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Talento C-Suite Por Alberto Loyola

En todas partes, hay ahora siempre otra noticia que enfatiza el impacto que la inteligencia artificial tendrá en las organizaciones este 2019. Desde los algoritmos de Facebook hasta los autos automáticos de Tesla, está claro que la inteligencia artificial (IA) ya no es parte de la ciencia ficción, sino que esta presente en cada momento de nuestra vida cotidiana.

Sundar Pichai, CEO de Google, hizo una demostración en mayo de 2018 al reproducir una grabación de Google Duplex llamando a una peluquería para reservar una cita para su “cliente”, una persona que usa el Asistente de Google. La voz sintética representaba una voz humana, incluso inyectando “umms” y “ahh” en su discurso. El mensaje?, inteligencia automatizada comienza aparecer a través de chatbots para incrementar profits y digitalizar la experiencia del cliente:

Por otro lado, de acuerdo con IBM CEO Ginni Rometty “ IBM IA tiene ahora un 95 por ciento de precisión en la predicción de los trabajadores que planean abandonar sus trabajos”. IBM HR tiene una patente para su “programa de rotación predictivo” que fue desarrollado con IBM Watson para predecir el riesgo de los empleados y recomendar acciones para que los gerentes se comprometan y retengan a sus empleados.

Recientemente  Accenture Interactive lanzó una innovadora solución de inteligencia artificial para enfrentar la soledad de los ancianos. La solución funciona con el Asistente de voz de Google y utiliza una inteligencia artificial conversacional que permite a las personas, en particular a las personas mayores, capturar historias memorables para las generaciones futuras, al mismo tiempo que brindan compañía.

La pregunta que muchos ejecutivos se hacen es: ¿cómo empezar y seleccionar proyectos de IA que puedan traer una propuesta de valor que genere ventaja competitiva y crecimiento sostenido a largo plazo?

De manera general, lo mejor es empezar con un pequeño proyecto relacionado a la cadena de valor y “escale” en el largo plazo. Una forma de empezar es seguir los pasos establecidos por Andrew Ng, Chairman and CEO, Landing AI que se describe en 5 pasos:

  1. Ejecutar proyectos piloto para ganar impulso.
  2. Construye un equipo interno de IA
  3. Proporcionar amplio entrenamiento de IA
  4. Desarrollar una estrategia de inteligencia artificial
  5. Desarrollar comunicaciones internas y externas

  1. Ejecutar proyectos piloto para ganar impulso.

El propósito de empezar con proyectos pequeños es generar valor de manera inmediata, el éxito de estos primeros proyectos ayudará a convencer a diferentes “stakeholders” en invertir en IA y familiarizar a los ejecutivos de su compañía con la IA. Lo importante es hacer mostrar “quick wins” y solución de problemas para que su equipo de AI pueda ganar impulso y credibilidad

Segun Andrew Ng, las características sugeridas para los primeros proyectos de inteligencia artificial:

  • Idealmente, debería ser posible que un equipo de AI nuevo o externo (que no tenga un profundo conocimiento del dominio de su negocio) se asocie con sus equipos internos y construya soluciones de AI que comiencen a mostrar impacto dentro de 6 a 12 meses.
  • El proyecto debe ser técnicamente factible. Demasiadas compañías todavía están comenzando proyectos que son imposibles de usar con la tecnología de AI actual.
  • Tener un objetivo claramente definido y medible que genere valor empresarial.
  • Antes de ejecutar un piloto de inteligencia artificial, se recomienda establecer claramente el cronograma y el resultado deseados, y asignar un presupuesto razonable al equipo.
  1. Construye un equipo interno de IA

De  acuerdo con el articulo “ How to Choose Your First AI Project” publicado en el Harvard Business review, se aconseja “trabajar con partners externos para obtener rápidamente la experiencia en inteligencia artificial. A largo plazo será más eficiente ejecutar algunos proyectos con un equipo interno de inteligencia artificial para crear una ventaja competitiva más única y “scale” AI a través de toda la organización.

Es importante tener el buy-in del CEO y su equipo ejecutivo para así definir el “governance” y estructura del equipo de IA que dará soporte a toda la organización. La estructura del equipo de podría reportar a CTO, CIO o CDO (Director de datos o Director digital) o inclusive reporter al CAIO (Chief AI Officer).

Tenga en cuenta que la IA va más allá que solo automatizar procesos, los sistemas de inteligencia artificial aumentan las capacidades humanas y permiten que las personas y las máquinas trabajen en colaboración, cambien la naturaleza del trabajo y organizaciones. En ese sentido la conformación de equipos de IA se vuelve clave para el trabajo colectivo entre humanos y sistemas inteligentes.

  1. Proporcionar amplio entrenamiento de IA

Son pocos las compañias (a excepción de las de tecnología) que cuenta con sólidos equipos de IA. La realidad es que muchos de los PHD IA ingenieros o científicos de data (data scientist) seguramente buscan trabajar para Google, Amazon, IBM, Microsolf, Apple. La competencia es tremenda, así que la posibilidades que puedas reclutar un AI talent top son limitadas.

De acuerdo con Bloomberg, “muchas organizaciones están lidiando con la escasez de talento de AI formando asociaciones con universidades y entrenando y construyendo desde dentro. Independientemente de si su empresa se encuentra en un sector en el que el potencial disruptivo es menor y la adopción probablemente sea más lenta, ningún sector o negocio es en modo alguno inmune al impacto de la IA”. La gran pregunta es cómo asegurar el talento, la tecnología y el acceso a los datos para aprovechar al máximo esta oportunidad “.

Hay algo claro, AI está cambiando el trabajo y la forma de trabajar, muchas posiciones desaparecerán y otras surgirán. Es responsabilidad del CEO y CHRO (Chief Human Resources Officer) de desarrollar plan de entrenamiento a todo nivel de la organización para preparar y/o adaptar a las personas en sus nuevos roles en la era de la IA.

  1. Desarrollar una estrategia de inteligencia artificial.

De manera general la mayoría de los proyectos de AI crean el valor de AI en cuatro formas: reduciendo costos (Amazon usa ahora robots en sus almacenes), aumentando los ingresos (los sistemas de recomendación y predicción aumentan las ventas y la eficiencia), o lanzando nuevas líneas de negocios (AI permite nuevas proyectos que antes no eran posibles) o transformando negocios (creando nuevos formas de conectar con clientes y consumidores).

Una estrategia de inteligencia artificial guiará a su empresa hacia la creación de valor al mismo tiempo que construye una base sólida de conocimiento y expertise. Una vez que los equipos comiencen a ver el éxito de los proyectos iniciales de AI y comiencen a trabajar en proyectos de mayor impacto, se podrá tener una mejor idea de cómo la IA puede crear el mayor valor y concentrar los recursos en esas áreas.

Por otro lado, los ejecutivos deben entender que para que la IA pueda funciona se necesita de “data”. Data es el corazón de cualquier sistema inteligente. La data tiene que ser recopilada, organizada, analizada y administrada para construir modelos de IA.

Finalmente, es importante definir quien será responsable de la ejecución de la estrategia. Mi sugerencia es que sea una persona que pueda trabajar de manera “cross functional”, y sea el puente entre el equipo de AI como los equipos funcionales de la organización.

  1. Desarrollar comunicaciones internas y externas

Es importante mantener informados a diferentes “stakeholders” para crear ‘alignment’ y tambien para informar cómo la IA esta siendo aplicada en su organización. La IA puede generar mucho “ruido” tanto para los empleados como inversionistas. Un plan de comunicación es clave para que pueda dar claridad tanto de manera interna así como externa.

Mensaje final

La IA trae la siguiente ecuación en las organizaciones: “Humanos + Maquinas” que colaboran juntos para lograr incrementos exponenciales en el desempeño del negocio. La IA no funciona sola necesita del componente humano para poder por ejemplo desarrollar, entrenar y administrar varias aplicaciones de IA. Al hacerlo, están permitiendo que esos sistemas de IA aprendan y comiencen a desarrollar sus modelos predictivos aumentando así las habilidades humanas con impacto directa hacia clientes, consumidores y empleados.

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Author

Albert Loyola is a Tech and AI HR Evangelist. His research and work focus around the future of work, artificial intelligence, employee experience and digitization of the workplace and the impact in HR. Alberto’s work has been featured on different media players and he’s also the founder of Ignite Organizations an HR tech & AI discussion forum. Connect with Albert

© Copyright 2019. This article may be reprinted provided the following credit line is present: Albert Loyola Future Workforce Advisor | HR Tech & Artificial Intelligence Evangelist | Future of Work Speaker & Writer

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