Los beneficios de una estrategia basada en la IA

Más empresas están implementando modelos de aprendizaje automático que nunca a medida que las herramientas y los datos de IA se vuelven más baratos y fáciles de usar. Estos modelos pueden ayudar a las empresas a pronosticar la demanda, aumentar los flujos de trabajo de los empleados y atender mejor las necesidades de los clientes.

Las empresas con una estrategia firme de inteligencia artificial (la recopilación y el uso de datos para mejorar constantemente los modelos predictivos para automatizar las funciones básicas) pueden adaptarse rápidamente a los cambiantes factores del mercado y las demandas de los clientes. Como resultado, las empresas pueden reaccionar de manera más proactiva, en lugar de reactiva, a nuevas situaciones y abordar los problemas comerciales existentes de manera más rápida e inteligente.

Según el inversor de inicio Ash Fontana, autor de La primera empresa de IA, las empresas que incorporan IA en todos sus movimientos pueden superar rápidamente a las empresas que no lo hacen en un futuro próximo.

Los expertos están de acuerdo. El informe State of AI 2020 de Deloitte encontró que alrededor del 80% de los ejecutivos de negocios y de TI creen que la inteligencia artificial será fundamental para el éxito de su empresa durante los próximos dos años. Además, alrededor de las tres cuartas partes de los encuestados creen que todas las empresas utilizarán IA en los próximos tres años.


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Deloitte señala que pronto, la simple adopción de herramientas de inteligencia artificial no será suficiente para que las empresas obtengan una ventaja competitiva. En cambio, las empresas tendrán que encontrar formas de aplicar la IA de forma más creativa y responsable y pensar en cómo la IA puede mejorar sus productos, servicios, modelos de negocio y estrategia general.

En esta sesión de preguntas y respuestas, Fontana analiza qué es lo que hace que una empresa sea primero en IA y ofrece consejos para las empresas que buscan comenzar a incorporar más datos e IA en su estrategia comercial.

¿Qué es una estrategia de IA primero? ¿Cómo pone una empresa la inteligencia artificial en primer lugar?


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Ash Fontana: Pones la inteligencia artificial en primer lugar al ponerla en primer lugar en cada conversación, por lo que tener el vocabulario para decir, al hablar sobre la creación de una función de producto, por ejemplo, ¿qué datos de retroalimentación nos proporciona? ¿Mejora nuestro ciclo de aprendizaje de datos básicos? Eso es lo que significa poner la IA en primer lugar.

Ash Fontana, inversor de startups y autor de The AI-First CompanyAsh Fontana

En primer lugar, en las conversaciones sobre la gente se pregunta si esta persona está del lado de la investigación, como científico de datos. ¿Estarán del lado de la experimentación? ¿Estarán en el lado de la producción?

Es cuando compra productos para hacer preguntas como “¿Cómo encaja esto en nuestro circuito de gestión de modelos?” Es cuando estás comprando datos para entender, ‘¿Cómo valoramos estos datos? ¿Cómo va a ser más determinante del resultado? ¿Qué valores predictivos puede tener? ¿Cómo podemos verificar la veracidad de estos datos? ‘

Tener ese lenguaje le permite tener cada conversación en la dirección de ‘¿Cómo mejoramos fundamentalmente nuestros sistemas de inteligencia y la ventaja competitiva que obtenemos de los datos?’ Sin ese lenguaje, no puede hacer que todos en su empresa hagan esas preguntas y hablen de esa manera sobre todas las áreas clave dentro de su empresa.

AI es un término amplio, ¿a qué te refieres exactamente cuando dices AI?

Fontana: Es un término extremadamente amplio. Diré algunas cosas.

La inteligencia es la capacidad de aprender rápido y, por lo tanto, la inteligencia artificial es algo que no se ejecuta en nuestro propio software, sino que se ejecuta en una computadora. Es algo que es diferente de nuestra propia forma de inteligencia, probablemente, que nos permite aprender rápido. Para mí, la inteligencia artificial, en el contexto de la empresa de inteligencia artificial, es algo que ayuda a su empresa a aprender más rápido: aprender más rápido sobre lo que quieren sus clientes, sobre cómo funcionan sus procesos, sobre de dónde provienen sus suministros. Eso es lo que quiero decir aquí, una forma de inteligencia que te ayuda a aprender más rápido.

Muchas empresas utilizan análisis e inteligencia artificial; ¿Son todas empresas de inteligencia artificial?

Fontana: Una empresa que prioriza la inteligencia artificial se trata de construir una ventaja a través de la inteligencia artificial, donde su ventaja principal se construye a través de ella. Una empresa puede usar IA para automatizar cosas o ahorrar costos, pero eso puede ser una mejora única, no necesariamente se agrava con el tiempo.

Una empresa que prioriza la inteligencia artificial es aquella que tiene una ventaja única sobre lo que yo llamo aprendizaje de datos, que es algo que se agrava y utiliza automáticamente la información a lo largo del tiempo de la que se aprende y, por lo tanto, aumenta automáticamente su ventaja competitiva con el tiempo.

Eso es lo que hace una empresa que prioriza la inteligencia artificial. Implica mucho más que comprar o usar un producto de IA. Implica acumular datos únicos de forma constante, mejorando constantemente tus modelos, etc.

¿Qué tipo de empresa puede convertirse en una empresa que priorice la inteligencia artificial?

Fontana: Todos pueden ser AI primero. La cosa es que hay un punto de transición. Mucha gente ha estado recopilando datos, de forma accidental o deliberada. Mucha gente tiene la experiencia interna, ya sea accidentalmente, como si acabaran de tener muchas personas altamente cuantitativas que hacen otras cosas, o deliberadamente, como si hubieran contratado a personas para construir modelos. Por lo tanto, muchas empresas tienen algunos de los componentes centrales y las capacidades de datos para procesar esos datos en información y talento para ayudarlas a construir modelos.

Mucha gente tiene esto, y es solo una cuestión de unirlo todo para crear un efecto de aprendizaje de datos.

¿Cómo empieza alguien a juntar todo?

Fontana: Creo que es fundamentalmente un problema de estrategia; tienes que decidir que esto es algo que quieres construir, esta es la ventaja competitiva que tendrás. Una vez que lo hace, comienza a tomar decisiones para asignar capital para obtener más datos, experimentar con modelos y todo eso.

Entonces, comienza con la estrategia, pero creo que luego pasa muy rápidamente a la táctica, pasa a la experimentación. Se mueve hacia la integración de la inteligencia artificial en su cultura, y simplemente brinda herramientas muy básicas para que las personas comiencen a experimentar rápidamente con modelos y vean si pueden construir rápidamente algún tipo de modelo predictivo efectivo.

Puede resultar caro para una empresa elaborar una estrategia de inteligencia artificial en primer lugar. ¿Qué debería hacer una empresa si no tiene dinero para gastar en eso?

Fontana: Pueden comenzar con lo que yo llamo IA ajustada, que consiste en reducir las preguntas que desea responder con un modelo predictivo a una cosa que puede ejecutar o que puede averiguar a partir de un conjunto de datos con un tipo de modelo. y generar un resultado, un informe. Una vez que puede reducir las cosas a eso, en realidad es muy barato y manejable ejecutar experimentos.

Simplemente haga algo que pueda indicar que lo que quiere hacer es posible. Hay tantas herramientas para ejecutar modelos estadísticos básicos o jugar con modelos de aprendizaje automático previamente entrenados, por lo que en realidad puede ser un proceso realmente barato y fácil. El uso de esta técnica llamada IA ​​ajustada para reducir las cosas de manera realmente efectiva puede permitir que las empresas con cualquier nivel razonable de recursos puedan comenzar.

¿Tiene alguna sugerencia sobre herramientas de inteligencia artificial para recién llegados?

Fontana: Depende de lo que intentes hacer. Lo que yo diría en general es que muchas de las grandes empresas tecnológicas tienen muchas herramientas que no son realmente obvias ahora. Tienen tantos disponibles.

Entonces, lo que generalmente animaría a la gente a hacer es revisar la documentación que ofrecen empresas como Amazon, Google y Microsoft. Revise las páginas de sus productos de aprendizaje automático y lea la documentación para comprender realmente lo que ofrecen. Porque, es posible que se sorprenda al descubrir algunas de las cosas realmente poderosas que tienen.

¿Qué empresas puede identificar ahora que son empresas que priorizan la inteligencia artificial?

Fontana: Realmente creo que la primera empresa original de IA es Google. Desde el primer día, utilizaron métodos de inteligencia artificial para crear un producto de búsqueda, y luego fueron realmente estratégicos en cada paso del camino para recopilar datos que mejoren ese producto principal.

Hasta el día de hoy, son realmente estratégicos al respecto. Regalan ciertos productos de forma gratuita para que puedan recopilar ciertos datos, recopilan datos en muchas dimensiones diferentes sobre los clientes. Hacen mucho para mejorar su ciclo de aprendizaje básico. Son fenomenales en esto, y realmente son la primera empresa original de IA.

Ahora, hay muchas empresas que permiten que otras sean primero en IA. Entonces, empresas como Palantir, UiPath, SAS, Microsoft y otras, permiten que otras empresas sean empresas que prioricen la inteligencia artificial, pero no son empresas que priorizan la inteligencia artificial en sí mismas, no están construyendo fundamentalmente estos circuitos de aprendizaje.

Luego, hay muchas empresas en etapas anteriores que son empresas que priorizan la inteligencia artificial, las que se centran en obtener los datos correctos desde el principio y construir modelos en torno a eso, y luego implementar un producto de tal manera que pueda mejorar con el tiempo al obtener datos de los clientes.

Entonces, ¿saben, hay muchos ejemplos de empresas más pequeñas, pero de empresas más grandes? No. Realmente no hay tantos, porque son muy pocos los que ponen a la IA al principio de cada decisión estratégica.

Nota del editor: Esta entrevista ha sido editada para mayor claridad y concisión.