De la inteligencia humana a la artificial: cómo competir

De la inteligencia humana a la artificial: cómo competir
SparkOptimus Team
Publicado por:
Equipo de Dreamteam
05
/
01
/
2023

Hasta hace bien poco la inteligencia artificial (AI) ha sido como la fusión nuclear, una promesa de enorme trascendencia permanentemente incumplida. Sin embargo ahora empieza a avanzar rápidamente. Así que toca preguntarse de qué modo podemos apoyarnos en las fortalezas de máquinas y personas para ganar ventaja competitiva, o para no perderla.La AI se está convirtiendo en la tecnología fundamental en áreas muy diversas y también mediáticas como la auto-conducción o las fintech. Las máquinas esencialmente han conseguido hablar, ver y comunicarse de forma humana. Esto conlleva implicaciones tremendas:

  • Las máquinas ya pueden interactuar con personas de manera intuitiva y natural en una gran cantidad de temas y con una profundidad considerable. Esto ha sido gracias a su capacidad de hablar, leer y memorizar conocimiento a nivel enciclopédico. (IBM está entrenando a su AI “Whatson” incluyendo en él toda la información médica existente, convirtiéndolo en poco tiempo en quizás el mejor diagnosticador del mundo). Nosotros, en Dream Team, ya estamos analizando y planificando la introducción de chatbots en las fases de recruiting del proceso de selección de personas.
  • La capacidad de identificar objetos y reconocer patrones ópticos, permite a las máquinas abandonar lo virtual y unirse al mundo real.

No es por ello extraño que multitud de empresas tradicionales en finanzas, salud y otras industrias han comenzado a invertir miles de millones de dólares en el campo. Ni que decir de las inversiones de las que ya son tecnológicas. (Ver inversiones de Alphabet, Facebook, Elon Musk a nivel particular, etc.)¿Cómo piensan las máquinas?Es inevitable tratar de comparar el modelo de “pensar” e “intercactuar” de las máquinas con las personas. Sin embargo hay una diferencia notable, al menos por ahora. Las personas somos rápidas en el procesamiento paralelo, es decir en reconocer patrones. Las máquinas son mejores en el procesamiento secuencial, el razonamiento lógico. Una forma de expresarlo es así: de la misma forma que un submarino no nada, las máquinas resuelven y realizan tareas humanas a su manera.

“Es crítico que las empresas descubran como pueden combinarse las fuerzas de humanos y máquinas para generar ventaja competitiva.”

Hasta que no se produzcan algunas mejoras cuantitativas en el procesamiento, las máquinas no alcanzarán la denominada AGI, inteligencia artificial general, es decir, el modo humano de resolver problemas mediante la combinación de capacidades muy distintas entre ellas. Por ejemplo, los coches autónomos no tiene “sentido común” y por eso no abandonarían una excursión para prestar ayuda a un niño que se ha caído de la bici, al menos por ahora.De hecho la parte ética es la más compleja en la enseñanza de las máquinas. Por ejemplo, usted va en su coche con su hijo de 5 años por una carretera estrecha de montaña. De frente va a cruzarse con una furgoneta en la que viajan un conductor borracho con 7 niños de la edad de su hijo. Su AI tiene que decidir la maniobra valorando los costes colaterales sabiendo que uno de los dos vehículos deberá despeñarse para “salvar” al otro…Sin embargo las máquinas cuando son utilizadas adecuadamente en su nivel actual generan una gran eficiencia en un, cada vez más alto, numero de tareas. Por tanto es imprescindible conocer bien cuáles, ya que de no incluirlas en nuestro proceso perderemos competitividad. No es una opción, es una obligación.La evolución de la ventaja competitivaHace no mucho, años 80, una herramienta simple como fue el sistema logístico de Walmart le sirvió de fuerte ventaja competitiva. Ahora es distinto. Las herramientas de AI son en general de código abierto y por tanto accesibles. La cosa es que los algoritmos nacen desnudos por lo que no generan ventaja en si mismos. Algunos ejemplos de plataformas de código abierto: Google, TensorFlow, OpenAI, una organización sin ánimo de lucro iniciada por Elon Musk, y otros.Con ello la tradicional fuente de ventaja competitiva cambia en algunos casos. Así, por ejemplo, una ventaja tradicional se sustenta en aspectos relativamente estáticos que permiten a una empresa ganar cuota de mercado: activos, redes de distribución, acceso a clientes y escala. Hoy todos ellos deben ser re-imaginados en el mundo de la AI.Les muestro tres ejemplos de cómo la IA cambia las nociones tradicionales de ventaja competitiva:

  1. Datos. Las mejores aplicaciones de AI requieren ser nutridas con infinidad de datos. Pioneros como Facebook, Google y Uber, se han asegurado una "zona privilegiada" ganando acceso a los datos actuales y futuros de sus usuarios y terceros en formas que van mucho más allá de la recolección tradicional de datos. Su volumen les permite una mayor ejecución y por tanto entrenamiento de los sistemas inteligentes de forma que sus algoritmos son mejores que los del resto. Sin embargo, no todos podemos aspirar de forma realista a ser Facebook, Google o Uber. Tampoco es necesario. Podemos conseguir nuestra propia ventaja compartiendo datos, cediendo los nuestros a cambio de los de otros, comprando o alquilando, incluso colaborando con competidores.
  2. Acceso a clientes. AI capacita para un mejor acceso al cliente, además de personalizar ofertas, marketing y promoción. Puede predecir la ruta y apetito antes incluso de que el cliente sea consciente de ello y así proporcionar no sólo la satisfacción de ese apetito pre-descubierto sino también los complementos e incrementos al mismo, generando ingresos con coste marginal insignificante.
  3. Capacidades. Tradicionalmente, las capacidades se han segmentado en fuentes de ventaja, tales como conocimientos, habilidades y procesos. AI permite automatizar un ciclo continuo de ejecución, exploración y aprendizaje generando una mejora continua. De este modo se descubren nuevas formas de ventaja competitiva en estas áreas tradicionales de la misma. En algunas áreas la ventaja obtenida mediante la incorporación de AI a los procesos es exponencial, en concreto: analítica predictiva, toma de decisiones, stock, logística, pricing y marketing online.

Con ello no decimos que los humanos seremos algo obsoleto, sino que los humanos permaneciendo en el modo actual seremos obsoletos y por ello será imprescindible adquirir nuevas capacidades que nos faculten para preparar, gestionar y administrar todo el proceso de cambio y mejora posterior. Además seguiremos siendo los encargados de proveer al sistema de sentido común, habilidades sociales e intuición.El punto de partida

  1. Definir las necesidades de clientes. Esto es un básico y es que aunque la AI sea algo sexy no deja por ello de requerir lo fundamental. Incluso los más disruptivos modelos de negocio actuales como Airbnb o Uber se dirigen a necesidades fundamentales de clientes.
  2. Incorporar avances tecnológicos. Debe considerarse el uso de toda la tecnología disponible para la captura de datos que nos permitirá nutrir al sistema. Bases de datos, señales ópticas, textos, comunicación hablada, todo ello debe considerarse como fuente y estudiar los sistemas para su captación y procesamiento.
  3. Crear una arquitectura holística. Combinar los datos existentes con fuentes nuevas internas o externas. La gestión de los datos pasa a otra dimensión y existen herramientas que permiten hacerlo incluso a personas con muy poca experiencia en ello.
  4. Descomposición de los procesos. Se trata de romperlos en tareas rutinarias y aisladas que podamos automatizar, tras ello se re-ensamblan en un nuevo proceso mucho más eficiente y competitivo.

Unir las capacidades de ambos es la verdadera ventaja competitiva. Todo un reto.Por Enrique Areilza

Conclusión

Otros articulos

Liderazgo vacacional

Liderazgo vacacional

En el liderazgo, como en todas las áreas del management, nos encontramos con distintas teorías, opiniones y resultados. En esta ocasión abordamos la conveniencia o no de mezclar trabajo y ocio. En Dreamteam estamos a favor, ¿qué opinas tú?
Enrique Areilza
Enrique Areilza
17
/
05
/
2024
Productividad y multitasking

Productividad y multitasking

Todo el mundo es consciente del coste que supone el tiempo de transición de una tarea a otra, pero no tantos tienen en cuenta el coste asociado al tiempo consumido por una tarea que fue empezada y no terminada. Y son muchos menos lo que valoran lo más importante, el coste relacionado con la menor calidad de la tarea y sus consecuencias.
Enrique Areilza
Enrique Areilza
10
/
05
/
2024
Estrés y productividad

Estrés y productividad

Existe una correlación positiva entre el estrés y la productividad, pero una vez alcanzado determinado nivel se invierte la relación. El secreto consiste en mantener la organización con el nivel justo de estrés para conseguir una mayor productividad.
Enrique Areilza
Enrique Areilza
03
/
05
/
2024