La innovación digital presenta beneficios casi evanescentes; ventajas competitivas que desaparecen en lo que tarda en estandarizarse el logro en el mercado. Esta lógica ahora obliga a las empresas a volcar todo esfuerzo y recurso en una transformación que nunca llega a completarse. El Internet de las Cosas, el Big Data, el Machine Learning y el resto de campos de desarrollo son ya normas de juego homogéneas para todos aquellos que quieren competir en el mercado global que se extenderá durante los próximos años. Si deseas encontrar nichos de diferenciación, ahora debes ir un paso más allá, pensando en soluciones horizontales e integradoras como la que ofrece la Inteligencia Aplicada. Especialidad que gana enteros y que condensa bajo un mismo saber todos los lenguajes digitales utilizados por las empresas.
Aunque el término ha sido delimitado por la consultora Accenture, lo cierto es que no supone ninguna invención paradigmática en el ámbito empresarial. Este enfoque solo hacer referencia al esfuerzo estratégico derivado de la combinación de la Inteligencia Artificial, la analítica y la automatización, bajo un proceso de desarrollo horizontal y global. Es decir, que se congregan conocimientos y recursos para lograr ópticas más transversales, capaces de adaptarse a los numerosos cambios del entorno. “Applied Intelligence te ayuda a sacar el máximo partido a tus inversiones e implantar nuevas tecnologías en todo tu negocio”, explican en su web. Al contar con una planificación más exhaustiva, se logra una utilización eficiente de los recursos, y así, la empresa termina percibiendo porcentajes de retorno más gratificantes.
“Con más de 6.000 expertos en IA y 3.000 investigadores en datos, además de flexibilidad para trabajas con casi cualquier socio tecnológico, podemos ayudarte a evaluar, maximizar, y aprovechar las oportunidades a medida que se presenten”. El desarrollo de una estrategia en Inteligencia Artificial, por tanto, requiere de un estudio profuso de las particularidades que rodean a la compañía en el momento de la contratación. “Con un proyecto claro y una buena estrategia basada en datos, ganarás una ventaja competitiva invirtiendo en los sistemas adecuados, definiendo prácticas responsables y preparando tu negocio para el futuro desde el presente”.
Desgranando el contexto
Ahora bien, para entender el alcance de esta suerte de IA 2.0, antes es importante ser consciente de las posibilidades derivadas de los campos de desarrollo que la conforman. Conocer si la empresa en cuestión realmente necesita servicios de Inteligencia Artificial, automatización o analítica, antes de seguir tendencias sin tener claro cuáles son las necesidades de cada momento. Y es que, todas las empresas están dando el salto hacia la transformación digital, pero no todas las empresas lo necesitan. No al menos, siguiendo los modelos de éxito que algunas grandes multinacionales utilizan para predicar leyes inamovibles sobre los ritmos de competencia en el mercado internacional.
Esto explica que el 88% de los trabajadores desconfíen de las decisiones basadas en IA, pero que, sin embargo, casi una totalidad de los ejecutivos vean este tipo de tecnología como una parte vital de sus negocios. En el estudio “Critical mass: Managing AI’s unstoppable progress”, de hecho, se descubrió que el 79% de los líderes aseguran que la analítica juega un papel crucial en sus acciones de IA. Es más, en otro trabajo, Gartner atestiguó que a término de 2020, 4 de cada 10 tareas relacionadas con el procesamiento de datos estarán completamente automatizadas. Y la situación no es más favorable atendiendo a sectores en particular.
En el retail, 9 de cada 10 firmas aseguran haber emprendido la transformación digital. Sin embargo, el 70% de los encuestados en una muestra de 189 ejecutivos empresariales, confesaba no tener muy claro el retorno de la inversión realizada para ejecutar dichos planes. Eso explica que, siguiendo las cifras del informe “The Digital Transformation PACT” elaborado por Fujitsu, el 33% de todas las organizaciones afirmen haber cancelado al menos un proyecto de digitalización fallido en los últimos dos años. El coste medio de cada uno de estos errores se sitúa en más de 500.000 euros, y pone de relevancia la gran barrera a la que se enfrentan actualmente las pymes cuando quieren divergir y tejer caminos estratégicos más disruptivos.
¿Por qué entonces la transformación digital no deja de crecer? Los números son igual de positivos independientemente del tamaño del negocio, y eso revela claras oportunidades de éxito si se escapa de las escaladas cuantitativas; de la abundancia en recursos y herramientas, y de la ambición en términos de beneficios financieros. El modelo de la multinacional nipona propone una serie de aspectos clave a la hora de iniciar cualquier proceso de digitalización: personas, acciones, colaboración y tecnología. O lo que es lo mismo, comunicar y trabajar tanto la formación como la adaptación de la cultura, elaborar estrategias acordes, y buscar el consenso en toda la organización para sacar partido al software.
“No importa cuán grande sea la visión o cuán sofisticada sea la tecnología que la impulsa, toda organización necesita personas con las habilidades pertinentes para ayudarla a lo largo del viaje de transformación digital”, sostiene el estudio. Sin un enfoque de Bridge Building adecuado, es altamente posible que la estrategia fracase. El 90% de las empresas son conscientes, pero muchas no logran perfilar acciones adecuadas para atajar el problema operacional y logístico. Por eso es habitual encontrar transformaciones que actúan en silos, impidiendo extrapolar ninguna vanguardia al conjunto.
Andrés Ribeiro, vicepresidente de la consultora Business Training Solutions, saca a relucir, en una nota de prensa otros errores y factores que impiden el cambio. Empezando por la propia cultura —anclada en la seguridad de la tradición analógica—, la ausencia de medios adecuados, y terminando por estructuras internas que no están preparadas para acoger las pretensiones de los planes. Y es precisamente esto último, los problemas en la circulación de flujos dentro de la organización, donde se concentran los principales obstáculos sobre los que tiene más efectividad la Inteligencia Aplicada. Este enfoque propone derribar las barreras en términos de infraestructuras y metodologías, para encontrar beneficios empíricos en todos y cada uno de los activos de la organización.
Todo bajo un mismo objetivo
Es la misma Inteligencia Artificial la que se ha granjeado un enfoque erróneo dentro del mundo empresarial. Y es que, aunque se trata de un modelo de negocio estructural y permanente, sus resultados son empíricos; un producto novedoso, una invención llamativa, o cualquier otro producto susceptible de atraer miradas. Por ejemplo, el año pasado la prensa internacional se deshizo en elogios hacia el Genius X, el nuevo cepillo de dientes de Oral-B que funciona a través de algoritmos IA. Se desconocía la estrategia que había llevado a la multinacional hasta ese artículo, y tampoco se exponían las bases sobre las que se había construido. Es decir, que los medios se rebozaban en los arquetipos sobre la IA que la industria del cine ha manufacturado durante décadas.
La Inteligencia Artificial es mucho más que un simple producto. Este es el resultado de un trabajo continuado por parte de las organizaciones. Y resulta un error manifiesto pensar en el futuro tecnológico como un mercado de grandes vanguardias de mercado. Medir, así el progreso, puede llevar a malentendidos, y no solo entre los miembros de la empresa. La IA no es infalible, y el consumidor puede llevarse a engaños si se abusa de un lenguaje pomposo y edulcorado que solo pretende reforzar intangibles. En 2016 uno de los usuarios de un automóvil autónomo de Tesla sufrió un accidente mortal al chocar con un camión por conducir sin poner las manos en el volante. La compañía norteamericana todavía sigue trabajando, cuatro años después, en contrarrestar la mala publicidad de aquel incidente.
Una empresa, siendo capaz de llevar a sus clientes determinados servicios o productos digitales, puede terminar avocada al fracaso si no cuenta con una cultura y unas políticas corporativas acordes al cambio derivado de la transformación. Y bajo este enunciado también ha de caber una responsabilidad fehaciente para con los clientes. Eso sí, el trabajo debe emprenderse desde los mecanismos internos de la organización. Mecanismos a los que Harvard Business Review hace referencia en un artículo, siguiendo la variable RODI (retorno de inversión digital). Esta pieza elabora en torno a los principales obstáculos que enfrenta cualquier empresa en términos de descoordinación de recursos y personal.
A tenor de la importancia que tiene el liderazgo en el proceso de transformación digital, una mala organización entre los directivos puede resultar en una implementación de la Inteligencia Artificial completamente desvirtuada. Para evitarlo, el ejecutivo debe concentrar sus esfuerzos en identificar los problemas y las consecuencias derivadas de cada oportunidad. Encontrando el consenso en esa cuestión, será fácil articular una toma de decisión unánime que permita alinear compromisos y desempeños en pos de un mismo objetivo. Y en ese movimiento deben estar contemplados los gaps o diferencias existentes entre las pretensiones y los recursos; entre lo que se pretende conseguir y la base de la que se parte, para entender a qué nivel asciende el esfuerzo conjunto de la organización.
Si los responsables de dejan llevar por tendencias o resultados ajenos falsamente extrapolables, es lógico pensar que se terminará enfrentando a numerosos problemas. Muchos procesos de digitalización fracasan porque la empresa toma como referencias modelos incorrectos, y acaba forzada a elegir entre aceptar grandes retrasos en la aceleración de la producción, y las ambiciones presurosas por cumplir lo prometido de los directivos. Por eso es importante que la implementación de nuevas herramientas en Inteligencia Artificial, y el cambio general, se inicie de forma horizontal desde un principio. Que todos los agentes de la organización cuenten con la misma información y la misma formación.
AIP: una respuesta concreta a una problemática compleja
A la falta de preparación de las empresas, y las variaciones constantes del entorno se le suma una necesidad creciente por solucionar problemas acuciantes. En este contexto Accenture presentaba el pasado 2019 la AIP; una plataforma de Inteligencia Aplicada cuyo aprovechamiento no está sujeto a la contratación de personal formado, ni a la adquisición de conocimientos obtusos derivados del Big Data. “Con una gran variedad de aplicaciones industriales a medida y más de 350 fuentes de datos, AIP te ayuda a reducir el CAPEX [inversiones en bienes de capital] en costosos proyectos de desarrollo de infraestructuras”, recoge el sitio oficial. ¿Cómo lo consigue? A partir de herramientas de Machine learning y Deep learning que se alimenta de la analítica, del IoT, y de cientos de fuentes de datos.
Es la propia proveedora la que dispone de profesionales del sector, como Pragsis Bidoop, que operan atendiendo a necesidades particulares de cada cliente. Esta fuerza productiva ofrece a las organizaciones la autonomía necesaria para destinar sus recursos a otras áreas críticas de la transformación. Lo hace simplificando el proceso, y evitando así los errores más habituales relacionados con las carencias culturales y los desajustes comunicativos y operativos. “Gracias a esta plataforma se puede aprovechar la IA para impulsar un nuevo crecimiento eficiente sin precedentes y, desbloquear nuevas visiones, modelos de negocio y, experiencias que estarán al alcance de cada organización”, apostilla el director ejecutivo de Accenture, Mike Sutcliff.
Esta propuesta no revoluciona ninguna industria de forma especial, pero sí recoge todos los factores que inciden en el desigual desarrollo de la cuarta revolución industrial y sus campos de estudio derivados. Ofrece a las empresas la oportunidad de escalar resultados sin acrecentar inversiones, de obtener flexibilidad sin arriesgarse a desmontar organigramas probados, y de adquirir nuevas competencias de forma gradual sin exponerse a los peligros cada vez más habituales de la red. La Inteligencia Artificial era, hasta ahora, un juguete marketiniano que únicamente atendía a necesidades coyunturales. Pero el futuro seguirá una lógica competitiva que hará necesario un enfoque más multidisciplinar; una salida provista de recursos estratégicos coordinados bajo el paraguas de la Inteligencia Aplicada.
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