Manuel Gallardo, Director de Data Analytics e Inteligencia Artificial Grupo Oesía, habla con DIRIGENTES sobre los múltiples beneficios que supone implementar tecnologías emergentes en las organizaciones para convertirse en empresas competentes y longevas. Se conocen algunas de las ventajas que ofrece la inteligencia artificial (IA) en las empresas, pero, ¿cuánto puede realmente beneficiar su implementación? […]
Dirigentes Digital
| 21 jun 2023
Manuel Gallardo, Director de Data Analytics e Inteligencia Artificial Grupo Oesía, habla con DIRIGENTES sobre los múltiples beneficios que supone implementar tecnologías emergentes en las organizaciones para convertirse en empresas competentes y longevas.
En este sentido mi posición es maximalista: las empresas que no empiecen a adoptar la IA en sus procesos de negocio estarán fuera del mercado en los próximos cinco, máximo diez años.
En un mundo cada vez más competitivo y global, la velocidad a la que se toman decisiones basadas en datos, la velocidad de respuesta de las empresas ante situaciones cambiantes será lo que marque la ventaja competitiva de cada una de ellas.
La automatización que proporciona la IA, además, supone una optimización en costes cada vez de mayor valor, añadiendo un factor competitivo adicional al mencionado en la ayuda a la toma de decisiones.
El mayor riesgo al que se enfrentan, precisamente, es no asumir la necesidad de integrar este tipo de tecnologías en sus cadenas de valor.
Existe un temor infundado a la pérdida de puestos de trabajo. No creo que se vayan a destruir; lo que sí que va a ocurrir es que determinados empleos se van a transformar, y para eso hay que tener mente abierta y estar dispuestos a adquirir nuevos conocimientos y capacidades. Los puestos de trabajo de menor valor añadido irán siendo ejecutados por sistemas automáticos, inteligentes o no, liberando personal para desempeñar puestos de mayor valor para la empresa, de manera similar a como ocurrió en la revolución industrial, salvo que a un ritmo exponencialmente más alto.
En cuanto a la iniciativa para parar la investigación en IA, en mi opinión, no es posible. El entorno geopolítico en el que estamos no lo permite; habría que alinear a todos los países en un mismo sentido, y dadas las diferencias en los sistemas políticos imperantes en la actualidad, dudo mucho que sea factible.
En cualquier caso, estamos lejos de conseguir una IA general que se auto perciba como tal, y que pueda poner en riesgo a la humanidad. Si hay miedo a este escenario, legislemos para que, en el caso de que llegue dicha singularidad, la integración sea lo más amigable posible. Pero insisto, parar la investigación no es la respuesta ni es posible (de igual manera que no se pudo parar la investigación en lo referente a cirugía con los primeros pioneros en la materia).
Analizar los procesos de negocio y, con la ayuda de especialistas en IA, identificar aquellos procesos automatizables que puedan convertirse en casos de uso concretos y medibles, y créame que hay muchos más de los que inicialmente se consideran.
Tener un listado de casos de uso identificados nos permitirá definir una política y gobierno del dato adecuados (no olvidemos que la IA necesita de datos para poder entrenar); identificar qué recursos serán necesarios para la recogida y explotación de los datos, así como la definición de estándares de calidad de los datos y los procesos de adquisición de estos.
No creo en los macroproyectos de transformación, sobre todo cuando la transformación afecta a la cultura corporativa, y la adopción de IA en los procesos de negocio es un cambio cultural que afecta a todos los niveles de la empresa. Es necesario implementar los casos de uso identificados de manera paulatina con el siguiente criterio de priorización: menor coste de implantación vs mayor beneficio obtenido para la empresa.
La implantación paulatina de los casos de uso proporciona dos ventajas: permite recoger desde el minuto uno los beneficios de los casos de uso que se vayan implementando; y permite medir los resultados de las implantaciones dando lugar a posibles cambios de prioridad en el roadmap de casos de uso identificados.
Conforme se implantan los casos de uso se genera un ecosistema de automatización que incrementa de manera exponencial la competitividad de la empresa a la vez que cambia la cultura de esta hacia una gestión basada en el dato.
Grupo Oesía ofrece el acompañamiento, desarrollo, y soporte a lo largo de todas las fases descritas en el apartado anterior para la adopción de la IA en cualquier tipo de empresa: desde la identificación de casos de uso particulares para cada proceso de negocio, hasta la implantación y puesta en producción de los sistemas de IA adaptados para cada cliente, pasando por el diseño, integración, y despliegue de la infraestructura de datos necesaria para obtener el mejor resultado de la automatización de los procesos, porque, no olvidemos, se trata de tener procesos lo más automáticos e inteligentes posibles con el objetivo de mejorar la competitividad, y ese es el cometido del Centro de Competencia de Data Anlytics e IA de Grupo Oesía.
En todas las empresas hay espacio de mejora incluyendo automatización en sus cadenas de valor, da igual el tamaño de la empresa.
Existe la falsa creencia de que implantar un sistema de IA requiere grandes inversiones: nada más lejos de la realidad si se sigue un proceso ordenado y controlado.
Las grandes inversiones se requieren en aquellos casos generalistas que buscan llegar al gran público y que son los que acometen los gigantes tecnológicos y proporcionan las noticias y el marketing requerido por este tipo de empresas.
Sin embargo, la adopción de IA adaptada a casos de uso concretos para cada empresa se puede hacer de manera asequible y escalonada en función de las necesidades de cada compañía, estando al alcance de todas ellas la posibilidad de mejorar su competitividad.
La especialidad del equipo de consultores en IA de Grupo Oesía es, precisamente, el análisis e identificación de oportunidades de mejora para cada empresa, independientemente del sector y de su tamaño, promoviendo la transformación del tejido empresarial hacia el nuevo paradigma de la economía del dato.
