Al escuchar el término ‘Inteligencia Artificial’ (IA) todavía son muchas las personas que, casi automáticamente, ven la imagen de un robot humanoide. Son pocas las que la identifican con un conjunto de procesos o combinación de técnicas, tecnologías y herramientas. Es la orquestación de tecnologías que, utilizadas juntas, automatizan la tarea completa de un especialista. De ahí que, como dice la psicóloga social y profesora de Harvard Shoshana Zuboff dijo: “Todo lo que se puede automatizar debe ser automático” (“In the Age of the Smart Machine: The Future of Work and Power,” New York: Basic, 1988).

Su beneficio más inmediato se encuentra en el Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML). La IA, impulsada por los datos y por las técnicas ML puede utilizarse para que el sistema sea capaz de orientar en la toma de decisiones o adoptarlas cuando es preciso, combinándolo con las decisiones humanas. Los expertos afirman que alrededor del 50% de los procesos comerciales estarán completamente automatizados en los próximos tres años. A partir de ese punto se crearán nuevos procesos a medida que las empresas pasen desde una operativa impulsada por procesos a un mundo basado en los datos.

La investigación realizada por SAP y Economist Intelligence Unit (EIU) en 360 organizaciones revela que al menos el 68% utiliza ML para mejorar sus procesos de negocio. La encuesta muestra que la adopción de ML está más dirigida a cambiar el modelo de negocio y ofrecer nuevas propuestas de valor que a seguir la pauta de una “moda” tecnológica. Entre los encuestados destaca un grupo de organizaciones que tienen en común cinco rasgos que explican su avance y capacidad para generar nuevos modelos de negocio y crear nuevos tipos de procesos adaptados a la dinámica actual de los mercados. Este grupo ha sido denominado por los investigadores Fast Learners y sus iniciativas ayudarán a las empresas que aun están en el proceso de tomar decisiones respecto a la tecnología.

Este grupo de empresas constan tanto de grandes organizaciones como de pymes y es que no hay precedentes en la facilidad con que, actualmente, las empresas pueden acceder a la tecnología y a la nube. De hecho, el cambio en la cultura corporativa y la formación de los empleados presenta más dificultades para las grandes empresas que para las medianas y pequeñas. Éstas, por su parte, son menos renuentes a compartir información con socios externos.

Cinco rasgos de los Fast Learners

Las empresas de este grupo cuentan con directivos de nivel-C que ven el ML como núcleo de sus estrategias comerciales y lo incorporan a sus modelos operativos gracias a su conocimiento de sus capacidades y limitaciones. De hecho, el estudio muestra que las organizaciones que identifican ML con una herramienta táctica para automatizar tienen más dificultades que aquellas que conocen mejor sus beneficios y los aplican en toda la organización.

El 50% de las empresas Fast Learners ven en ML la oportunidad de capacitar a sus empleados para realizar tareas de mayor valor para la empresa, yendo más allá de la mera automatización. Por ejemplo, Intel lo utiliza para mejorar el tiempo de ciclo y la calidad en sus productos, y para perfeccionar sus ofertas de venta basadas en las predicciones de actuación de sus clientes.

La visión que este grupo tiene del ML es la de una Diferenciación Competitiva, más que como una tecnología. El 31% afirma que la automatización ha beneficiado la innovación en los procesos y modelo de negocio.

La obtención de nuevos ingresos y aumento de la rentabilidad es otra de las consecuencias que, para estas empresas, ha traído el uso de ML. El 48% cita este beneficio como el más importante entre los obtenidos. La mitad de ellos, además, identifican ML con nuevas fuentes de ingresos y esperan un crecimiento en sus ingresos superior al 6% entre 2018 y 2019.

Los Procesos Estratégicos Locales están creciendo para estas empresas que invierten más ahora en sus zonas geográficas que en aquellas consideradas de bajo coste. El 58% del grupo Fast Learners dedican más inversión en procesos locales, lo que significa que sus prioridades de abastecimiento no se basan, únicamente, en los costes.

El quinto rasgo común a estas organizaciones radica en que la estrategia se extiende a toda la empresa, de forma que la utilización de ML se articula de un modo holístico, beneficiando a toda la organización de las sinergias entre las diferentes funciones. También impulsan iniciativas desde las unidades de negocio centradas en la utilización de ML y el 41% afirma que su uso se está traduciendo en un aumento de la satisfacción de los clientes.

Si quiere ampliar la información, puede hacerlo descargándose la encuesta mencionada en este artículo aquí: http://bit.ly/2O2YnTm.

Fuente: SAP Business One.