El panorama competitivo para la inteligencia de máquinas

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El panorama competitivo para la inteligencia de máquinas

El panorama competitivo para la inteligencia de máquinas

Hace tres años, nuestra firma de capital riesgo comenzó a estudiar startups en inteligencia artificial. AI se sentía mal entendida, cargada por las expectativas de la ciencia ficción, y así para el último dos años hemos intentado capturar las startups más importantes del espacio en un paisaje de una página. (Preferimos el término más neutral «inteligencia artificial» sobre «IA»).

En los últimos años, hemos escuchado principalmente a fundadores de startups y académicos, personas que prestan atención a las tendencias tempranas y de largo alcance de la tecnología. Pero este año fue diferente. Este año hemos escuchado más de ejecutivos de Fortune 500 con preguntas sobre inteligencia automática que de fundadores de startups.

Estos ejecutivos se preguntan qué hacer. Durante el último año, la inteligencia artificial ha explotado, con $5 mil millones en inversión de riesgo, algunas adquisiciones grandes y cientos de miles de personas leyendo nuestra investigación anterior. Al igual que con Internet en la década de 1990, los ejecutivos se están dando cuenta de que esta nueva tecnología podría cambiarlo todo, pero nadie sabe exactamente cómo o cuándo.

Si el paisaje de este año muestra algo, es que el impacto de la inteligencia artificial ya está aquí. Casi todas las industrias ya están siendo afectadas, desde la agricultura hasta el transporte. Cada empleado puede utilizar la inteligencia artificial para ser más productivos con las herramientas que existen hoy en día. Las empresas tienen a su disposición, por primera vez, el conjunto completo de bloques de construcción para comenzar a incorporar inteligencia de máquina en sus negocios.

Y a diferencia de Internet, donde los recién llegados a menudo superaron a los primeros en comercializar, las empresas que empezaron inmediatamente con la inteligencia artificial podrían disfrutar de una ventaja duradera.

Entonces, ¿qué deberían hacer las empresas Fortune 500 y otras empresas para empezar?

El panorama competitivo para la inteligencia de máquinas

Hacer que el talento sea más productivo

Una forma de comenzar inmediatamente a obtener el valor de la inteligencia artificial es apoyar a su talento con herramientas de productividad de inteligencia de máquina fácilmente disponibles. Algunas de las primeras ganancias han sido herramientas de productividad adaptadas a áreas específicas de trabajo de conocimiento, lo que llamamos «Funciones empresariales» en nuestro entorno. Con estas herramientas, cada empleado puede obtener algunos de los poderes anteriormente disponibles solo para los CEOs.

Estas herramientas pueden ayudar con el monitoreo y la predicción (por ejemplo, empresas como Clari previsión de ventas cliente por cliente para ayudar a priorizar los acuerdos) y con el coaching y la capacitación (Textio’s* plataforma predictiva de edición de texto para ayudar a los empleados a escribir documentos más eficaces).

Buscar fuentes de datos completamente nuevas

El siguiente paso es utilizar la inteligencia artificial para obtener valor a partir de nuevas fuentes de datos, que destacamos en la sección «Inteligencia empresarial» del panorama. Estas nuevas fuentes son ahora accesibles porque el software de inteligencia automática puede revisar rápidamente enormes cantidades de datos de una manera que habría sido demasiado difícil y costosa para la gente de hacer.

Imagínate si pudieras permitirte tener a alguien que escuche cada grabación de audio de tus vendedores y predecir su rendimiento, o haga que un equipo eche un vistazo a cada imagen de satélite tomada desde el espacio y determine qué indicadores macroeconómicos podría ser obtenida de ellos. Es posible que estas fuentes de datos ya sean propiedad de su empresa (por ejemplo, transcripciones de conversaciones de servicio al cliente o datos de sensores que predicen interrupciones y mantenimiento necesario), o pueden estar disponibles recientemente en el mundo exterior (datos en la abrir web proporcionar información competitiva).

El panorama competitivo para la inteligencia de máquinas

Repensar la forma en que construye el software

Supongamos que ha probado algunas nuevas herramientas de productividad y ha comenzado a extraer nuevas fuentes de datos para obtener información. La próxima frontera en la captura del valor de la inteligencia artificial es construir una ventaja competitiva duradera basada en este nuevo tipo de software.

Pero la inteligencia artificial no se trata sólo de un mejor software, sino que requiere procesos completamente nuevos y una mentalidad diferente. La inteligencia artificial es una nueva disciplina para que los gerentes aprendan, una que exige una nueva clase de talento en software y una nueva estructura organizativa.

La mayoría de los grupos de IT piensan en términos de aplicaciones y datos. Los nuevos grupos de IT de inteligencia artificial pensarán en las aplicaciones, los datos y los modelos. Piense en el software como la combinación de código, datos y modelo. «Modelo» aquí significa reglas de negocio, como reglas para aprobar préstamos o ajustar el consumo de energía en centros de datos. En el software tradicional, los programadores crearon estas reglas a mano. Hoy en día, la inteligencia artificial puede usar datos y nuevos algoritmos para generar un modelo demasiado complejo para que cualquier programador humano pueda escribir.

Con el software tradicional, el modelo cambia solo cuando los programadores lo reescriben explícitamente. Con la inteligencia artificial, las empresas pueden crear modelos que evolucionan mucho más regularmente, lo que le permite construir una ventaja duradera que se fortalece con el tiempo a medida que el modelo «aprende».

Piense en estos modelos como empleados estrechamente enfocados con grandes recuerdos y habilidades sociales no tan grandes: sabios idiotas. Pueden predecir la mejor manera de hacer crecer el negocio, hacer que los clientes sean más felices o reducir costos. Pero a menudo fallarán miserablemente si intentas aplicarlos a algo nuevo o, peor aún, pueden degradarse invisiblemente a medida que su negocio y sus datos cambian.

Todo esto significa que la disciplina de crear software de inteligencia artificial difiere del software tradicional, y las empresas necesitan personal en consecuencia. Afortunadamente, aunque encontrar el talento adecuado puede ser difícil, las herramientas que los desarrolladores necesitan para construir este software están disponibles fácilmente.

Por primera vez, hay un «Stack» de maduración (ver nuestro paisaje) de bloques de construcción que las empresas pueden utilizar para practicar la nueva disciplina de la inteligencia de máquinas. Muchas de estas herramientas están disponibles como bibliotecas gratuitas de código abierto de empresas tecnológicas como Google (TensorFlow), Microsoft (CNTK) o Amazon (DSSTNE). Otros hacen que sea más fácil científicos de datos para colaborar (véase «Data Science») y administrar modelos de inteligencia automática («Machine Learning»).

Si su CEO está luchando para responder a la pregunta de cómo la inteligencia artificial cambiará su industria, eche un vistazo a la gama de mercados en nuestro panorama. Las startups en estas secciones dan una idea de cómo diferentes industrias pueden ser alteradas. Las primeras aplicaciones útiles de Machine Intelligence en una industria tienden a utilizar datos que anteriormente habían estado latentes. La atención médica es un ejemplo excelente: estamos viendo modelos predictivos que se ejecutan con datos de pacientes y visión computarizada que diagnostican enfermedades a partir de imágenes médicas e ideas que salvan vidas a partir de datos genómicos. Lo siguiente serán las finanzas, el transporte y la agricultura debido al volumen de datos disponibles y a su puro valor económico.

Su empresa aún tendrá que decidir cuánto confiar en estos modelos y cuánto poder otorgarles en la toma de decisiones empresariales. En algunos casos, el riesgo de un error será demasiado grande para justificar la velocidad y las nuevas capacidades. Su empresa también tendrá que decidir con qué frecuencia y con qué supervisión revisar sus modelos. Pero las empresas que deciden invertir en los modelos correctos e integrar con éxito la inteligencia de máquina en su organización mejorarán por defecto a medida que sus modelos aprenden de la experiencia.

Los economistas se han preguntado desde hace mucho tiempo por qué la llamada revolución informática no ha logrado aumentar la productividad. La inteligencia de máquina finalmente se dará cuenta de la promesa de la computación. Las suites C y las salas de juntas que reconocen ese hecho en primer lugar —y transforman sus formas de trabajar en consecuencia — superarán y perdurarán más que a sus competidores.

*El fondo de los autores ha invertido en esta empresa.

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