¿Podemos juzgar la IA por su halo, no por el retorno de la inversión?
Publicado: 2020-08-16Ahora es más que nunca cuando las empresas necesitan depositar su confianza en una solución de IA
Las implicaciones éticas pueden considerarse cuestionables pero es un mal necesario
La I+D para cualquier proyecto de IA suele tener un coste elevado
La pandemia de Covid-19 ha hecho que el retorno de la inversión en IA sea redundante. La adopción mundial de la IA ha acabado con el mito de que la IA requiere una inversión intensiva en infraestructura, cambios de procesos y mano de obra. Se ha visto que las soluciones impulsadas por IA se han convertido en el factor determinante de la supervivencia de una empresa. Las empresas han realineado sus prioridades para sobrevivir a la pandemia. Varias empresas emergentes entraron en acción y crearon soluciones basadas en IA que ayudaron a todos los sectores.
En el sector manufacturero, por ejemplo, para lograr el distanciamiento social, solo el 50-75% de los empleados pueden venir a las fábricas. Estos empleados deben seguir las reglas de distanciamiento social y cumplimiento de máscaras. Mantener la línea de montaje en funcionamiento, al mismo tiempo que se garantiza la seguridad sanitaria de los trabajadores, es una responsabilidad adicional a la que se enfrentan las empresas.
El miedo a que las instalaciones de fabricación queden selladas en caso de que se detecten múltiples casos positivos entre los empleados, también cobra mucha importancia. Supervisar el distanciamiento social y el cumplimiento de las mascarillas en todo momento no es humanamente posible, incluso con la vigilancia por circuito cerrado de televisión. La posibilidad de un error humano y el posterior juego de culpas en un lugar de trabajo solo se suma al estrés preexistente.
Ahora es más que nunca cuando las empresas necesitan depositar su confianza en una solución de IA. La visión por computadora, por ejemplo, es una solución de inteligencia artificial que analiza las transmisiones de cámaras de CCTV en vivo y genera alertas en tiempo real. Puede conectarse a la infraestructura de CCTV preexistente y ayudar a los empleadores a monitorear la máscara facial junto con el incumplimiento del distanciamiento social, todo en tiempo real. A diferencia de los humanos, la tecnología es binaria. Si una persona no lleva mascarilla, ya sea el director general o el pasante, el sistema activará una alarma.
Esto ayuda a mantener seguras las instalaciones de fabricación, ya que reduce la propagación del virus y aumenta la moral de la fuerza laboral. Las empresas pueden optar por mostrar el porcentaje de uso de mascarilla o cumplimiento de distanciamiento social seguido en su sitio web o enviar mensajes a los empleados con análisis de datos al final de su turno. Las soluciones de visión artificial facilitan la gestión de multitudes en lugares como comedores y crean rotaciones de turnos para garantizar la máxima productividad. La IA también ayuda a la empresa a mantenerse a flote, crear instalaciones seguras para el trabajo y también ayudar a aumentar la moral de los empleados.
Lo que puedes medir, lo puedes administrar. Los hechos y las cifras que surgen de las industrias que han invertido en IA desde un punto de vista B2B, particularmente en lo que respecta al ROI tangible, muestran claramente una tendencia. Para muchas industrias, este ROI es subjetivo. Por ejemplo, las soluciones de HSE utilizan IA que ayuda a prevenir accidentes, discapacidades y muertes. Se salvan vidas porque la solución basada en IA monitorea la ruta de la carretilla elevadora y genera una alerta en tiempo real cuando un peatón se interpone en su camino.
La identificación de cuasi accidentes, el control del EPP, el cumplimiento de normas térmicas y contra incendios son solo algunas de las facetas en las que la IA ha podido proporcionar un alto nivel de precisión al prevenir accidentes. La parte tangible varía desde conocimientos prácticos que conducen a un canal de ventas sólido para una empresa de productos simplemente identificando patrones de hábitos de las personas en el comercio minorista y, a su vez, mejorando la experiencia de compra. La pandemia ha provocado un aumento sin precedentes en las compras en línea, proporcionando a las empresas datos para analizar las elecciones de los compradores. El uso de la IA, en este caso, conducirá a una elaboración de perfiles más precisa de las personas y a la publicidad dirigida.
Las implicaciones éticas pueden considerarse cuestionables pero es un mal necesario. La huella digital siempre ha existido, la IA reconoce que la usa para comprender patrones y proporcionar información que, de otro modo, sería invisible para la contraparte humana. AI ha impulsado varias facetas de una gama de industrias como la atención médica, el comercio minorista, la educación, la cadena de suministro y la fabricación. Ya sea la eficiencia de los procesos, la seguridad, el desperdicio, la predicción del mercado o la planificación de recursos, la IA tiene una base sólida en todas estas funciones.
Si bien las estadísticas reales del ROI para las empresas que adoptaron la IA en 2020 aún no han aparecido, una encuesta de 2019 realizada por Gartner ofrece una imagen realista. Alrededor del 37% de las organizaciones han implementado IA de una forma u otra en 89 países. Esto equivale a aprox. Aumento del 270% en los últimos cuatro años. Se prevé que para 2021, el 80 % de las tecnologías emergentes tendrán algún tipo de base de IA.
Los desafíos se destacan en un informe de AI Stats News. Afirma que alrededor del 65% de las empresas no han visto ganancias comerciales de sus inversiones en IA. También se ha reconocido que la I+D en este dominio aún no ha alcanzado todo su potencial. Esta discrepancia se puede atribuir a una serie de elementos que tienen en cuenta las diferentes etapas del proceso de implementación de IA, junto con una grave escasez de talento y problemas de gestión del tiempo.
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La carrera del retorno de la inversión
La adopción de emergencia de la IA definitivamente traería su parte de problemas, como pasar por alto parámetros importantes como la protección de la privacidad de los empleados. Sin embargo, las empresas no deben tratar a la IA como una entidad única y homogénea. La identificación de la implementación correcta es fundamental para lograr un ROI tangible para cada tecnología de la nueva era en el ecosistema empresarial de todo el mundo. Cada industria y organización es diferente y la clave es identificar el ajuste adecuado para sus requisitos.
La I+D para cualquier proyecto de IA suele tener un coste elevado. Se requiere una gran cantidad de datos para entrenar el algoritmo de IA. Un obstáculo importante que enfrentan las organizaciones es no tener el conjunto de datos correcto para entrenar su IA. Las etiquetas incorrectas o los valores faltantes eventualmente dan como resultado discrepancias en el resultado.
Según la encuesta MIT Sloan Management Review y BCG, alrededor del 40% de las organizaciones que realizan "inversiones significativas" en IA no reportan ganancias comerciales de la IA. Es fundamental estar informado sobre lo que la IA puede y no puede hacer. Todavía es difícil proporcionar una experiencia personalizada similar a la humana con los chatbots basados en NLP, ya que la IA no puede imitar la emoción y la empatía humanas. La transparencia es crucial; si las personas saben que están hablando con un chatbot, no esperarán que tenga emociones humanas y que sea más objetivo en su conversación.
Muchos bancos ya han comenzado una forma de experiencia de chat mixta en la que un chatbot primero toma detalles como el nombre, el problema enfrentado y otros detalles antes de traer a una persona para que prosiga con la conversación. Esto ayuda a ahorrar tiempo y dinero a la organización, ya que el no. de los empleados disminuyen. Cuanto más penetren los datos en el sistema, mejor equipados estarán los bots de PNL para manejar preguntas más complejas.
A los líderes empresariales que tienen expectativas realistas de la IA les va mejor a largo plazo. Los protocolos básicos que les ayudan a comprender y utilizar mejor la IA son:
- Las organizaciones deben participar en la adquisición estratégica de datos
- La necesidad de almacenes de datos unificados
- Automatización generalizada
- Aceptación y conocimiento de nuevos roles en el campo como: científico de datos, analista de datos, ingeniero de ML
- División del trabajo basada en la experiencia en la materia para nuevos roles
Tres pilares para una implementación exitosa de IA
Los expertos en dominios como Andrew Ng insisten en que los tres pilares de la inteligencia para una implementación exitosa de la IA en cualquier organización son la diligencia comercial, tecnológica y ética. El equipo de ventas y marketing, con intuición y experiencia, debe dar la misma importancia al análisis basado en datos al tomar decisiones comerciales. La ética, en términos de privacidad de datos, confidencialidad y educación de los usuarios finales, constituye la base de cualquier organización impulsada por IA.
Cuando se usa éticamente, la IA tiene el potencial de democratizar el mundo. Es importante construir equipos multifuncionales donde el conocimiento del dominio se superponga. Esto ayuda a los expertos a elaborar mejores estrategias sobre la base de una perspectiva holística. Es un activo a largo plazo que ayuda a las organizaciones a planificar y priorizar los KPI de una manera más basada en datos.
Para generar una fuerte tracción y un ROI efectivo, las organizaciones deben establecer objetivos pragmáticos cuando se trata de adoptar IA en las operaciones de la empresa. La IA es un campo emergente y, actualmente, es evidente que, debido a la falta de comprensión del uso de la IA, muchas organizaciones no saben cómo aprovecharla adecuadamente. Las organizaciones necesitan adoptar estos protocolos pequeños pero efectivos para canalizar el éxito. Estos son:
- Priorizar proyectos piloto de IA
- Cree un equipo interno de IA
- Brindar capacitación básica en IA a equipos multifuncionales en la organización.
- Desarrolle comunicación interna y externa: alinee a sus partes interesadas sobre cómo su empresa está navegando y elaborando estrategias sobre la integración de la IA en las operaciones.
Existen conceptos erróneos comunes en torno a las inversiones en IA. Se afirma que la IA requiere una inversión intensiva en infraestructura, cambios de procesos y mano de obra. De manera similar, a menudo se escucha que, por lo general, las organizaciones no ven un ROI antes de varios años. Esto no podría estar más lejos de la verdad. Los motores de IA modernos pueden ejecutarse en las instalaciones utilizando aceleradores como GPU de NVIDIA para acceder a los datos en el sitio.
Estos podrían ser datos visuales de filmaciones de CCTV, datos operativos de máquinas y sus controladores. Los motores de IA modernos también son rápidos, flexibles y extremadamente livianos. Las complejas canalizaciones de IA en torno al seguimiento, la detección y la clasificación en transmisiones de 8 cámaras a 30 FPS pueden ejecutarse en un dispositivo de borde que cuesta menos de USD 100 y se puede implementar en unas pocas semanas.
Cada vez es más sencillo para las organizaciones definir y crear canalizaciones adaptadas a sus necesidades. La información disponible de la IA permite a una organización reducir costos, garantizar la seguridad y mejorar la calidad, todo lo cual conduce a un ROI tangible.
Conclusión
Las economías de todo el mundo se están hundiendo, las nubes de recesión se avecinan. AI proporciona un lado positivo en estos tiempos oscuros. La pandemia creó poderosos ecosistemas de inteligencia artificial en todo el mundo. Ha ayudado a la logística, la distribución de la cadena de suministro y las ventas, permitiendo que las organizaciones se desempeñen lo más cerca posible del óptimo después del cierre. Las empresas han comenzado a funcionar y se salvan varias vidas. Por cada rupia invertida en un sistema de IA adecuado para una organización, ha ayudado a ahorrar mucho más.
Con el tiempo surgirán las estadísticas reales. El nuevo mundo también requerirá diferentes parámetros para juzgar todo, incluido el ROI para la implementación de una solución de IA. A partir de ahora, el centro de atención se centra en la IA. Aunque algunas personas esperan espinas, el mundo puede ver claramente un halo.