Es natural que las organizaciones halaguen a sus rivales en el mercado copiando sus estrategias empresariales de éxito. De hecho, la historia de las empresas está plagada de ejemplos de ideas ganadoras convenientemente reproducidas. Por ejemplo, en el ahora saturado mercado de los asistentes domésticos inteligentes. No muchos años después de que Amazon debutara con el Echo en 2015, productos rivales como Google Home y Apple HomePod llegaron para competir por la supremacía del mercado.

En una línea similar, las organizaciones parecen haber comprendido el poder de la AI en los últimos años. Dispuestos a subirse al carro de la AI, alrededor del 48% de las organizaciones utilizan hoy en día el machine learning, el deep learning y la PNL para analizar cantidades masivas de datos dinámicos de manera eficiente. Sin embargo, es posible que no todas las empresas sepan cómo utilizar la AI de forma eficaz para maximizar su ROI. De hecho, algunas pueden incluso confundir la automatización básica con la funcionalidad basada en la AI mientras invierten en herramientas y tecnologías para la digitalización. La AI y el aprendizaje automático deben emplearse específicamente para que las empresas consigan beneficios tangibles. Entonces, una vez desbloqueada la rentabilidad, ¿no hay nada más?

Esencialmente, hay que responder a dos preguntas: ¿es la AI tan lucrativa como todos los artículos de opinión en Internet pueden hacer creer? Y, teniendo en cuenta el código ético de la AI, ¿es la búsqueda de beneficios la única razón por la que las empresas deberían utilizar esta tecnología?

¿Es rentable la implantación de la AI?

La implantación de la AI, no se traduce automáticamente en rentabilidad para las empresas. Michael Kauffman, director y responsable jurídico de la renombrada empresa de IT Tech DNA, afirmó en este perspicaz artículo que la mejora de la rentabilidad con la AI depende de algo conocido como proximidad de los beneficios.

Según Kauffman, para la mayoría de las empresas, la rentabilidad impulsada por la AI se consigue en el menor tiempo posible cuando se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos relacionados con los clientes. Por ejemplo, el marketing personalizado y las recomendaciones de productos que permite la AI tienen el poder de aumentar sus ventas de la noche a la mañana. Las tendencias de los clientes son volátiles, por lo que, utilizando tendencias y sugerencias predichas por el machine learining, las empresas pueden impulsar agresivamente productos y servicios a los consumidores objetivo. Según las observaciones de Kaufmann, el uso de la AI para la mejora de los productos tarda un poco mas en traducirse en beneficios. Por ejemplo, la automatización de los procesos de la cadena de suministro de diseño, ensamblaje y empaquetado de productos permite a una organización mejorar su producción y su productividad general, pero la generación de beneficios notables lleva más tiempo, ya que depende de aspectos como los precios y las compras realizadas por sus consumidores.

Según la idea de la proximidad de los beneficios, las empresas que incorporen la AI a funciones que mejoren su reputación de forma gradual serán las que más tiempo tengan que esperar para cosechar una mayor rentabilidad. Por ejemplo, si una organización utiliza la AI para reforzar su infraestructura de ciberseguridad o sus auditorías financieras, la influencia positiva de los algoritmos de aprendizaje automático no se hará patente en las ventas de sus productos o servicios de forma inmediata. A largo plazo, la fluidez de sus servicios y la ausencia de fallos de seguridad reforzarán su reputación ante su público actual y potencial. Y lo que es más importante, la buena voluntad ganada con esfuerzo garantiza que las organizaciones que utilizan la AI para este tipo de fines mantengan su rentabilidad durante más tiempo.

Estas son algunas de las formas en que la inteligencia artificial mejora la rentabilidad de las empresas, que también siguen la ética de la AI:

Automatización del flujo de trabajo: 

La automatización del flujo de trabajo implica el uso de robots, visión por ordenador e AI para automatizar tareas repetitivas como la gestión de relaciones con los clientes (CRM), la evaluación de datos y el empaquetado, que de otro modo consumirían varias horas para ser ejecutadas. Los trabajadores humanos que se encargarían de esas tareas pueden ser reclutados para realizar tareas más creativas y de comprobación de la capacidad cognitiva. Así se reduce el error humano de las funciones empresariales metronómicas y repetitivas, al tiempo que se reduce el plazo de la cadena de suministro. Pero lo mas importante es que la AI permite a las empresas dar un uso más productivo a su personal.

Mantenimiento predictivo:

El aprendizaje automático, como sabe, permite a las aplicaciones de software o hardware encontrar patrones y anomalías en grandes cantidades de datos. Así, las aplicaciones de mantenimiento impulsadas por la IA pueden escudriñar la producción masiva generada por las máquinas en una instalación de producción, envasado o de otro tipo. Esto permite a las organizaciones anticiparse con precisión a futuros fallos o averías de las máquinas y realizar reparaciones o sustituciones antes de tiempo. Esta técnica de mantenimiento basada en la IA permite a las empresas reducir el tiempo de inactividad, que suele ser una de las principales razones de las pérdidas empresariales.

Por último, la mayoría de las empresas acabarán descubriendo las diferentes formas en que pueden maximizar sus ingresos con la AI. Sin embargo, limitar la AI a una entidad generadora de beneficios puede hacer que las empresas se pierdan otras posibilidades mayores. Además, el uso de la tecnología con un único propósito debilita tres de las principales éticas de la AI: la justicia, la responsabilidad y la equidad.

¿Puede la AI ser utilizada por las organizaciones para el bien común?

Es comprensible que una organización no pueda salvar o mejorar el mundo que la rodea por sí sola. Para ello, tendrán que colaborar con ONG, gobiernos o autoridades locales. Antes de esa fase, tendrán que elegir un problema que requiera inversión y AI para su resolución. A continuación se presentan algunas formas en las que las organizaciones pueden aprovechar (o ya están aprovechando) la AI para el bien común:

Aprovechamiento de la AI y Blockchain para la distribución de vacunas COVID-19

Es posible que conozcas cómo los países más ricos monopolizaron las vacunas COVID-19, dejando a las naciones más pobres a esperar hasta 2023 para obtener sus vacunas. A pesar de todos los progresos realizados en materia de vacunación contra el COVID-19, todavía hay millones de personas que no tienen más que su inmunidad natural contra el virus mortal y sus múltiples variantes. Para ayudar a estos países, las organizaciones pueden colaborar con las ONG o los administradores locales. La distribución de vacunas plantea varios problemas logísticos, como la gestión de los canales de la cadena de frío y la coordinación de varias partes interesadas. Para superar esto, las organizaciones pueden crear una red IoT conectada para la recogida y transferencia de información en tiempo real. Se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para predecir las zonas más afectadas (y con mayor necesidad de vacunas) en un momento dado en el futuro. Dichos algoritmos evaluarán varios factores, como la población de una región determinada, si se ha producido allí alguna reunión importante y la edad media de las personas, antes de ofrecer recomendaciones. Aparte de eso, las predicciones precisas y basadas en datos sobre los cuellos de botella en la cadena de suministro con AI pueden permitir a los equipos de distribución elegir los canales menos congestionados para llevar las vacunas a quienes más las necesitan. Los sistemas basados en blockchain hacen que los canales de distribución de vacunas sean más infalibles e imposibles de infiltrar para entidades externas. La cadena de bloques, debido a su naturaleza descentralizada, permite a múltiples partes interesadas, como transportistas, gestores de almacenes y hospitales, seguir los envíos de vacunas que se transportan en tiempo real. La creación de una infraestructura de este tipo no llevaría más de unos meses y promete mejorar las bajas tasas de vacunación de los países pobres. Como dice el refrán, nadie está a salvo hasta que todo el mundo esté a salvo de este virus. El uso de la AI permite a las empresas salvar millones de vidas con una inversión mínima.

Al igual que las vacunas, las organizaciones pueden vincularse con las autoridades locales y utilizar aplicaciones basadas en IoT, AI y blockchain para reducir la escasez de alimentos, la inseguridad alimentaria y el hambre en los países oprimidos también

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