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3 formas en las que la IA está cambiando el funcionamiento de las empresas

Por Karthik Narain, Bhaskar Ghosh, H. James Wilson, y Prashant Shukla

Innovación

Harvard Business Review

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Resumen. La revolución de la IA, que se basa en las TI y la digitalización, está superando las limitaciones en al menos tres áreas de gran importancia para las empresas: 1) permite la reinvención continua de la empresa en lugar de la transformación periódica, 2) utiliza inteligencia en tiempo real en lugar de depender de software actualizado episódicamente y 3) sintetiza múltiples modos de datos en lugar de estar restringido a un único tipo de entrada, como solo texto o solo imágenes. Hoy en día, las empresas líderes están aprovechando estos atributos revolucionarios de la IA para crear estrategias que las distinguen de sus competidores y, de paso, redefinen la forma en que los humanos y las máquinas trabajan juntos.

Se dice que el legendario pionero de la informática Douglas Engelbart observó que “la revolución digital es mucho más importante que la invención de la escritura o incluso de la imprenta”. Esas revoluciones se producen cuando una nueva tecnología trasciende los límites de las tecnologías anteriores, como la imprenta, que permitía copiar a mano los manuscritos en forma tediosa. La digitalización rompió los límites de la recopilación, el análisis y la comunicación de grandes cantidades de información y dio lugar a procesos empresariales enormemente acelerados, modelos empresariales innovadores y al mundo globalizado de Internet. Ahora, la revolución digital está siendo superada por la revolución de la inteligencia artificial. Y esta vez, la velocidad, la escala y el alcance de la transformación industrial eclipsarán las convulsiones anteriores. Según nuestro análisis económico, los avances en la inteligencia artificial y en el sector de la tecnología y las TI crearán tanto valor en los próximos cinco años como en los diez anteriores, lo que indica transformaciones a gran escala en otras industrias.

3 áreas en las que la IA cambiará las reglas del juego para las empresas

La revolución de la IA, que se basa en las TI y la digitalización, está superando las limitaciones en al menos tres áreas de gran importancia para las empresas: 1) permite la reinvención continua de la empresa en lugar de la transformación periódica, 2) utiliza inteligencia en tiempo real en lugar de depender de software actualizado episódicamente y 3) sintetiza múltiples modos de datos en lugar de estar restringido a un único tipo de entrada, como solo texto o solo imágenes. Hoy en día, las empresas líderes están aprovechando estos atributos revolucionarios de la IA para crear estrategias que las distinguen de sus competidores y, de paso, redefinen la forma en que los humanos y las máquinas trabajan juntos.

Reinvención empresarial continua

Debido a los rápidos cambios en el sentimiento de los consumidores, la geopolítica y las finanzas globales, la naturaleza estática de la era digital se ha visto sometida a una intensa presión. Las empresas ya no pueden darse el lujo de una transformación periódica y escalonada, dictada por el ritmo de las actualizaciones de software. Ahora deben adaptarse dinámicamente a condiciones que pueden cambiar casi de la noche a la mañana.

Pensemos en cómo Netflix, a pesar de la competencia significativa, se mantiene a la vanguardia en la industria del streaming aprovechando la IA para reinventar continuamente su negocio y profundizar la participación de los usuarios. Por ejemplo, los algoritmos de IA analizan los datos de los usuarios, como el historial de visualización, las preferencias e incluso la hora del día en que los usuarios ven el contenido. Esto permite a Netflix ofrecer recomendaciones altamente personalizadas, lo que garantiza que la experiencia de cada usuario sea única y atractiva. Este nivel de personalización impulsado por la IA ha tenido un gran éxito: hasta el 80 % del contenido visto en Netflix proviene de recomendaciones.

Incluso las imágenes en miniatura de cada título que se ofrecen en la pantalla de un espectador de Netflix son personalizadas: se utiliza IA para crear y seleccionar qué imágenes en miniatura (extraídas de las decenas de miles de fotogramas fijos que componen cada película) atraerán mejor a qué espectadores. Se logra una mayor personalización mediante la transmisión de velocidad de bits adaptativa, que utiliza IA para optimizar dinámicamente la calidad de la transmisión en función de la velocidad de Internet del usuario y las capacidades del dispositivo. Este enfoque minimiza el almacenamiento en búfer, garantiza el tipo de experiencia de visualización fluida que es esencial para mantener la satisfacción del usuario y reduce la pérdida de clientes.

La IA también ayuda a Netflix a analizar los patrones de audiencia y los comentarios para identificar los tipos de contenido y temas que son populares entre los espectadores. Pero usar estos datos generados por la IA para producir contenido que tenga eco entre la diversa audiencia de Netflix requiere la experiencia y la creatividad de los humanos, que deben tomar las decisiones finales sobre las inversiones en contenido y las estrategias de marketing.

A lo largo de sus 27 años de existencia, Netflix se ha reinventado varias veces. En 1997, comenzó como un servicio de alquiler de DVD por correo, añadió un modelo de suscripción mensual dos años más tarde, salió a bolsa en 2002, presentó su servicio de streaming en 2007 y en 2013 empezó a producir contenido original. Hoy, Netflix es un actor importante en la industria del entretenimiento y cuenta con más de 280 millones de suscriptores en todo el mundo. No es de extrañar que su fundador, Reed Hastings, titulara su libro de 2020 (en coautoría con Erin Meyer) No Rules Rules: Netflix and the Culture of Reinvention (No hay reglas, las reglas son Netflix y la cultura de la reinvención ). Pero ahora esas reinvenciones periódicas, que se producen cada pocos años, han dado paso a reinvenciones habilitadas por IA que se llevan a cabo en miles de millones de puntos de datos y personalizaciones individuales cada segundo de cada día.

Inteligencia en tiempo real

Los sistemas de inteligencia tradicionales operaban con retrasos, ya fueran trimestrales, mensuales o incluso diarios. En cambio, la IA está siempre activa, escuchando, aprendiendo y adaptándose instantáneamente a los nuevos datos. Las empresas ahora pueden responder a las demandas cambiantes y a las expectativas cambiantes de los clientes con una precisión y una agilidad inigualables. El viejo modelo, basado en instrucciones de programadores, simplemente no es rival para la inteligencia adaptativa en tiempo real de la IA, centrada en las necesidades individuales de los usuarios.

Considere las formas innovadoras en que la plataforma de video TikTok utiliza tecnología de inteligencia en tiempo real para inducir a los usuarios a pasar un promedio de 34 horas al mes en la aplicación, superando a todas las demás plataformas de redes sociales. El algoritmo de recomendación de TikTok, conocido como la página "Para ti" (FYP), utiliza datos en tiempo real para analizar las interacciones de los usuarios, como los me gusta, las acciones, los comentarios y el tiempo de visualización. Esto permite a TikTok actualizar y refinar continuamente el contenido que muestra a cada usuario, lo que garantiza una experiencia altamente personalizada y atractiva. Mientras tanto, los sistemas de IA en tiempo real, que trabajan con moderadores humanos, monitorean y filtran el contenido para cumplir con las pautas de la comunidad y las culturas locales. La IA también analiza los temas de tendencia y los hashtags en tiempo real, descubriendo el contenido más relevante y popular para los usuarios y manteniéndolos comprometidos con las últimas tendencias y desafíos virales. Además, los datos en tiempo real se aprovechan para predecir el comportamiento y las preferencias de los usuarios, lo que garantiza que los usuarios permanezcan comprometidos y los anunciantes logren una mejor segmentación y ROI. Para los creadores de contenido, TikTok ofrece herramientas impulsadas por IA en tiempo real, como edición de video automatizada, efectos de realidad aumentada (RA) y sincronización de música. Estas herramientas ayudan a los creadores a producir videos de alta calidad de manera rápida y sencilla, lo que fomenta la creatividad y la participación.

El uso de inteligencia artificial y en tiempo real por parte de TikTok representa una evolución significativa en la interacción entre humanos y computadoras. A diferencia de las tecnologías anteriores que se basan en datos estáticos, el sistema de TikTok aprende y se adapta continuamente a las preferencias de los usuarios, colaborando en esencia con ellos para crear experiencias dinámicas y atractivas. Los usuarios también ayudan a impulsar el entrenamiento del algoritmo de la plataforma, que aprende del comportamiento de los usuarios para refinar sus recomendaciones. En el sistema híbrido de moderación de contenido de la plataforma, las herramientas de inteligencia artificial potencian a los humanos, no los reemplazan, y producen resultados que ni las máquinas ni las personas podrían lograr por sí solas. De manera similar, las herramientas impulsadas por inteligencia artificial que TikTok ofrece a los creadores combinan la inteligencia de las máquinas y la creatividad humana para mejorar la calidad general del contenido en la plataforma.

Sintetizar múltiples tipos de datos

La era digital se centró en bits y bytes; la revolución de la IA es “multimodal”, es decir, los sistemas de IA ahora pueden procesar información de diferentes modalidades, incluidos texto, imágenes, audio, video y otros datos sensoriales. Por supuesto, los humanos siempre hemos sido multimodales, procesando y sintetizando todo tipo de información en el mundo real en el que vivimos. Ahora, con la IA multimodal, tenemos una tecnología que imita nuestra capacidad de interpretar e integrar un amplio espectro de información y que puede comunicarse e interactuar con nosotros dondequiera que estemos, interactuando con nosotros de una manera que se ajuste a nuestras preferencias, entorno e intenciones. La inteligencia multimodal ya no es el dominio exclusivo de las criaturas sensibles; varias empresas líderes en todos los sectores industriales están implementando la inteligencia multimodal.

En el comercio minorista, las principales empresas que ofrecen servicios físicos y virtuales aprovechan los sistemas de IA multimodales, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la robótica, de formas innovadoras para mejorar la experiencia del cliente y las operaciones de la empresa. La tecnología de atención al cliente impulsada por IA de una empresa no solo comprende y responde a las consultas de los clientes de una manera natural y conversacional, sino que también toma medidas, como encontrar pedidos y gestionar devoluciones. Los sistemas de autopago impulsados ​​por IA utilizan la visión artificial y el aprendizaje automático para reconocer los artículos y agilizar el proceso, lo que reduce los tiempos de espera y mejora la eficiencia general. La empresa también está transformando la colaboración entre humanos y máquinas. Los carros inteligentes impulsados ​​por IA equipados con cámaras y sensores escanean los estantes y monitorean los niveles de inventario en tiempo real, alertando al personal cuando es necesario reponer los artículos. En los almacenes de la empresa, los robots transportan las mercancías, lo que reduce la tensión física de los trabajadores humanos y trabaja junto a ellos para aumentar la eficiencia. En sus centros de distribución, la empresa está implementando carretillas elevadoras robóticas, lo que permite a los trabajadores humanos pasar de descargar manualmente los palés a gestionar y coordinar la forma más eficiente para que los robots descarguen los remolques. A través de estas tecnologías de inteligencia artificial multimodal y la colaboración hombre-máquina, la empresa mejora tanto la experiencia de los clientes en la tienda como la eficiencia de sus operaciones.

En el sector farmacéutico, las empresas líderes y las organizaciones de investigación están empleando plataformas multimodales para acelerar el avance hacia la medicina personalizada, es decir, tratamientos adaptados a las circunstancias, los síntomas y la genómica de cada individuo. Por ejemplo, una importante empresa farmacéutica mundial emplea una plataforma basada en la nube para unificar y escalar el análisis de datos de ensayos clínicos, imágenes, patología, radiología, registros médicos electrónicos (EHR), dispositivos portátiles y datos genómicos para generar una visión precisa del paciente. Los conjuntos de datos de EHR se procesan en minutos y los archivos de imágenes que antes requerían días para procesarse se sintetizan en horas. La tecnología respalda a los 1.300 científicos de la empresa en todo el mundo, que utilizan herramientas de análisis de datos para generar información a partir de los datos, lo que conduce a una I+D más eficiente, un mejor diseño de los ensayos clínicos y una mejor correspondencia entre pacientes y terapias.

En el sector manufacturero, uno de los mayores fabricantes de todo tipo de productos, desde electrodomésticos hasta tecnología avanzada, utiliza inteligencia artificial multimodal para supervisar y mejorar cada aspecto del proceso de producción. La tecnología multimodal recopila y analiza información tan dispar como señales de audio, datos visuales y entradas de sensores de los procesos de producción. Las señales de audio pueden incluir el sonido que emite un componente al instalarse. Los sensores pueden informar el peso y la temperatura de las piezas fabricadas según especificaciones muy precisas. La cantidad de datos es enorme: en una planta, el equivalente a más de 40 millones de hojas de papel por día. Los algoritmos de optimización automática sintetizan los datos, lo que permite al personal de producción supervisar el estado de los equipos, realizar un mantenimiento predictivo y trabajar para lograr cero defectos.

La aparición de la IA multimodal (la capacidad de razonar sobre cómo funciona el mundo a través de diversos tipos de estímulos sensoriales) es uno de los avances clave que nos acerca cada vez más a una inteligencia artificial general (IAG) de nivel humano. Aunque durante mucho tiempo se pensó que esto ocurriría a muchas décadas de distancia, algunos expertos han argumentado recientemente que el plazo podría ser mucho más corto. Aunque todavía es una afirmación controvertida, la disposición de algunos líderes en el campo a afirmarla sugiere lo rápido que avanza la revolución de la IA.

El futuro del trabajo con IA

A medida que la revolución de la IA permite la reinvención continua de las empresas, la inteligencia en tiempo real y la inteligencia multimodal, los empleados deben evolucionar sus funciones junto con los sistemas de IA en constante mejora. En un lugar de trabajo impulsado por la IA, quienes puedan aprender y adaptarse continuamente prosperarán. La flexibilidad, la creatividad y el pensamiento estratégico serán cada vez más valorados. Con la capacitación adecuada y una dedicación al aprendizaje permanente, los trabajadores pueden aprovechar esta transformación y posicionarse como contribuyentes esenciales en las empresas habilitadas con IA. Este cambio marca un nuevo capítulo en la historia del trabajo y, para las empresas y los empleados preparados para adaptarse, es un capítulo repleto de oportunidades.

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Karthik Narain es el director ejecutivo del grupo de Tecnología de Accenture. Supervisa las tecnologías de la nube, los datos y la inteligencia artificial, las tecnologías empresariales e industriales, la seguridad y las alianzas con los ecosistemas. @KarthikSNarain

Bhaskar Ghosh es director de estrategia de Accenture y miembro del Comité de Gestión Global de la firma. Es coautor de The Automation Advantage: Embrace the Future of Productivity and Improve Speed, Quality, and Customer Experience Through AI (McGraw Hill, 2021).

H. James Wilson es director ejecutivo global de investigación tecnológica y liderazgo intelectual en Accenture Research. Es coautor, junto con Paul R. Daugherty, de Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, edición nueva y ampliada (HBR Press, 2024). @hjameswilson

Prashant Shukla es director principal de Accenture Research. @PrashShukla