Cómo las compañías ya están usando IA
Por Satya Ramaswamy
Harvard Business Review
Tecnología
Cada pocos meses parece que otro estudio advierte que una gran parte de la fuerza laboral está a punto de perder sus empleos debido a la inteligencia artificial. Hace cuatro años, un estudio de la Universidad de Oxford predijo que el 20% de los puestos de trabajo podrían ser automatizados en 2033. Incluso las perspectivas a corto plazo han sido bastante negativas: un informe de 2016 de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) los 21 países que componen su membresía podrían ser automatizados. Y en enero de 2017, el brazo de investigación de McKinsey calculó las pérdidas de empleo impulsadas por la IA en un 5%. Mi propia empresa publicó recientemente una encuesta de 835 grandes empresas (con un ingreso promedio de $20 mil millones) que predice una pérdida neta de puestos de trabajo entre 4% y 7% en las funciones clave del negocio para el año 2020 debido a la IA.
Sin embargo, nuestra investigación también encontró que, a corto plazo, estos temores pueden ser exagerados. Las empresas encuestadas -en 13 industrias manufactureras y de servicios en América del Norte, Europa, Asia-Pacífico y América Latina- usan IA mucho más frecuentemente en las actividades informáticas y mucho menos para automatizar las actividades humanas. Las transacciones de "máquina a máquina" son el fruto que baja de la IA, no el desplazamiento de las personas.
Por ejemplo, nuestra encuesta, que pidió a los gerentes de 13 funciones, de ventas y marketing a compras y finanzas, para indicar si sus departamentos estaban usando IA en 63 áreas centrales, encontró que la IA fue usada con más frecuencia para detectar y evitar intrusiones de seguridad informática en El departamento de TI. Esta tarea fue mencionada por el 44% de nuestros encuestados. Sin embargo, incluso en este caso, dudamos que AI esté automatizando los trabajos de las personas de seguridad de TI que ya no existen. De hecho, encontramos que está ayudando a los profesionales de TI a menudo muy sobrecargados a lidiar con los intentos de hacking geométricamente crecientes. AI está haciendo que los profesionales de seguridad de TI sean más valiosos para sus empleadores, no menos.
De hecho, aunque vimos ejemplos de compañías que usan IA en transacciones de computadora a computadora, como en los motores de recomendación que sugieren lo que un cliente debe comprar después o cuando realizan el comercio de valores en línea y la compra de medios, vimos que IT era una de las mayores adoptantes de IA. Y no era sólo para detectar los movimientos de un hacker en el centro de datos. TI estaba utilizando IA para resolver los problemas de soporte técnico de los empleados, automatizar el trabajo de poner nuevos sistemas o mejoras en la producción y asegurarse de que los empleados utilizaron la tecnología de proveedores aprobados. Entre el 34% y el 44% de las empresas globales encuestadas utilizan IA en sus departamentos de TI de estas cuatro maneras, supervisando enormes volúmenes de actividades máquina a máquina.
En marcado contraste, muy pocas de las compañías que encuestábamos utilizaban IA para eliminar completamente los trabajos. Por ejemplo, sólo el 2% está usando inteligencia artificial para monitorear el cumplimiento legal interno, y sólo el 3% para detectar fraudes de adquisiciones (por ejemplo, sobornos y propinas).
¿Qué pasa con la automatización de la línea de producción? Ya sea en el montaje de automóviles o seguros, sólo el 7% de las empresas manufactureras y de servicios están utilizando IA para automatizar las actividades de producción. Del mismo modo, sólo el 8% utiliza IA para asignar presupuestos en toda la empresa. Sólo el 6% utiliza IA en los precios.
Dónde encontrar la fruta baja colgando
Harvard Business Review
Tecnología
Cada pocos meses parece que otro estudio advierte que una gran parte de la fuerza laboral está a punto de perder sus empleos debido a la inteligencia artificial. Hace cuatro años, un estudio de la Universidad de Oxford predijo que el 20% de los puestos de trabajo podrían ser automatizados en 2033. Incluso las perspectivas a corto plazo han sido bastante negativas: un informe de 2016 de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) los 21 países que componen su membresía podrían ser automatizados. Y en enero de 2017, el brazo de investigación de McKinsey calculó las pérdidas de empleo impulsadas por la IA en un 5%. Mi propia empresa publicó recientemente una encuesta de 835 grandes empresas (con un ingreso promedio de $20 mil millones) que predice una pérdida neta de puestos de trabajo entre 4% y 7% en las funciones clave del negocio para el año 2020 debido a la IA.
Sin embargo, nuestra investigación también encontró que, a corto plazo, estos temores pueden ser exagerados. Las empresas encuestadas -en 13 industrias manufactureras y de servicios en América del Norte, Europa, Asia-Pacífico y América Latina- usan IA mucho más frecuentemente en las actividades informáticas y mucho menos para automatizar las actividades humanas. Las transacciones de "máquina a máquina" son el fruto que baja de la IA, no el desplazamiento de las personas.
Por ejemplo, nuestra encuesta, que pidió a los gerentes de 13 funciones, de ventas y marketing a compras y finanzas, para indicar si sus departamentos estaban usando IA en 63 áreas centrales, encontró que la IA fue usada con más frecuencia para detectar y evitar intrusiones de seguridad informática en El departamento de TI. Esta tarea fue mencionada por el 44% de nuestros encuestados. Sin embargo, incluso en este caso, dudamos que AI esté automatizando los trabajos de las personas de seguridad de TI que ya no existen. De hecho, encontramos que está ayudando a los profesionales de TI a menudo muy sobrecargados a lidiar con los intentos de hacking geométricamente crecientes. AI está haciendo que los profesionales de seguridad de TI sean más valiosos para sus empleadores, no menos.
De hecho, aunque vimos ejemplos de compañías que usan IA en transacciones de computadora a computadora, como en los motores de recomendación que sugieren lo que un cliente debe comprar después o cuando realizan el comercio de valores en línea y la compra de medios, vimos que IT era una de las mayores adoptantes de IA. Y no era sólo para detectar los movimientos de un hacker en el centro de datos. TI estaba utilizando IA para resolver los problemas de soporte técnico de los empleados, automatizar el trabajo de poner nuevos sistemas o mejoras en la producción y asegurarse de que los empleados utilizaron la tecnología de proveedores aprobados. Entre el 34% y el 44% de las empresas globales encuestadas utilizan IA en sus departamentos de TI de estas cuatro maneras, supervisando enormes volúmenes de actividades máquina a máquina.
En marcado contraste, muy pocas de las compañías que encuestábamos utilizaban IA para eliminar completamente los trabajos. Por ejemplo, sólo el 2% está usando inteligencia artificial para monitorear el cumplimiento legal interno, y sólo el 3% para detectar fraudes de adquisiciones (por ejemplo, sobornos y propinas).
¿Qué pasa con la automatización de la línea de producción? Ya sea en el montaje de automóviles o seguros, sólo el 7% de las empresas manufactureras y de servicios están utilizando IA para automatizar las actividades de producción. Del mismo modo, sólo el 8% utiliza IA para asignar presupuestos en toda la empresa. Sólo el 6% utiliza IA en los precios.
Dónde encontrar la fruta baja colgando
Entonces, ¿dónde debería buscar su empresa para encontrar tales frutas de baja colgado - aplicaciones de la IA que no van a matar puestos de trabajo sin embargo, podría dar grandes beneficios? A partir de nuestra encuesta y de las mejores prácticas de investigación sobre empresas que ya han generado retornos significativos en sus inversiones en IA, identificamos tres patrones que separan lo mejor del resto en lo que respecta a la IA. Los tres tratan sobre el uso de IA primero para mejorar las actividades de computadora a computadora (o máquina a máquina) antes de usarlo para eliminar trabajos:
Ponga la IA a trabajar en actividades que tengan un impacto inmediato en los ingresos y costos. Cuando Joseph Sirosh se unió a Amazon.com en 2004, comenzó a ver el valor de IA para reducir el fraude, las deudas incobrables y el número de clientes que no recibieron sus productos y proveedores que no recibieron su dinero. Cuando abandonó Amazon en 2013, su grupo había crecido de 35 a más de 1.000 personas que usaron el aprendizaje automático para hacer a Amazon más operativamente eficiente y efectivo. Durante el mismo período de tiempo, la compañía vio un aumento de 10 veces en los ingresos.
Después de unirse a Microsoft Corporation en 2013 como vicepresidente corporativo de Data Group, Sirosh lideró el uso de IA en la base de datos de la compañía, grandes datos y ofertas de aprendizaje automático. IA no era nuevo en Microsoft. Por ejemplo, la compañía había traído a un científico de datos en 2008 para desarrollar herramientas de aprendizaje automático que mejorarían su motor de búsqueda, Bing, en un mercado dominado por Google. Desde entonces, IA ha ayudado a Bing a duplicar su participación en el mercado de buscadores (hasta el 20%); A partir de 2015, Bing generó más de un billón de dólares en ingresos cada trimestre. (Ese fue el año en que Bing se convirtió en un negocio rentable para Microsoft). El uso de Microsoft de AI ahora se extiende mucho más allá de eso, incluyendo a su servicio de cloud computing Azure, que pone las herramientas de AI en manos de los clientes de Azure. (Divulgación: Microsoft es un cliente de TCS).
Busque oportunidades en la IA que podría ayudarle a producir más productos con el mismo número de personas que tiene hoy. La experiencia de IA del servicio de noticias de 170 años de edad, Associated Press es un gran ejemplo. La AP encontró en 2013 una demanda literalmente insaciable para las historias trimestrales de ganancias, pero su personal de 65 reporteros de negocios podría escribir sólo el 6% de las historias de ganancias posibles, dadas las 5,300 empresas públicas de Estados Unidos. Las noticias de ganancias de muchas pequeñas empresas no fueron reportadas en los servicios de AP (aparte de los datos tabulares publicados automáticamente). Así que ese año, AP empezó a trabajar con una firma de IA para entrenar software para escribir automáticamente historias de noticias de ganancias cortas. Para el año 2015, el sistema AI de AP estaba escribiendo 3.700 historias de ganancias trimestrales - 12 veces el número de escritos por sus reporteros de negocios. Esta es una aplicación máquina-a-máquina de la IA. El software IA es una máquina; el otro es el feed de datos digitales que AP obtiene de un proveedor de información financiera (Zacks Investment Research). Ningún periodista empresarial de AP perdió un empleo. De hecho, la IA ha liberado al personal para escribir más historias en profundidad sobre las tendencias del negocio.
Comience en la oficina de respaldo, no en la oficina. Se podría pensar que las empresas obtendrán los mayores beneficios de la IA en las funciones empresariales que tocan a los clientes todos los días (como marketing, ventas y servicio) o incrustándolo en los productos que venden a los clientes (por ejemplo, - la limpieza de la parrilla de la barbacoa, el refrigerador self-replenishing, etc.). Nuestra investigación dice lo contrario. Pedimos a los participantes de la encuesta que estimaran sus retornos sobre la IA en la mejora de los ingresos y los costos, y luego comparamos las respuestas de las empresas con las mayores y mejoras (las llaman "líderes de la IA") a las respuestas de las empresas seguidroras con las mejoras más pequeñas"). Alrededor del 51% de nuestros líderes de IA predice que para el 2020 la IA tendrá su mayor impacto interno en sus funciones de back-office de TI y finanzas/contabilidad; sólo el 34% de los seguidores de la IA dijeron lo mismo. Por el contrario, el 43% de los seguidores de la IA dijeron que el impacto de la IA sería mayor en las áreas frontales de marketing, ventas y servicios, pero sólo el 26% de los líderes de la IA consideró que estaría allí. Creemos que los líderes tienen la idea correcta: enfocar sus iniciativas de la IA en la oficina de respaldo, particularmente donde hay muchas interacciones de computadora a computadora en TI y finanzas/contabilidad.
Los ordenadores de hoy son mucho mejores en la gestión de otras computadoras y, en general, objetos inanimados o información digital de lo que son en la gestión de las interacciones humanas. Cuando las empresas utilizan la IA en este ámbito, no tienen que eliminar los puestos de trabajo. Sin embargo, las aplicaciones que destruyen el empleo de la IA son lo que dominan los titulares: automóviles y camiones sin conductor, compradores de robots y preparadores de alimentos, y mucho más.
No se equivoquen: la automatización y la inteligencia artificial eliminarán algunos trabajos. Los chatbots para el servicio al cliente han proliferado; los robots en el piso de la fábrica son reales. Pero creemos que las empresas serían prudentes usar AI primero donde sus computadoras ya interactúan. Hay un montón de frutas de bajo colgante allí para mantenerlos ocupados durante años.
Satya Ramaswamy es vicepresidente y jefe global del grupo de empresas digitales de Tata Consultancy Services.
Ponga la IA a trabajar en actividades que tengan un impacto inmediato en los ingresos y costos. Cuando Joseph Sirosh se unió a Amazon.com en 2004, comenzó a ver el valor de IA para reducir el fraude, las deudas incobrables y el número de clientes que no recibieron sus productos y proveedores que no recibieron su dinero. Cuando abandonó Amazon en 2013, su grupo había crecido de 35 a más de 1.000 personas que usaron el aprendizaje automático para hacer a Amazon más operativamente eficiente y efectivo. Durante el mismo período de tiempo, la compañía vio un aumento de 10 veces en los ingresos.
Después de unirse a Microsoft Corporation en 2013 como vicepresidente corporativo de Data Group, Sirosh lideró el uso de IA en la base de datos de la compañía, grandes datos y ofertas de aprendizaje automático. IA no era nuevo en Microsoft. Por ejemplo, la compañía había traído a un científico de datos en 2008 para desarrollar herramientas de aprendizaje automático que mejorarían su motor de búsqueda, Bing, en un mercado dominado por Google. Desde entonces, IA ha ayudado a Bing a duplicar su participación en el mercado de buscadores (hasta el 20%); A partir de 2015, Bing generó más de un billón de dólares en ingresos cada trimestre. (Ese fue el año en que Bing se convirtió en un negocio rentable para Microsoft). El uso de Microsoft de AI ahora se extiende mucho más allá de eso, incluyendo a su servicio de cloud computing Azure, que pone las herramientas de AI en manos de los clientes de Azure. (Divulgación: Microsoft es un cliente de TCS).
Busque oportunidades en la IA que podría ayudarle a producir más productos con el mismo número de personas que tiene hoy. La experiencia de IA del servicio de noticias de 170 años de edad, Associated Press es un gran ejemplo. La AP encontró en 2013 una demanda literalmente insaciable para las historias trimestrales de ganancias, pero su personal de 65 reporteros de negocios podría escribir sólo el 6% de las historias de ganancias posibles, dadas las 5,300 empresas públicas de Estados Unidos. Las noticias de ganancias de muchas pequeñas empresas no fueron reportadas en los servicios de AP (aparte de los datos tabulares publicados automáticamente). Así que ese año, AP empezó a trabajar con una firma de IA para entrenar software para escribir automáticamente historias de noticias de ganancias cortas. Para el año 2015, el sistema AI de AP estaba escribiendo 3.700 historias de ganancias trimestrales - 12 veces el número de escritos por sus reporteros de negocios. Esta es una aplicación máquina-a-máquina de la IA. El software IA es una máquina; el otro es el feed de datos digitales que AP obtiene de un proveedor de información financiera (Zacks Investment Research). Ningún periodista empresarial de AP perdió un empleo. De hecho, la IA ha liberado al personal para escribir más historias en profundidad sobre las tendencias del negocio.
Comience en la oficina de respaldo, no en la oficina. Se podría pensar que las empresas obtendrán los mayores beneficios de la IA en las funciones empresariales que tocan a los clientes todos los días (como marketing, ventas y servicio) o incrustándolo en los productos que venden a los clientes (por ejemplo, - la limpieza de la parrilla de la barbacoa, el refrigerador self-replenishing, etc.). Nuestra investigación dice lo contrario. Pedimos a los participantes de la encuesta que estimaran sus retornos sobre la IA en la mejora de los ingresos y los costos, y luego comparamos las respuestas de las empresas con las mayores y mejoras (las llaman "líderes de la IA") a las respuestas de las empresas seguidroras con las mejoras más pequeñas"). Alrededor del 51% de nuestros líderes de IA predice que para el 2020 la IA tendrá su mayor impacto interno en sus funciones de back-office de TI y finanzas/contabilidad; sólo el 34% de los seguidores de la IA dijeron lo mismo. Por el contrario, el 43% de los seguidores de la IA dijeron que el impacto de la IA sería mayor en las áreas frontales de marketing, ventas y servicios, pero sólo el 26% de los líderes de la IA consideró que estaría allí. Creemos que los líderes tienen la idea correcta: enfocar sus iniciativas de la IA en la oficina de respaldo, particularmente donde hay muchas interacciones de computadora a computadora en TI y finanzas/contabilidad.
Los ordenadores de hoy son mucho mejores en la gestión de otras computadoras y, en general, objetos inanimados o información digital de lo que son en la gestión de las interacciones humanas. Cuando las empresas utilizan la IA en este ámbito, no tienen que eliminar los puestos de trabajo. Sin embargo, las aplicaciones que destruyen el empleo de la IA son lo que dominan los titulares: automóviles y camiones sin conductor, compradores de robots y preparadores de alimentos, y mucho más.
No se equivoquen: la automatización y la inteligencia artificial eliminarán algunos trabajos. Los chatbots para el servicio al cliente han proliferado; los robots en el piso de la fábrica son reales. Pero creemos que las empresas serían prudentes usar AI primero donde sus computadoras ya interactúan. Hay un montón de frutas de bajo colgante allí para mantenerlos ocupados durante años.
Satya Ramaswamy es vicepresidente y jefe global del grupo de empresas digitales de Tata Consultancy Services.
Editores originales conservan todos los derechos.
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