Actualidad

Ángel Barbero, profesor del Máster en Marketing Online y Comercio Digital en EAE Business School.

Miércoles, 10 de Abril, 2019

Por Ángel Barbero, profesor del Máster en Marketing Online y Comercio Digital en EAE Business School.

Que la inteligencia artificial es uno de los cambios más importantes que estamos viviendo en esta incierta época lo cuentan ya hasta en los telediarios. Así que, como era de esperar, todas las empresas ya se están dando por enteradas, y muchas de ellas están enfrentándose a ello de una u otra manera. O al menos eso nos cuentan.

Según datos de una reciente encuesta de Mckinsey casi la mitad de las empresas consultadas había insertado algún tipo de inteligencia artificial en sus procesos productivos, y otro 30% está inmerso en proyectos piloto alrededor de ella. Es probable que los datos particulares en España y el resto de Europa, así como en Latinoamérica, sean mucho menos altos, pero no conozco ninguna empresa del IBEX35 español que no esté valorando cómo utilizar la inteligencia artificial en algún ámbito de su actividad.

Conviene acercarse un poco a la realidad que rodea a esta disciplina (si podemos llamarla así). Hay que tener en cuenta, para empezar, que lo que llamamos inteligencia artificial es una generalización que agrupa muchos tipos de tecnologías, metodologías y conceptos muy variados. Su aplicación actual y potencial también es muy diversa: desde un coche que se conduce a sí mismo, a una tienda que no tiene cajeros, o los métodos de control del fraude bancario, todos ellos se basan en tecnologías similares.

Explicar mejor lo que es la inteligencia artificial y el estado del arte en los diferentes sectores exigiría varios volúmenes, así que hoy me quiero centrar en los aspectos que considero críticos para la evolución de la inteligencia artificial en las empresas.

Datos

En cuanto se profundiza algo en la IA, uno se da cuenta de que los datos son críticos para el éxito de estos proyectos. No sólo su calidad, sino también su diversidad, su evolución temporal, los sesgos que habitualmente contienen, su origen, su sensibilidad, todo ello puede ser el origen de los problemas más importantes, pero también la base de su potencial éxito.

Modelos de negocio

Hay que asumir que aún no somos capaces de anticipar todo el potencial que ofrece la IA para el desarrollo en las empresas de nuevos servicios y negocios relacionados con ella. La  propia evolución nos irá dando las claves, lo que nos obligará a estar constantemente observando y probando para cambiar, incluso nuestra propia esencia como empresa.

Modelos de innovación

Las empresas se han lanzado a la transformación digital desde hace algunos años, pues es el faro que lo alumbra todo ahora, pero en muchos casos cuesta abajo y sin frenos, y en otros sólo como maquillaje sobre estructuras aún del siglo XX. Si una empresa no tiene un buen modelo de cambio e innovación, tiene altas probabilidades de fracaso.

Los modelos éticos

La inteligencia artificial nace de los datos y de los algoritmos y “enseñanzas” que aportamos los humanos. Eso implica que todos nuestros sesgos y modelos éticos se trasladan e incluso se magnifican una vez gestionados por una máquina. Es urgente una reflexión conjunta sobre ello para definir una base sólida que evite desviaciones peligrosas, incluso mediante un código ético específico, y las empresas deben tener una sólida base ética antes de lanzar este tipo de proyectos.

La tecnología

Aunque es cierto que casi todas las tecnologías involucradas en este campo han avanzado enormemente en los últimos años, aún queda mucho por recorrer, y en algunos casos podemos considerarnos aún a los albores de tecnologías más evolucionadas. Lo mejor está aún por llegar.

La legislación

El reto ético debe tener su correspondencia en nuevos modelos legales que incorporen elementos que hasta ahora nunca habíamos tenido en cuenta, como la relación entre las IA y sus creadores/dueños/usuarios, nuevos modelos de evaluación, etc. Es de esperar, como en otras ocasiones, que los legisladores lleguen tarde a la cita.

Todos estos retos pueden antojarse complejos de afrontar, pero a la vez la inteligencia artificial nos plantea un caso perfecto para impulsar los nuevos modelos de trabajo en las empresas, o lo que muchos llaman “transformación digital” (que tiene mucho de transformación, pero no necesariamente de digital).

La obligación que supone una estrategia de IA de involucrar múltiples perfiles, trabajar de forma iterativa, ágil, y en aprendizaje continuo, con tecnologías rápidamente cambiantes, es el paradigma perfecto de lo que supone la innovación y el cambio que todas las empresas tienen que abrazar en los próximos años.