El Costo de la Inteligencia Está Disminuyendo: ¿Cómo Pueden Competir las Empresas?

$15.7 Billones.

Eso es más que la producción anual combinada de Japón, Alemania, la India y el Reino Unido. No es de extrañar que también sea lo que PwC estima que la IA contribuirá a la economía global para 2030. No es un secreto que el costo de la inteligencia ha estado disminuyendo constantemente durante años. De hecho, en 2020, un tercio de las empresas informaron que el costo de la IA disminuyó hasta un 20% en casi todas las industrias.

En 1965, Gordon Moore predijo que el número de transistores en un chip se duplicaría cada dos años, lo que permitiría avances commensurables en la potencia de cálculo, el almacenamiento de datos y la eficiencia algorítmica. A raíz de esa predicción, el crecimiento casi exponencial de la nube y el modelo de pago por uso, ahora significa que incluso las organizaciones más pequeñas tienen acceso a una infraestructura de cálculo escalable a un costo relativamente bajo. Esto ha eliminado la necesidad de grandes inversiones iniciales en infraestructura de cálculo y ha hecho posible que las organizaciones más pequeñas compitan con las más grandes en igualdad de condiciones.

Además, la explosión de datos ha jugado un papel crucial en la reducción del costo de la inteligencia. Con el crecimiento de Internet y la proliferación de sensores, ahora hay una abundancia de datos disponibles para el análisis. Esto ha permitido que los algoritmos de aprendizaje automático se entrenen en grandes conjuntos de datos, lo que ha llevado a una mayor precisión y rendimiento. Además, el movimiento de código abierto ha hecho posible que los desarrolladores accedan y utilicen grandes conjuntos de datos de forma gratuita, reduciendo las barreras para el desarrollo de sistemas inteligentes. Finalmente, los avances en la eficiencia algorítmica también han contribuido a la reducción del costo de la inteligencia. Los investigadores han desarrollado nuevas técnicas para entrenar y optimizar los algoritmos de aprendizaje automático, lo que ha resultado en modelos más rápidos y precisos. Esto ha hecho posible desarrollar sistemas inteligentes con menos recursos computacionales, reduciendo el costo de desarrollo y despliegue.

En una era en la que las tecnologías de IA y ML son ubicuas, podemos esperar ver cambios significativos en la forma en que las empresas operan y innovan en diferentes industrias. En fintech, por ejemplo, los startups ágiles están utilizando la IA para ofrecer todo, desde STP para la verificación del cliente y la incorporación hasta información financiera y presupuestaria. Y en la atención médica, está permitiendo que las pequeñas empresas de tecnología predigan los síntomas de los pacientes a través de entradas de dispositivos wearables y brinden servicios de emergencia oportunos.

Construir una Empresa Conectada es Fundamental

Las empresas conectadas están mucho mejor posicionadas para aprovechar el costo en caída de la inteligencia que sus contrapartes tradicionales. Parte de la razón es que las empresas conectadas utilizan la tecnología digital para conectarse con los clientes, los empleados, los proveedores y los socios en tiempo real. También adoptan un enfoque de infraestructura en la nube, lo que les ayuda a procesar fácilmente grandes volúmenes de datos de dispositivos móviles, redes sociales y otras herramientas para optimizar los procesos y obtener información sobre el comportamiento del cliente. La mayoría de las empresas conectadas, de hecho, se basan en tres pilares principales.

Potencial Humano Amplificado: A menudo, las empresas conectadas albergan una cultura de innovación, agilidad y colaboración. El alto grado de automatización y digitalización de extremo a extremo significa que los empleados están liberados de la tiranía de las tareas manuales repetitivas y tienen más tiempo para la resolución creativa de problemas y el trabajo de alto nivel. De hecho, tener la infraestructura digital para apoyar la cultura de la innovación es tan importante como construir la cultura en sí.

Redes de Valor: Los líderes dentro de las empresas conectadas entienden que la cadena de suministro lineal ha quedado obsoleta y, en su lugar, están invirtiendo en ecosistemas de proveedores de tecnología, agregadores, distribuidores y startups. Las conexiones de baja latencia dentro de estos ecosistemas, o redes de valor, significan que todos los partes interesadas tienen acceso a una corriente de información en tiempo real para alimentar la toma de decisiones, optimizar los procesos y acelerar la entrega de productos. Un ejemplo sólido se encuentra en cómo las aseguradoras de automóviles han asociado con fabricantes y empresas de telemática para lanzar modelos de pago por conducir, donde los asegurados pagan una prima más baja si exhiben un comportamiento de conducción seguro. Al mismo tiempo, la información recopilada por la telemática a bordo ayuda a los servicios de emergencia a rastrear rápidamente la escena de un accidente, mientras que alimenta datos críticos a los fabricantes para que puedan optimizar los componentes de seguridad.

Operaciones Cognitivas: En la actualidad, una “cultura de la innovación” es tan buena como los datos que la alimentan. Las empresas conectadas son más descentralizadas y flexibles que las organizaciones tradicionales, con equipos distribuidos y un enfoque en los resultados en lugar del proceso. Las metodologías ágiles, los procesos impulsados por la IA que requieren muy poca intervención humana y un alto grado de conectividad interna son las características de las empresas conectadas exitosas. Esto significa que los datos fluyen sin problemas en todo el sistema y los partes interesadas pueden acceder instantáneamente a la información crítica para su trabajo sin los cuellos de botella que a menudo crean las operaciones siloizadas.

¿Cuál es el Impacto en el Mundo Real?

Con una presencia en más de 20 países en Asia, Medio Oriente y África, una empresa de bienes de consumo en rápido crecimiento estaba buscando consolidar su posición en múltiples geografías. Sin embargo, a pesar de su éxito, la empresa luchaba por aprovechar al máximo su potencial de ventas regionales debido al panorama minorista fragmentado en los mercados emergentes. En específico, la empresa encontró que era difícil obtener visibilidad en la demanda y aumentar su participación de mercado debido a una gran dependencia de los procesos manuales. En cuanto a una solución, utilizar una plataforma impulsada por IA para automatizar las operaciones y cartografiar los datos operativos críticos fue el primer paso. El siguiente paso consistió en crear un panel de instrumentos para sus representantes de ventas y gerentes de territorio que les ayudara a cartografiar la penetración geográfica, identificar las brechas territoriales y desarrollar una estrategia para la cobertura de puntos de venta efectiva. En solo unos meses, vieron un aumento del 15% en el valor por tamaño, una mejora del 15% en la productividad de los representantes de ventas y un salto del 50% en la ECO.

De manera similar, cuando la pandemia estaba en pleno apogeo, una empresa de productos de consumo rastreó la propagación de COVID en diferentes barrios y alimentó esa información a una plataforma de IA para predecir qué ubicaciones minoristas serían las más afectadas por los desabastecimientos. Al utilizar estas perspectivas, combinadas con una red de distribuidores conectada digitalmente, pudieron reabastecer sus productos en cuestión de unos días, mientras que las estanterías de las marcas competidoras estaban vacías.

La Ética y la Agilidad de la Inteligencia

Estas historias ilustran cómo las pequeñas organizaciones que adoptan las herramientas y talentos de IA disponibles para ellas pueden crear un impacto que las empresas más grandes y tradicionales luchan por replicar. Para mantenerse resilientes en un mundo donde todas las organizaciones tienen acceso a herramientas de inteligencia y análisis de vanguardia, convertirse en una empresa conectada es claramente esencial.

Pero además de crear más valor económico, una clara oportunidad para que las empresas se destaquen entre sus pares es comprometerse con el uso ético de la IA. No solo se traduce en utilizar la tecnología para promover agendas ambientales y sociales, sino que también significa asegurarse de que sus modelos de IA sean culturalmente sensibles, no sesgados hacia las perspectivas de las minorías y se utilicen en cumplimiento con las regulaciones de privacidad. A medida que la IA se integra más en las operaciones empresariales, el desplazamiento de la fuerza laboral también es una preocupación clave, una preocupación que los líderes pueden abordar a través de programas de capacitación y un manejo efectivo del cambio.