El futuro de la IA está en los servicios y en impulsar el recurso humano

Aunque cada vez hay más científicos de datos en el mercado, a las empresas les faltan estrategias de capacitación y retención, así como proyectos claros y específicos donde aplicar los conocimientos.

En la primera parte de esta entrevista, Tuba Islam, Principal Analytics Solutions Manager de SAS, nos contó por qué la inteligencia artificial no resolverá todos los problemas de automatización y analítica de las empresas, explicando que es crucial una estrategia de datos. La ejecutiva de SAS también expuso algunos casos de uso posibles de IA en las empresas.

Aunque la inteligencia artificial no se trata sólo de robots autónomos, mucha gente piensa que este concepto está muy alejado de su vida diaria. Sin embargo, basta ver cómo funcionan muchos de los dispositivos o sistemas con los que interactuamos diariamente para darnos cuenta de que la inteligencia artificial (IA) está mucho más cerca de lo que creemos: proporcionando soporte técnico a través de chats automatizados, analizando los datos recopilados de sensores de internet de las cosas (IoT), respondiendo preguntas a través de software como Siri o Alexa, evaluando nuestras preferencias de comunicación o entretenimiento en la televisión inteligente, y hasta diagnosticando problemas de salud con base en datos introducidos a sistemas del sector salud.

Pero al pensar en IA para todo tipo de empresas, ¿cómo pueden beneficiarse de la implementación de inteligencia artificial en sus organizaciones, sin importar su giro o tamaño?

Tuba Islam, directora principal de soluciones de analítica en SAS, nos cuenta sobre algunos casos de uso ya en operación, que han beneficiado a empresas de distintos sectores.

Existen varios casos de uso en cada industria. Algunas están adoptando la IA más rápidamente gracias a la naturaleza de su negocio. En retail, viajes o logística es más fácil integrar IA, pero en industrias más reguladas, como la bancaria y farmacéutica, las empresas deben ser muy cuidadosas en cada decisión que tomen. Pero todas las industrias están investigando e invirtiendo en IA”, comentó la ejecutiva.

Como ejemplo de algunos casos de uso de IA aplicada en los negocios actuales, mencionó sistemas relacionados con la experiencia del cliente, en los centros de contacto, a través de la automatización de procesos, interacción y comunicación con clientes mediante chatbots, los cuales analizan el lenguaje cuando un cliente se queja y elaboran preguntas para ver cómo cambia el sentimiento. “El análisis de textos es otro tema clave para todas industrias”, dijo.

“El procesamiento de imágenes es otro tema clave del que hablamos en inteligencia artificial, y por seguridad, éste puede incorporarse en los procesos”, continuó Islam. Explicó que cuando uno va a un cajero automático, quizá sin usar una tarjeta porque no la tiene en ese momento porque le fue robada, sólo con el reconocimiento facial es posible realizar transacciones.

“Eso en cuanto a mejorar la experiencia del cliente. En lo que se refiere a la salud, se puede monitorear la condición de los enfermos que están en casa y monitorearlos a distancia, mediante los datos que generan sensores [conectados a los pacientes]”, dijo.

En la industria de la construcción, por ejemplo, IA permite monitorear si todos los trabajadores llevan un casco, mediante sistemas de video que identifican a quienes no los portan. La vocera de SAS agregó que también es posible analizar las líneas de producción, en proyectos de manufactura, para identificar posibles defectos en los productos, eliminarlos y ahorrar dinero, mejorando así los procesos.

Tuba Islam

“En cuanto a procesamiento del lenguaje natural, tenemos algunos proyectos con hospitales donde es muy difícil analizar datos de textos. En un hospital de Dinamarca existe un proyecto donde los médicos escriben su diagnóstico en reportes para encontrar el mejor tratamiento para los pacientes. A un médico le toma 10 minutos analizar los expedientes de cientos de pacientes con el apoyo del procesamiento de lenguaje natural, por lo que este proyecto de IA libera al médico para atender a más enfermos”, comentó Tuba Islam.

Otro ejemplo ya en aplicación, ha contribuido a la penetración de la banca móvil en China. La ejecutiva nos contó de un proyecto denominado “Pay by Smile”, aún en etapa experimental, en la cual la cadena de comida rápida KFC colabora con una institución financiera. El cliente del banco hace su pedido a KFC desde una pantalla táctil, sonríe y el sistema reconoce a la persona, ésta proporciona su NIP y se hace el cargo. No es necesario mostrar la tarjeta bancaria. “No importa si la persona cambia de look (color del pelo, maquillaje), el sistema siempre la reconoce. Si bien hay que disminuir los falsos positivos, se está trabajando en los algoritmos y los datos para lograrlo”, expresó Islam.

IA como servicio y foco en el recurso humano

Habiendo establecido los distintos casos de uso posibles para los proyectos de inteligencia artificial, el tema de fondo para cualquier organización es justificar la implementación de IA. Tuba aconseja encontrar un problema de negocio, comenzar por algo realista y finalmente encontrar los componentes de IA y la tecnología que ayude a resolverlo. “Se trata de hacer mejor y más rápido las cosas, y automatizar las que generen valor”, comentó.

Al preguntarle si veremos pronto una oferta de inteligencia artificial como servicio, Islam respondió que desde la perspectiva de SAS es algo que va a suceder. “Tenemos dos iniciativas: una es tratar de permitir que más gente pueda utilizar la tecnología de IA, y otra es integrar internamente un equipo de expertos que ayuden a nuestros clientes a utilizar IA y otras soluciones analíticas a lo que llamamos Results as a Service (Resultados como servicio). De este modo las compañías pueden proveer datos y los requerimientos de negocio, y tenemos a un equipo de expertos que aportan soluciones y pueden generar resultados; y los clientes pueden involucrarse tanto como lo deseen”, explicó.

La ejecutiva agregó que también cuentan con un Centro de Excelencia en IA para proveer estos servicios. “Aún hay una brecha muy grande, aunque tenemos más científicos de datos, la demanda está aumentando y está superando a la oferta. De ahí la importancia de tener estos centros y capacitar a más gente dentro de las organizaciones”.

Y profundizando en las capacidades del personal, Tuba considera que algunas organizaciones están avanzadas y tienen al talento. Si bien algunos temas son nuevos, han estado expuestos a la analítica y están cercanos a la tecnología, por lo que no les será difícil subir a bordo. Pero otras organizaciones prefieren no invertir demasiado y optan por el outsourcing, recurriendo a firmas como SAS para recibir servicios profesionales y soporte.

Un tercer enfoque, explica, está en las organizaciones que tratan de capacitar a nuevas personas y desarrollar apps de innovación y buscar tecnologías que necesitan integrar. “Invierten en la gente, requieren más tiempo, pero a largo plazo es más fructífero tener las habilidades dentro de la empresa. Tienen que encontrar al socio tecnológico adecuado para que los apoye, pues no siempre es fácil que lo hagan ellos mismos”, aconsejó.

Finalmente, Tuba abordó el tema de la retención del personal especializado en análisis de datos. “Creo que uno de los mayores retos para las organizaciones es la rotación de científicos de datos (su ciclo es de 11 meses, en promedio, en una empresa). Cada vez es más difícil conservar sus recursos; y depender de la gente se está convirtiendo en un gran desafío”, expresó.

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