Inteligencia artificial

Cómo medir el impacto empresarial de la inteligencia artificial

Líderes de TI y expertos de la industria aportan información sobre cómo tener una idea clara de si los esfuerzos de IA están dando sus frutos.

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La inteligencia artificial (IA) está en transición, tanto en soluciones tecnológicas como en la forma en que se utiliza. Las empresas están sacando cada vez más pilotos de los laboratorios de prueba y desplegándolos a escala, y algunas están obteniendo beneficios significativos. Independientemente de cualquier incertidumbre que rodee a esta ciencia, ignorar su potencial plantea el riesgo de que las compañías que hacen negocios ‘a la antigua’ se hundan.

Pero, para otras organizaciones obtener valor de la IA puede ser difícil de lograr. Es posible que sus modelos no estén sintonizados y que sus conjuntos de datos de entrenamiento no sean  lo suficientemente grandes. Además, existen preocupaciones sobre el sesgo, la ética y la transparencia. Lanzar una iniciativa a producción antes de que esté lista o expandir una estrategia más allá de su fase inicial antes de examinar adecuadamente los resultados puede costar mucho dinero o, lo que es peor, mandar a una organización por un camino perjudicial para el negocio.

¿Cómo es posible saber si un proyecto de este calado transformará, o por el contrario, saboteará una compañía? Sin números claros de retorno de inversión (ROI, de sus siglas inglesas), estas deben ser creativas. Y, así los líderes de TI están midiendo el valor de la IA.

 

Tecnologías maduras frente a innovadoras

Medir el valor comercial de cualquier iniciativa o tecnología no siempre es un cálculo lineal. Ciertamente, la IA no es una excepción, especialmente cuando se tienen en cuenta los grados de madurez y el potencial. Las variables comprobadas y predictivas, como la extracción de datos, los ahorros en costes y capacitación, la inversión y la capacidad de facilitar nuevos usos, influyen en las decisiones cuando se trata de un ROI aceptable, pero es importante confiar en la tecnología, sin importar lo nueva que sea o lo establecida que esté.

Algunos casos de uso se encuentran en un alto nivel de madurez, expresa Chris Mattman, director de tecnología e innovación de NASA JPL. “Nosotros también contamos con los procesos aburridos de todas las empresas. Así que automatizamos muchas cosas, como el procesamiento de tickets, la búsqueda y extracción de datos y la revisión de contratos y subcontratos”.

Para tecnologías con un nivel medio de madurez, JPL analiza si tienen la capacidad de habilitar nuevos casos de uso y a qué coste. Aquí, la IA habilitará nuevos casos de uso que actualmente no son posibles. Por ejemplo, en el caso de la NASA, podría analizar im6ágenes del espacio y enviar un millón de títulos de texto a la Tierra para describir, por ejemplo, que hay un lago seco en una dirección particular.

Finalmente, para las tecnologías de IA experimentales más vanguardistas, la medida del éxito es si permiten que se haga nueva ciencia y que se escriban y publiquen nuevos artículos. Empresas como Google y Microsoft tienen fácil acceso a volúmenes gigantes de datos de capacitación, pero en JPL los conjuntos de datos son difíciles de adquirir y requieren expertos con nivel de doctorado para analizarlos y etiquetarlos.

 

La medición de la IA y sus esferas de influencia

Cuando no hay una forma directa de medir el impacto comercial de un proyecto de IA, las empresas extraerán datos de los indicadores clave de rendimiento (KPI) relacionados. Estas variables se relacionan generalmente con los objetivos comerciales y pueden incluir la satisfacción del cliente o las tasas de retención de empleados, entre otras variables.

Ejemplo de ello es Atlantic Health System, donde los pacientes están en el centro de cada decisión, dice Sunil Dadlani, su vicepresidente senior y CIO. Entonces, en muchos sentidos, el retorno de la inversión en IA se mide al observar las mejoras en la atención al paciente. Estas métricas centradas en el paciente incluyen una duración reducía de su estadía en el centro, tiempo de tratamiento más rápido o verificaciones de elegibilidad de seguro más veloces.

 

Medir el éxito de forma incremental

La automatización que conduce a la reducción de costes es la forma más fácil y clara de mostrar los beneficios económicos de la IA, dice Sanjay Srivastava, jefe de estrategia digital de Genpact. Pero también puede facilitar nuevas fuentes de ingresos o incluso transformar por completo el modelo de una empresa.

Por ejemplo, un fabricante de motores de avión vio que podría mejorar en la predicción de fallos y mejorar la logística para poder comenzar a ofrecer motores como servicio. “Es un nuevo modelo de negocio, cambia la forma en que opera una empresa porque la tecnología de IA lo permite”.

 

Alineación con la visión estratégica

Luego está la realidad de que, a corto plazo, algunos proyectos pueden dañar el resultado final, pero aun así ser importantes y transformadores a largo plazo. Por ejemplo, una empresa que implementa un chatbot de servicio al cliente puede eliminar tareas cotidianas. “Pero estos pueden ser dañinos porque algunas personas son buenas para aumentar las ventas y quieren interactuar con la gente”, dice el analista de Gartner Whit Andrews. “Así que la organización podría no querer esto”.

Se remonta a qué tipo de empresa quieres ser, dice. “En algún momento, debe preguntarse si es el tipo de compañía que si una entrega se estropea, por ejemplo, los clientes pueden llamar para preguntar dónde está y luego trata de venderles su producto”.



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