3 señales del riesgo de no entender la IA oportunamente
Por Gerencia Comercial de R:Solver
En estos tiempos, la tecnología da pasos acelerados, más aún el 2020, y el ambiente competitivo presiona en forma creciente. Consecuentemente entender la Inteligencia Artificial oportunamente es, más que una potencia, una necesidad.
Durante el 2020, entre muchas presentaciones, hicimos una demostración de un servicio de R:Solver capaz de contabilizar y analizar demográfica y emocionalmente las personas ingresando a un recinto — en este caso de interés, un centro comercial.
Este tipo de información abre una puerta extraordinaria para la gestión de espacios y horarios dentro del centro comercial. Por ej, si se deduce que en cierto horario hay mayor afluencia de adultos, se puede privilegiar la visibilidad de tiendas afines, así como al entender que en otros horarios hay mayor afluencia de estudiantes. Con el tiempo, se puede determinar cuáles segmentos etarios privilegian días, horarios, entradas, entre otros datos. Lo mismo para contabilizar a las personas por género y poder afinar la puntería de marketing.
Nuestra interlocutora, una persona representando a un Mall importante de una ciudad latinoamericana, demostró interés, pero su primera pregunta al terminar la presentación y demo de menos de 15 minutos, fue: “¿y pueden medir la temperatura?”
Un lector podría preguntar: “¿Y cuál es el problema?”. Ninguno — inicialmente. Detectar la temperatura de una persona se ha vuelto una característica deseable en sistemas de control de acceso a locales, dada la realidad pandémica del 2020–2021.
Pero un sistema basado en sensores o en análisis de espectro es algo “relativamente simple”, que se puede implementar con algo de tecnología más general. Más allá de lo sofisticado de la tecnología, el control de acceso no apunta a un universo de posibilidades desde la perspectiva estratégica comercial del mall; es sólo control de acceso.
Alguien más en la sesión le dijo a la interlocutora: “te invito a mirar esta solución como la oportunidad de hacer un cambio estratégico disruptivo en la estrategia comercial que puedes ofrecerle a tus clientes — los locales”.
Mirándolo desde la neurociencia, quienes se enfrentan a nueva información que resulta muy difícil de digerir, la relacionan a lo que conocen. En estos años hemos visto como buscan simplificar casos de uso a una planilla de datos, a una regla simple de decisión, o como en el caso mencionado, a decisiones de control de acceso y no de predicción o ajustes en relación a aspectos demográficos y de comportamiento de los visitantes del centro comercial.
Hasta cierto punto es entendible: la IA es capaz de hacer cosas que era difícil imaginar hasta hace poco tiempo. Por ej, el centro comercial podría haber destinado una persona a realizar este tipo de conteo durante ciertos periodos y horarios, pero el hecho de tener una máquina realizando estos conteos, e inmediatamente incorporando proyecciones, se podrían abrir puertas que era difícil visualizar.
Considerando la enorme cantidad de puertas que abre la IA, en particular la tecnología que permite la automatización de procesos cognitivos, a continuación, 3 señales de que se está perdiendo el foco o no se está entendiendo el verdadero poder de esta tecnología.
Señal 1: pensar en “automatización” antes que en “mejoras”
No pensar, siquiera, en poner en marcha un RPA (Robotic Process Automation) es una clara señal de estar atrasado en extremo. Los “robots de automatización de procesos” logran resolver necesidades del día a día, que entregan valor a las empresas.
Pero una señal menos evidente es apuntar a RPA antes que analizar el proceso propiamente tal y su aporte en el ciclo de valor de la organización. Un punto sutil en esta discusión es que “no todo lo que brilla es IA”. En otras palabras, las herramientas RPA no necesariamente aplican Inteligencia Artificial, ni tampoco puede que resuelvan un problema de negocio central.
Por ej, implementar un proceso de descarga automático de información del banco, para que un subgerente revise esa información y la apruebe para continuar con un proceso de negocio, está ignorando que esa descarga automática está libre de errores y no requiere de aprobación.
Pero aún más valioso, es que ese proceso de descarga alimente un modelo de predicción y análisis, que determine posibles fraudes, o duplicaciones de pagos, lo que se puede determinar gracias a un modelo de clasificación entrenado con las transacciones históricas. Quedarse sólo en la descarga automática es realmente no entender lo que puede ofrecer la IA.
Señal 2: pensar que adoptar IA es un proyecto de gran magnitud
Dado el impulso mediático, se cree que adoptar IA es equivalente a cambiar un ERP — un proyecto de gran magnitud. Por otro lado, una adopción de IA demanda una secuencia prolija de actividades para su correcta implementación.
Pero quedarse con la imagen apoteósica, disruptiva, épica, provoca resistencia en la organización y las personas. Aquí es donde un enfoque del tipo Lean Startup es una buena idea para ir probando alternativas pequeñas e incrementales, con foco en resolver un problema de negocio específico. Es decir, al identificar una problemática puntual, dedicar esfuerzos acotados y de corto aliento (y costo) para ver qué tipo de tecnología — considerando IA o no- resuelve ese problema.
Señal 3: pensar que la inteligencia artificial es la solución a todo
Se ha mediatizado tanto la IA en años recientes, que es fácil concluir, que al ser el eje de la nueva revolución industrial, es la única solución de las empresas para superar la crisis 2020–2021 y/o para proyectarse al futuro.
La realidad es más práctica. La IA es capaz de resolver problemas en los que tradicionalmente se necesita capacidades cognitivas humanas, incluso pudiendo escalar a niveles insospechados. Pero detrás de cada empresa exitosa, hay una visión que combina un correcto modelo de negocio, con las herramientas adecuadas para materializarlo.
Un correcto entendimiento de las capacidades de la IA permite a quienes impulsan la visión corporativa a tomar las decisiones adecuadas y no asumir que todo se resuelve mágicamente gracias a que se incorporó IA.
En R:Solver, llevamos una década implementando soluciones reales en base a Inteligencia Artificial, resolviendo problemáticas reales de negocio. Es gracias a este enfoque, que hemos logrado generar valor para nuestros clientes, siempre impulsando la correcta adopción de tecnología adecuada a cada caso.
