Por: John Roach.
En los años recientes, algunas de las compañías de más rápido crecimiento del mundo han desplegado inteligencia artificial para resolver problemas específicos de negocio. De hecho, de acuerdo con nueva investigación de mercado por parte de Microsoft sobre cómo la IA cambiará la dirección, estas compañías de crecimiento elevado son dos veces más propensas a implementar IA de manera activa que las compañías de crecimiento más lento.
Aún más, las compañías de crecimiento elevado están más avanzadas en sus implementaciones de IA, cerca de la mitad planean utilizar más IA en el año que viene para mejorar la toma de decisión en comparación con alrededor de un tercio de las compañías con crecimiento más lento. Aun así, menos de dos de cada 10 de incluso las compañías con crecimiento alto han comenzado a integrar IA en sus operaciones, como descubrió la investigación.
“Existe una brecha entre lo que la gente quiere hacer y la realidad de lo que sucede en sus organizaciones hoy en día, y la realidad de si su organización ya está lista”, comentó Mitra Azizirad, vicepresidenta corporativa para mercadotecnia de IA en Microsoft en Redmond, Washington.
“Desarrollar una estrategia para IA se extiende más allá de los problemas de negocio”, explicó. “Va hasta el liderazgo, comportamientos y capacidades requeridos para infundir una cultura lista para la IA en su organización”.
En el camino para desarrollar una estrategia, los ejecutivos y otros líderes de negocio se encuentran atascados con preguntas sobre cómo y dónde comenzar a implementar IA a través de sus compañías; los cambios culturales que la IA requiere que las compañías lleven a cabo; y cómo construir y utilizar IA en maneras que sean responsables, protejan la privacidad y la seguridad, y cumplan con las reglas y regulaciones gubernamentales.
Hoy, Azizirad y su equipo lanzan AI Business School de Microsoft para ayudar a los líderes de negocio a navegar por estas preguntas. El curso en línea gratuito consta de una serie de clases magistrales que buscan impulsar a los líderes de negocio a que lideren con confianza en la era de IA.
Foco en estrategia, cultura y responsabilidad
Los materiales del curso AI Business School incluyen casos de estudio y guías escritos de manera breve, además de videos de conferencias, perspectivas y charlas a los que los ocupados ejecutivos pueden acceder en pequeñas dosis cuando tengan tiempo. Una serie de cortos videos introductorios brindan un vistazo general de las tecnologías IA que dirigen el cambio a través de industrias, pero la mayor parte del contenido se enfoca en gestionar el impacto de IA en la estrategia de la compañía, su cultura y responsabilidad.
“Esta escuela es una manera de entrar a profundidad en cómo desarrollar una estrategia e identificar inhibidores antes de que sucedan en la implementación de IA en su organización”, comentó Azizirad.
La escuela de negocios complementa otras iniciativas de aprendizaje en IA en Microsoft, incluida la AI School enfocada en desarrolladores y Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence, que brinda habilidades listas para el trabajo y experiencia del mundo real a ingenieros y otras personas que buscan mejorar sus habilidades en IA y ciencia de los datos.
A diferencia de estas otras iniciativas, AI Business School no es técnica y está diseñada para preparar a los ejecutivos a liderar sus organizaciones en un camino de transformación con IA, de acuerdo con Azizirad.
Nick McQuire, un analista que cubre inteligencia artificial para CCS Insight, dijo que más del 50 por ciento de las compañías que su firma han encuestado ya han comenzado o a investigar, a poner a prueba o a implementar proyectos específicos con IA y aprendizaje automático, pero muy pocos utilizan IA en su organización e identifican oportunidades de negocio y problemas que la IA puede enfrentar.
“Esto es porque hay un entendimiento limitado en la comunidad de negocios sobre qué es IA, qué puede hacer y, al final, cuáles son las aplicaciones”, comentó. “Lo que quiere Microsoft es cerrar esa brecha”.
Enseñar con el ejemplo
INSEAD, escuela de posgrados en negocios con campus en Europa, Asia y el Medio Este, se asoció con Microsoft para construir el módulo de estrategia de AI Business School, que incluye casos de estudio sobre compañías a través de muchas industrias que han transformado sus negocios con IA de manera exitosa.
Por ejemplo, un caso de estudio sobre Jabil describe cómo uno de los proveedores de soluciones de manufactura más grande del mundo fue capaz de reducir los gastos generales e incrementar la calidad de la línea de producción al utilizar IA para revisar partes electrónicas mientras son fabricadas, para liberar a los empleados para que se enfoquen en actividades de valor agregado que las máquinas no pueden llevar a cabo.
“Todavía hay mucho trabajo que debe tener la pieza del capital humano en él, en especial si no es algo que se preste por sí mismo a un proceso estandarizado”, explicó Gary Cantrell, vicepresidente y jefe de información en Jabil.
Una clave para implementar IA, agregó Cantrell, fue el foco del equipo de liderazgo en comunicar de manera clara a los empleados la estrategia de la compañía alrededor de IA, para eliminar actividades rutinarias y repetitivas para liberarlos y permitir que se enfoquen en actividades que no pueden ser automatizadas.
“Si adivinan o especulan, sin duda esto se volverá contraproducente en cierto momento”, comentó. “Así que, entre mejor trabajo hagan en mantener unido al equipo con la dirección que han tomado, la adopción será mejor y más rápida”.
Preparar una cultura lista para IA
Los módulos de cultura y responsabilidad de AI Business School también ponen un foco central en los datos. Después de todo, las compañías que adoptan IA de manera exitosa necesitan compartir datos de manera abierta entre departamentos y funciones de negocio, explicó Azizirad, y asegurarse que todos los empleados pueden participar en el desarrollo e implementación de aplicaciones de IA impulsadas por datos.
“Necesitan comenzar con un enfoque abierto sobre cómo los datos de una organización van a ser utilizados, cuáles son las bases de IA, para obtener los resultados que se han fijado”, comentó, y agregó que los líderes exitosos fomentan un enfoque inclusivo en IA que reúne a diferentes roles y rompe los silos de datos.
Para ilustrar el punto, Microsoft AI Business School destaca un caso de estudio del equipo de mercadotecnia de Microsoft, que quería utilizar IA para conseguir mejor ventas potenciales para que las persiga el equipo de ventas. Para construir la solución, los empleados de mercadotecnia se asociaron con científicos de datos para crear modelos de aprendizaje automático que sopesan miles de variables para conseguir ventas potenciales. La colaboración reunió el conocimiento en ventas potenciales de calidad de los empleados de mercadotecnia con la experiencia en aprendizaje automático de los científicos de datos.
“En el caso de IA y en el caso de la cultura, la gente más cercana al problema de negocio que tratas de resolver es la que en verdad necesita estar involucrada”, comentó Azizirad y agregó que el equipo de ventas ha comenzado a adoptar el modelo de consecución de ventas potenciales porque ellos confían que producirá prospectos de ventas de alta calidad.
IA y la responsabilidad
Construir confianza también viene con desarrollar e implementar sistemas de IA de manera responsable, un área que la investigación de mercado de Microsoft ha encontrado que hace eco con los líderes de negocio. Entre las compañías de alto crecimiento, la investigación encontró que entre más líderes saben de IA, más van a reconocer que necesitan asegurarse que esta sea implementada de manera responsable.
El módulo de AI Business School sobre las implicaciones de una IA responsable muestra la propia labor de Microsoft en esta área. Los materiales del curso incluyen ejemplos del mundo real en el que los líderes en Microsoft aprenden lecciones como la necesidad de salvaguardar a los sistemas de IA contra ataques maliciosos y la necesidad de que los sistemas detecten sesgos en conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos.
“Con el tiempo, conforme las compañías se vuelvan dependientes a nivel operativo de estos algoritmos y modelos de aprendizaje automático que han construido, habrá un mayor foco en el gobierno de datos”, comentó McQuire, analista de CCS
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