El pasado 22 de septiembre, la comunidad Innovation Tech Leaders retomó su serie de encuentros para debatir sobre la Business IA, un tema de gran relevancia en el panorama empresarial actual. Este evento reunió a destacados directivos que lideran proyectos de datos e inteligencia artificial en empresas de renombre, como Ferrovial, Aedas Homes, Marco Aldany y Adevinta. La jornada estuvo marcada por un intercambio enriquecedor de ideas y perspectivas sobre cómo aprovechar la inteligencia artificial para impulsar los resultados comerciales en entornos corporativos.

Los Tres Pilares Fundamentales de la Business IA

Una de las ideas centrales que emergieron durante el encuentro fue la importancia de comprender que la Business IA se sustenta en tres grandes ejes:

  1. Conocimiento de los Procesos de Negocio: Antes de embarcarse en proyectos de IA, es esencial conocer en detalle los procesos de negocio de la empresa. Esta comprensión profunda proporciona el marco necesario para identificar oportunidades y desafíos en los que la IA puede desempeñar un papel transformador.
  2. Gestión de Datos e Información: Los datos son el corazón de la IA. Las organizaciones deben ser capaces de gestionar eficazmente sus datos y aprovecharlos como un recurso estratégico. Esto implica la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos, así como su capacidad para impulsar el conocimiento accionable.
  3. Dominio de Técnicas y Aplicaciones de IA: La inteligencia artificial abarca una amplia variedad de técnicas y aplicaciones, desde el aprendizaje automático hasta el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora. Los líderes en Business IA deben comprender estas tecnologías y ser capaces de aplicarlas de manera efectiva en sus contextos específicos.

Generando Conocimiento Accionable

Uno de los puntos clave enfatizados durante el encuentro fue que el objetivo principal de la Business IA es generar conocimiento que pueda traducirse rápidamente en acciones concretas. Esto va más allá de simplemente acumular datos; se trata de identificar información valiosa y utilizarla para mejorar la toma de decisiones y la experiencia del cliente.

Diferenciando la IA de la Analítica Avanzada

Un aspecto crítico que se discutió con profundidad es la distinción entre la inteligencia artificial y la analítica avanzada. Mientras que la analítica avanzada se centra en el análisis retrospectivo de datos, la IA es estratégica y se enfoca en crear conocimiento accionable que aporta un valor real a la empresa y sus clientes. La IA es la que está más cerca del usuario, emulando la interacción humana y ofreciendo soluciones inteligentes.

La Importancia de los Activos Digitales

El concepto de activos digitales se destacó como una idea poderosa. Un activo digital es cualquier recurso reutilizable que encapsula el conocimiento de la empresa y que puede ser valioso por sí mismo. Un ejemplo destacado es Tesla, que no solo fabrica coches impresionantes, sino que también ha desarrollado un activo digital valioso: un algoritmo de autoconducción basado en datos recopilados de sus vehículos. Este activo puede ser una fuente de ingresos significativa y una ventaja competitiva.

Enfoque en Casos de Uso y Valor Empresarial

Los participantes enfatizaron la necesidad de encontrar casos de uso concretos para la inteligencia artificial y asegurarse de que estos generen un valor real para el negocio. No se trata solo de implementar la última tecnología de moda, sino de identificar cómo la IA puede abordar necesidades específicas y contribuir a los objetivos estratégicos de la organización.

Evitando el Hype de la IA y el Machine Learning

En un mundo donde la IA y el machine learning a menudo generan entusiasmo desmedido, es esencial que los líderes empresariales puedan diferenciar el hype de la realidad. Cualquier empresa puede utilizar estas tecnologías, pero es crucial tener una visión clara de sus casos de uso y cómo agregarán valor a la empresa y a sus clientes. La inversión en IA debe basarse en una comprensión sólida de su potencial y sus beneficios.

Gestión de Riesgos y Expertise en IA

Se subrayó la importancia de evitar que los decisores empresariales caigan en el síndrome de Dunning-Kruger, donde la falta de conocimiento puede llevar a decisiones erróneas en proyectos de IA. La expertise en IA, ya sea internamente o a través de socios estratégicos, es esencial para garantizar un enfoque efectivo y estratégico en la implementación de proyectos de IA.

Cultura de la Innovación y la Adaptación

Los directivos compartieron sus experiencias sobre la importancia de generar una cultura de innovación dentro de las empresas. A pesar de que la tecnología de IA está en constante evolución, adelantarse y aprender en el camino puede marcar la diferencia. La inversión en proyectos de vanguardia puede ser beneficiosa, ya que permite que los equipos adquieran experiencia y conocimiento que serán fundamentales cuando llegue el momento de implementar soluciones comerciales.

La Estrategia y la Adopción por Parte del Público

El encuentro concluyó destacando la importancia de tener una estrategia clara al implementar la IA. No se trata solo de tener ideas innovadoras, sino de asegurarse de que el público las adopte. El miedo a invertir a ciegas puede abordarse mediante pruebas y testeos exhaustivos antes de realizar desarrollos a gran escala. La adaptabilidad y la capacidad de cambio son esenciales en un entorno en constante evolución.

En resumen, el encuentro «Business IA: Cómo orientar la inteligencia artificial a los objetivos de negocio» fue un foro enriquecedor donde los directivos compartieron sus conocimientos y experiencias sobre el papel transformador de la IA en el mundo empresarial.

¡Gracias a todos por compartir vuestras ideas, best practices y experiencias!