Mientras algunos temen por sus puestos de trabajo, la IA avanza despacio en el entorno empresarial

Mientras algunos temen por sus puestos de trabajo, la IA avanza despacio en el entorno empresarial

No hay día que me levante y los titulares sensacionalistas incluyan a la tecnología como la principal culpable de puestos de trabajo, en un hipotético futuro cercano, gobernado por Skynet y donde los humanos seremos materia prima para seguir manteniendo vivas a las máquinas cual dantesca imagen presentada en la película Matrix.

Pero la realidad es que, a día de hoy, y después de un punto de inflexión provocado por el aumento en la capacidad de cálculo y la adaptación de las unidades de procesamiento a las características de computación específicas de las redes neuronales, como es el caso de la creación y evolución de las GPU (Graphics Processing Unit).

Cambios tecnologicos mayores no incrementaron las listas del paro

Pero la realidad es que ni los cajeros automáticos desbancaron a los bancarios, es decir los trabajadores de los bancos, ni los procesadores de texto hicieron que desapareciesen profesiones como las de los periodistas. Sin embargo, la aproximación de la inteligencia artificial a las capacidades cognitivas del cerebro humano está poniendo en duda aquellos trabajos repetitivos desarrollados por los humanos, ya sean cualificados o no, desde la clasificación del pescado o la fruta, hasta tareas mucho más compleja como pueda ser la identificación de un tumor en una resonancia magnética o la búsqueda de una jurisprudencia similar en un caso de un bufete de abogados.

Según Gartner, la adopción de esta tecnología no está siendo tan rápida como se podía esperar o desear, ya que sólo el catorce por ciento de los CIO a nivel planetario, ya ha implementado algún proyecto con inteligencia artificial en sus empresas y el 48% tienen intención de abordarlo para este año o el siguiente, según la encuesta de la Agenda de CIO 2019 de Gartner.

Según Gartner hay cuatro barreras de entrada en la adopción de esta tecnología, las cuales os detallo a continuación.

Las organizaciones deben entender lo que la IA puede y no puede hacer

A día de hoy la barrera entre lo que la inteligencia artificial puede o no puede hacer es muy fina, los grandes titulares de las empresas tecnológicas de vanguardia nos embelesan, y nos hacen pensar como una máquina ha sido capaz de vencer al campeón mundial de GO y para hacer un doble tirabuzón, como esta máquina fue capaz de entrenar al futuro campeón mundial (otra máquina) sin supervisión humana alguna.

Lo que estos titulares no nos dejan ver es el boque detrás de los árboles, alcanzar este hito no esta en mano de todas las empresas, yo diría que ni del 1% a nivel mundial, la cantidad de especialistas y recursos de computación y energéticos, este caso de negocio no podría ser sustentado por los criterios para aprobar un caso de negocio de ninguna de las compañías que conozco.

No sin mi KPI

Según gartner 2024, el 50% de las inversiones en IA se cuantificarán y vincularán a indicadores clave de rendimiento específicos para medir el retorno de la inversión. Es decir, hasta ese momento, esas inversiones serán eso un brindis al sol, un gasto hundido en el que incurrirán muchas compañías por no verse fuera del mercado en el que operan u obligados a dar el paso por el riesgo de ser atacados por pequeñas empresas que quieran acceder al mismo o por los grandes jugadores del mercado que quieran seguir conquistando diferentes verticales de negocio.

Miedo a lo desconocido

Esta es la segunda derivada, nadie conocer las implicaciones reales de digitalizar y automatizar procesos de su empresa al ciento por ciento, cuanto menos para poder cuantificar como la inteligencia artificial o el aprendizaje de las máquinas, podrá afectar a su operativa diaria y a su plantilla actual.

Ejemplos reales de reskilling profesional

El último plan de ajuste de plantilla anunciado por Telefónica ya no sólo busca eliminar costes de personal, sino que, en el acuerdo alcanzado con los sindicatos, se habla de un plan de recapacitación de las habilidades de su plantilla.

Cada vez cobraran más y más importancia las habilidades para que tenga relevancia mantener a un humano que remplazarlo por un robot, hoy en día los bots conversacionales están cada vez más de moda, todas las compañías los están desarrollando para atendernos por diferentes canales, ya sea la web, whatsapp, slack o cualquier otro que se os pueda imaginar, pero seguirá habiendo espacio para los humanos en la atención de este tipo de servicios. Al menos, yo no me imagino llamar al 112 y que me atienda una máquina, al menos de momento. Cuando llegue Matriz, ya hablaremos. 😉

Gartner también cuantifica el riego de la IA en el mercado laboral, pero también la oportunidad que se pone a nuestros pies, ya que se estima que para 2020, la IA se convertirá en un motivador laboral positivo neto, eliminando 1.8 millones de empleos y creando 2.3 millones de empleos adicionales.

Por donde empezamos

A esta duda se enfrenta cantidad de áreas tecnológicas y de negocio, encontrar los casos de uso donde empezar a utilizar estas nuevas tecnologías no es tarea fácil. Y es una de las mayores dificultades reflejada por los encuestados, seguida de la definición de la estrategia y la financiación de este tipo de proyectos.

Sólo como punto de partida si te encuentras en esta situación, te regalo a continuación un listado de casos de uso, publicados hace ya unos años en la revista Forbes por si requieres de inspiración.

  • Data security
  • Personal security
  • Financial Trading
  • Healthcare
  • Marketing Personalization
  • Fraud Detection
  • Recommendations
  • Online Search
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Smart cars

Estrategia de proveedores

Por último, y no menos importante, otra de las barreras de entrada identificadas es la estrategia de proveedores, actualmente no hay un entendimiento común en el mercado de como desarrollar este tipo de proyectos, igualmente se empiezan a ver como algunos lenguajes de programación se empiezan a asentar como estándares de facto, pero se necesita mayor nivel de madures para entender bien la estrategia de cada uno de los proveedores al respecto y sigue habiendo dudas de si los esfuerzos de desarrollo e integración necesarios, soportaran el paso del tiempo de forma estable, o habrá que reinventar la rueda nada mas, o inclusive antes de, lanzar el proyecto.

Retos en la adopción de la IA/ML según informe de Gartner

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