La inteligencia artificial (IA), o tecnología cognitiva, ya no consiste en una máquina que juega al ajedrez. La IA está en las calles, conduciendo nuestros coches. Está en nuestros centros de atención telefónica, hablando con los clientes. La IA redacta y revisa documentos jurídicos con una precisión impecable. Incluso realiza operaciones bursátiles utilizando índices derivados de imágenes satelitales. Basta con espolvorear un poco de IA sobre cualquier cosa, al parecer, para que renazca.
La IA se basa en modelos analíticos y datos digitales en forma de flujos vastos y continuos. Los modelos procesan rápidamente los datos y generan conclusiones con un matiz sorprendentemente humano. Algunos marcos de IA utilizan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para crear un ciclo de autoaprendizaje automatizado y evolución ininterrumpida.
Las organizaciones están comprendiendo que pueden aprovechar la IA para crear empresas adaptativas potentes y en tiempo real. En otras palabras, podríamos tener organizaciones que cambien casi intuitivamente en respuesta a un entorno cambiante.
Aceptar la incertidumbre
Aunque es fácil ver que la IA tiene un potencial revolucionario, su verdadera importancia reside en que las organizaciones ya no tienen que preocuparse por las incertidumbres. Tras siglos intentando crear organizaciones y economías estables, los líderes empresariales no tienen por qué temer la inestabilidad. Con la IA como aliada, acabarán por aceptarla. Sabrán que sus oídos, ojos, manos, piernas y, nos atrevemos a decir, mentes digitales aprovecharán al máximo cada oportunidad, por impredecible que llegue a ser el entorno.
Todas las miradas puestas en el sector sanitario de EE. UU.
Un estudio mundial reciente sobre la IA, realizado por The Economist Intelligence Unit (EIU) en nombre de Wipro, nos indica qué sectores están adoptando primero la IA y por qué. Muestra que el sector sanitario de EE. UU. está a la cabeza en la aplicación de la IA.
Expresado como índice, el puntaje de implementación de la IA en las organizaciones representadas en la encuesta es de 2.40 en una escala de 1 a 5 (donde 1 = incipiente, 2 = exploratoria, 3 = experimental, 4 = aplicada y 5 = implementada). Esto significa que muchas de las organizaciones que participaron en el estudio están a solo unos meses de iniciar una experimentación activa.
El puntaje del índice es más alto en América del Norte (2.61), lo que refleja que los laboratorios y las universidades de EE. UU. ya han invertido durante años en investigación fundamental sobre IA.
«Ralf Herbrich, director de aprendizaje automático de Amazon, cree que el liderazgo de EE. UU. se debe en parte también al gran entusiasmo por la tecnología de consumo», afirma el informe de la EIU.
«Sin embargo, señala [Herbrich], Europa ha tomado la delantera en áreas de la IA como el procesamiento del lenguaje natural en entornos multilingües. Y al menos un pronosticador predice que Asia-Pacífico experimentará un crecimiento de las tecnologías de IA más rápido que otras regiones entre 2016 y 2020».
Aunque las iniciativas actuales de IA se encuentran en gran medida entre las etapas exploratoria y experimental, pronto cobrarán impulso los ciclos de mejora basados en el aprendizaje automático. Después, creemos que todo avanzará a un ritmo vertiginoso. Hoy, si queremos buscar señales tempranas del rumbo de la IA, conviene prestar atención a la salud y las ciencias de la vida, el comercio minorista, la industria manufacturera y los servicios financieros.
Una dieta de datos: requisito previo para la IA
Como señala el estudio, el liderazgo del sector de la salud no sorprende a los expertos entrevistados por los investigadores. Jerry Kaplan, profesor visitante de la Universidad de Stanford en California, y James Hendler, director del Instituto de Exploración de Datos y Aplicaciones del Instituto Politécnico Rensselaer en Troy, Nueva York, creen que, a medio plazo, la prestación de servicios de salud ofrece mejores perspectivas para aplicar la IA que otros campos. Kaplan afirmó que el potencial de la IA en la atención sanitaria depende de los enormes volúmenes de datos de pacientes e investigación médica que ha acumulado el sector: «La amplia disponibilidad de datos sobre resultados, procedimientos, ensayos clínicos, gastos y otras áreas significa que el uso de técnicas de aprendizaje automático puede ofrecer perspectivas únicas y útiles».
La salud y las ciencias de la vida, el comercio minorista, la industria manufacturera y los servicios financieros son, por tanto, los sectores que podrían ser testigos de la primera ola de hipertransformación impulsada por la IA. Todos tienen algo en común: una trayectoria favorable en la generación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos, el componente esencial de la IA.
Las empresas que no cuenten con una sólida cultura centrada en los datos para impulsar la IA se verán afectadas. Los ejecutivos son muy conscientes de ello: hasta un 44% de los ejecutivos encuestados para el informe consideró que retrasar la implementación de la IA hará que sus empresas sean vulnerables a nuevas empresas tecnológicas emergentes y disruptivas. La única manera de contrarrestarlo es dar máxima prioridad a la adquisición y gestión de datos. Los datos son un requisito previo para implementar la IA. Una vez que se dispone de una estrategia de datos integral y preparada para el futuro, una organización puede decidir qué componente de IA desarrollar, cuál comprar, con quién asociarse y cuáles de las aplicaciones existentes hacer más autónomas.
