Impulso de la Inteligencia Artificial: Transformando el mundo de los negocios
La inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto futurista para convertirse en una realidad, que está en las conversaciones a todos los niveles, y el aumento de su popularidad está ampliando y acelerando su adopción en el mundo de los negocios.

Ya no se trata solo de organizaciones pioneras, de CIO visionarios, los que se embarcan en proyectos para innovar, optimizar y automatizar procesos, etc. Simplemente, en todos los sectores, empresas de cualquier tamaño están evaluando como “ChatGPT” puede ayudarles a mejorar la cifra de negocio, aumentar el margen de beneficio., Y esto, en general, son buenas noticias. Con matices claro.

Casos de éxito en diferentes industrias
Se ha demostrado que la inteligencia artificial es una herramienta valiosa en una amplia variedad de industrias, por no decir prácticamente todas. Por poner algunos ejemplos que, a mi modo de ver, son bastante cercanos porque los tenemos a nuestro alrededor:

• Atención médica e investigación farmacéutica: Se han logrado avances significativos en la detección temprana de enfermedades, el diagnóstico y el tratamiento personalizado. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos médicos para identificar patrones y correlaciones que pueden ser difíciles de detectar para los médicos. Por ejemplo, en la detección de cáncer se han logrado avances más que significativos Los cribados de cáncer de mama con apoyo de inteligencia artificial detectan un 20% más de tumores | Salud y bienestar | EL PAÍS (elpais.com). Recientemente, en 2022, la empresa DeepMind anunciaba poder descifrar la estructura de, virtualmente, la totalidad de las proteínas existentes, con el impacto que esto genera en la elaboración de fármacos (https://www.newscientist.com/article/2330866-deepminds-protein-folding-ai-cracks-biologys-biggest-problem/)
• Fabricación: La IA y la automatización han revolucionado la fabricación al mejorar la eficiencia y reducir los costos. Mediante modelos de mantenimiento predictivos, empresas que emplean células de producción autómatas, se están reduciendo los tiempos de parada de máquina, prevenir mantenimientos y reducir la fabricación de piezas con fallas.
• Retail: Amazon fue pionero en esta industria. Se emplean modelos de recomendación, clustering, churn, análisis de sentimiento, etc. para transformar la experiencia del cliente, al que además se proporciona como canal de atención chatbots. También en “backstage” se emplean soluciones que ayudan a optimizar los procesos de almacenaje y replenishment.
• Agroalimentaria: No deja de sorprenderme la creatividad con la que se aplican soluciones tecnológicas a los sectores que pueden resultar más tradicionales: Prevención de enfermedades en la cría de animales, reducción de tratamientos y la consecuente minimización de antibióticos en la cadena alimentaria y el entorno. Mejoras en la producción en la cosecha, identificando momento óptimo de recogida mediante análisis de imagen, etc.
   

Tendencias emergentes
A medida que este mundo continúa evolucionando, también lo hacen las tendencias y tecnologías emergentes que están dando forma al futuro:

• Aprendizaje automático y Deep learning: Estas técnicas de IA permiten a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje profundo, en particular, ha demostrado ser eficaz en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
• IA conversacional: Los chatbots y los asistentes virtuales están cambiando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y empleados. Estas tecnologías permiten una comunicación más natural y eficiente, lo que puede mejorar la experiencia del cliente y la productividad de los empleados.
• IA en la nube: Los proveedores de nube pública y/o fabricantes ofrecen soluciones de inteligencia artificial como servicios. La adopción de la nube permite a las organizaciones acceder a potentes capacidades sin necesidad de invertir en infraestructura, haciendo mucho más accesible la experimentar e implementar soluciones, sin requerir un conocimiento profundo sobre ciencia de datos. Por ejemplo, Microsoft ofrece los servicios Cognitivos (Azure Cognitive Services), o Amazon los servicios de Inteligencia Artificial, por poner ejemplos. Ambos proveedores tienen servicios de análisis espacial de imágenes o videos, modelos de lenguaje, etc.

Desafíos y consideraciones éticas
Y aquí es donde vienen los matices. A pesar de sus numerosos beneficios, la implementación de la IA en procesos y decisiones también plantea desafíos y consideraciones éticas en los que hay que poner especial atención para no lograr el efecto contrario al deseado

• Sesgo y discriminación: Se han hecho famosos algunos ejemplos de cómo puede ir de mal un modelo y los resultados que proporciona si los datos no son los adecuados. Los algoritmos de IA pueden perpetuar y amplificar los sesgos humanos si se entrenan con datos sesgados. Y esto puede ser un problema, porque “la realidad” muchas veces está sesgada, porque si, somo por cultura, costumbres sociales, etc. no siempre se hacen bien las cosas, y eso se registra en forma de datos con los que luego alimentamos esos modelos. Y si crías cuervos… Precisamente fue uno de los temas que comenté en una mesa redonda en AMETIC sobre el uso de datos sintéticos (https://ametic.es/evento/ametic-artificial-intelligence-summit-2023-aiamsummit23/) , y como pueden ayudarnos a introducir equilibrio. Debemos ser conscientes de este riesgo y tomar medidas para garantizar que las soluciones basadas en inteligencia artificial sean “justas y transparentes”
• Privacidad y seguridad: La IA a menudo requiere grandes cantidades de datos, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información. Las empresas deben garantizar que cumplan con las leyes y regulaciones de protección de datos y que implementen medidas de seguridad adecuadas.
• Desplazamiento laboral: La preocupación por este tema ha crecido proporcionalmente con el auge de la inteligencia artificial durante este año 2023. La automatización las soluciones basadas en IA tienen el potencial de desplazar a los trabajadores humanos en ciertas industrias y funciones. Debemos considerar planes de formación para los posibles afectados, reinventar y reubicar a los empleados para garantizar una transición justa y equitativa hacia un futuro impulsado por la inteligencia artificial.

 

Preparándose para un futuro impulsado por la inteligencia artificial
Para aprovechar al máximo el potencial de la IA y enfrentar sus desafíos, las organizaciones deben adoptar un enfoque proactivo y estratégico. Esto incluye:

• Invertir en talento y capacitación: Las empresas deben asegurarse de contar con el talento adecuado y brindar capacitación y desarrollo continuo a sus empleados para mantenerse al día con las últimas tecnologías y tendencias de IA.
• Colaborar con expertos en IA: Las organizaciones pueden beneficiarse de la colaboración con expertos en IA, como científicos de datos y especialistas en ética, para garantizar que sus sistemas de IA sean efectivos, justos y responsables.
• Adoptar un enfoque centrado en el ser humano: A medida que las empresas adoptan la IA, deben asegurarse de que sus sistemas y procesos sigan siendo centrados en el ser humano y estén diseñados para mejorar la vida de las personas, tanto dentro como fuera de la organización.

La inteligencia artificial está evolucionando muy rápidamente y ya es un hecho está transformando nuestro mundo, en el que las empresas son un de los engranajes más relevantes.  Se dibuja un horizonte con muchas posibilidades en cuanto a innovación, afrontar y resolver retos, mejorar procesos, y sí, además de hacer más caja, también nos da oportunidades emocionantes, de mirar más allá del ámbito económico, intentar mejorar nuestro entorno y la sociedad.