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Cuatro formas en que la IA y la transformación digital permiten una mayor automatización

Las organizaciones que van más allá de la adopción empresarial de la digitalización están entrando en una nueva ola de transformación digital habilitada por IA.

La primera ola de transformación digital, que aún está en marcha en algunas empresas, se centra en la digitalización de productos, servicios y procesos comerciales. La segunda ola utiliza IA para mejorar la calidad de la toma de decisiones, optimizar la eficiencia organizacional y construir relaciones más estrechas con los clientes.

Si bien diferentes empresas se encuentran en diferentes etapas de madurez de la transformación digital, muchas organizaciones ya han estado experimentando con la IA por separado para determinar cómo podría beneficiar a la empresa en la segunda ola de transformación digital.

Una de las razones de los resultados desiguales de la segunda ola es la comprensión o la falta de comprensión de lo que puede hacer la IA. Ha habido una percepción errónea generalizada de que la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) puede resolver cualquier problema cuando en realidad la inteligencia artificial estrecha (ANI, por sus siglas en inglés) es el estado del arte.

"Hubo una especie de carrera loca por hacer cualquier cosa [con IA]", dijo Sanjay Srivastava, director digital de la firma de servicios profesionales Genpact. "La probamos, experimentamos con ella, la aplicamos y ahora hay una evolución de la IA en la empresa".

Evolución de la IA en la transformación digital

"Hemos pasado de una era en la que uno desarrollaba una tecnología digital y la implementaba, a tecnologías que están aprendiendo y evolucionando continuamente", dijo Beena Ammanath, director ejecutivo del Deloitte AI Institute.

Hay un cambio en las empresas que desean utilizar la inteligencia artificial para generar conocimientos, dijo Anand Rao, líder mundial y estadounidense en inteligencia artificial y datos y análisis de EE.UU. en PwC.

"Lo que realmente queremos es que la información se integre en nuestros procesos comerciales, de modo que se ponga en funcionamiento la inteligencia artificial donde algunos modelos de aprendizaje automático se encuentran junto a otras piezas de [software empresarial], tomando decisiones minuto a minuto, día a día a día en lugar de estar a un lado del camino", dijo Rao.

La transformación digital habilitada por IA se basa en la primera ola al proporcionar una capa de inteligencia que antes faltaba.

Incluir la IA puede acelerar rápidamente la madurez de la transformación digital de las empresas.

1. Analítica aumentada

Los informes y análisis tradicionales se complementan con lo que Gartner llama "análisis aumentado" y define como analítica que utiliza el aprendizaje automático "para ayudar con la preparación de datos, la generación de información y la explicación de información para aumentar la forma en que las personas exploran los datos en plataformas de análisis y BI".

Uno de los objetivos de la analítica aumentada es democratizar la analítica de datos proporcionando capacidades de consulta en lenguaje natural en lugar de requerir consultas SQL. La analítica aumentada también incluye capacidades de generación de lenguaje natural que narran visualizaciones de datos. El texto explicativo ayuda a facilitar una comprensión común de lo que significa una visualización de datos.

Mientras tanto, existe una preocupación general sobre los métodos de entrenamiento de caja negra de algunos sistemas de inteligencia artificial que no explican cómo el programa llegó a un resultado o recomendación. Este problema ha dado lugar a una demanda de mayor transparencia porque el cumplimiento normativo lo requiere y porque las empresas son, en última instancia, responsables de lo que hacen sus sistemas de inteligencia artificial.

2. Automatización

La automatización ha pasado de los talleres a tareas de cuello blanco que son rutinarias y repetitivas. Algunos sistemas automatizados, como algunos chatbots y herramientas de automatización de procesos robóticos (RPA), no son realmente "inteligentes" porque están programados de manera determinista, lo que significa que una entrada determinada produce una salida determinada. La IA amplía el alcance de lo que pueden hacer los sistemas automatizados y lleva a las empresas a la segunda ola de transformación.

"La IA está expandiendo los contornos de la automatización. Nos permite automatizar cosas que antes pensábamos que no eran posibles, lo que nos permite lidiar con casos extremos", dijo Srivastava de Genpact.

3. Compromiso y conocimiento de los consumidores

Durante las últimas dos décadas, las empresas han medido la participación de los consumidores analizando los registros de tráfico del sitio web. Sin embargo, la segunda ola de transformación digital que utiliza inteligencia artificial puede ayudar a optimizar la participación del cliente al alinear dinámicamente el contenido del sitio web con las preferencias del cliente.

"Lo que estamos viendo en los conocimientos sobre la participación del consumidor es poder brindar un viaje más personalizado para el consumidor, al mismo tiempo que somos sensibles a lo que el cliente podría necesitar", dijo Ammanath de Deloitte.

4. Cadenas de suministro digitalizadas por IA

Los socios de la cadena de suministro han estado conectando sus sistemas empresariales durante décadas, pero esos sistemas no están diseñados para señalar en qué parte de la cadena de suministro se dañó un artículo. Si bien los escaneos de etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) pueden rastrear el artículo desde el fabricante hasta un centro de distribución, un almacén y, en última instancia, al cliente, lo que no puede hacer es identificar el punto en el que el artículo se dañó durante el transporte.

PwC resolvió este problema para un cliente de salud/fitness montando un sensor en las bicicletas que puede detectar dónde y cuándo ocurrió el daño usando una IA que distingue entre un impacto que causa un daño real y falsos positivos, como los impactos no dañinos que resultan de un camión que golpea un bache o un barco que navega por un mar agitado.

Del mismo modo, la IA está mejorando la tecnología de descripción de productos. Ammanath, de Deloitte, dijo que el reconocimiento de imágenes se utiliza para confirmar la precisión de los productos enumerados en una lista de materiales comparando el artículo con un dibujo técnico en lugar de confiar en la información de una base de datos que puede haber sido descrita de manera diferente por diferentes personas.

El futuro de la transformación digital conectada

El futuro de la transformación digital conectada implica más dispositivos IoT e IoT industriales y la democratización de la IA.

Los dispositivos IoT e IIoT ya brindan a las empresas la visibilidad en el borde de la que carecían antes. Los sensores, cuando se combinan con la inteligencia artificial, están ayudando a transformar la forma en que operan las empresas, ya sea en los ensayos clínicos de nuevos medicamentos, la optimización del rendimiento agrícola o la minería peligrosa.

Las organizaciones con y sin estrategias de transformación digital habilitadas por IA pueden adoptar algo de IA de forma predeterminada porque se ha integrado en las aplicaciones de software, herramientas y plataformas que utilizan. Para obtener más valor de la IA en la segunda ola de transformación digital, los científicos de datos deben apuntar a resolver los problemas difíciles mientras los desarrolladores ciudadanos (usuarios avanzados) abordan problemas más simples, como la optimización de los procesos y tareas comerciales dentro de su departamento.

"El éxito es cuando ves que la transformación digital y las capacidades de inteligencia artificial se utilizan no solo en tu equipo principal de productos, sino también en finanzas, recursos humanos y legal", dijo Ammanath de Deloitte. "Y las implementaciones no se tratan solo de eficiencia. Cada vez hay más empresas que buscan utilizar estas tecnologías para crear nuevos productos y servicios".

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