesta en marcha de empresas, reconocimiento y procesamiento de imágenes e informática les permitió encontrar un nicho de producto relevante y explotar su ventaja de ser los primeros en mover ficha. Respaldada, entre otros, por Khosla Ventures, el fundador y director general de Salesforce Marc Benioff y varios fondos de salud, Zebra ha completado tres rondas de financiación y está lista para entrar en el mercado estadounidense.

Sin embargo, Zebra no está sola en el espacio de puesta en marcha de la tecnología sanitaria, ni siquiera en Israel. Su compatriota Viz.ai, la empresa emergente de la IA, consiguió 50 millones de dólares de la Serie B para ayudar a los médicos a identificar anomalías en las exploraciones cerebrales y detectar los primeros signos de accidentes cerebrovasculares mediante el aprendizaje por máquina. La ronda de financiación fue liderada por Greenoaks, con la participación del brazo de VC de Alphabet GV y Kleiner Perkins. Fundada por un neurocirujano con un MBA y un investigador de aprendizaje automático, Viz.ai también se basa en las habilidades de los fundadores tanto en ingeniería como en estrategia de comercialización.

Por supuesto, no son sólo las nuevas empresas israelíes las que se deleitan con sus capacidades de inteligencia artificial. Los EE.UU. siguen siendo un punto caliente para las empresas de tecnología más visionarias, incluyendo prometedoras empresas de IA. Entre ellas se encuentra DeepMap, con sede en Palo Alto (California), que ofrece software de cartografía de alta definición y gran precisión, así como los servicios de localización necesarios en los vehículos autónomos. Fundada en 2016 y dirigida por veteranos de la cartografía con años de experiencia en la construcción de mapas en Google, Apple y Baidu, que también tienen títulos avanzados en ciencias informáticas, DeepMap funciona gracias a la combinación del boleto ganador de la experiencia en la IA junto con la perspicacia empresarial para encontrar el nicho adecuado en el que jugar. Respaldada, entre otros, por Accel, Andreessen Horowitz y Nvidia GPU Ventures, la compañía fue valorada en 475 millones de dólares después de su ronda de la serie B.

En el espacio de arranque del vehículo autónomo, no se puede dejar de mencionar la Innovación Aurora. Fundada por los primeros pioneros de la tecnología de auto-conducción que lideraron programas en Google, Tesla y Uber, Aurora está ahora valorada en la friolera de 2.500 millones de dólares y respaldada por Greylock Partners, Index Ventures, Sequoia y Amazon. «Entre [the] tres cofundadores, han estado pensando y trabajando colectivamente en robótica, automatización y productos de automoción durante más de 40 años», escribió Reid Hoffman de Greylock Partners, cofundador de LinkedIn, en una entrada de blog anunciando la inversión de Greylock en la financiación de la Serie A de Aurora. El equipo de Aurora, también, sobresale en la combinación de habilidades de ingeniería de vanguardia con un sentido de negocios para perfeccionar el área de enfoque correcto.

Podría decirse que es más fácil para las empresas digitales nativas aprovechar el potencial de la inteligencia artificial, tanto si se trata de empresas incipientes totalmente impulsadas por la inteligencia artificial (como Zebra Medical Vision, Viz.ai, DeepMap y Aurora) como de empresas tecnológicas más establecidas que adoptan la inteligencia artificial y utilizan casos en elementos clave de su negocio (como Netflix y Amazon). El verdadero reto de la adopción de la IA es para las grandes organizaciones ya establecidas que hasta ahora han tenido poca exposición al mundo de la IA. También ellas deben estar facultadas para utilizar la inteligencia artificial a escala. Si bien esto puede resultar difícil debido a los sistemas, estructuras y ADN cultural heredados, la IA puede remediar incluso eso. La empresa Algorithmia, con sede en Seattle, ofrece a las empresas una plataforma de automatización de la inteligencia artificial agnóstica, que les ayuda a alcanzar la madurez operativa de aprendizaje automático, permitiendo así que incluso los rezagados de las empresas ordeñen la vaca de la inteligencia artificial. Algorithmia, por ejemplo, se asoció con las Naciones Unidas para construir un repositorio de algoritmos disponibles para cada estado miembro para ayudar en la toma de decisiones sociales, sanitarias, medioambientales y económicas más inteligentes. Cuando incluso organizaciones tan gigantescas como las Naciones Unidas pueden aprender a introducir con éxito casos de uso de la IA a escala, se espera que más organizaciones grandes sigan el ejemplo y se unan a sus compañeros nativos digitales para sacar el máximo partido de la IA en su empresa.