En una columna anterior, definimos que una empresa basada en datos requiere el desarrollo y la adopción de una estrategia de análisis de datos en toda la empresa, inversión en una plataforma de datos, procesos de gestión y gobierno de datos, y una cultura que promueva la alfabetización. y compromiso con los datos.
Por su parte, si buscamos acercarnos a la comprensión de lo que significa la inteligencia artificial (IA), la forma más cercana de entenderla es verla como la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o software, imitando e incluso ampliando nuestra funciones cognitivo. Esto implica que estos sistemas deben pasar por fases de aprendizaje, refuerzo y autocorrección. Por lo tanto, para que la IA sea viable, necesita datos y los datos necesitan IA para extraer su máximo potencial analítico.
Este es un punto clave, ya que solo las empresas que se han movido de manera eficiente hacia el manejo de datos serán las que podrán extraer el mayor valor de los análisis avanzados que la IA puede proporcionar. En este contexto, la capacidad de la IA para procesar datos, convertirlos en información, discriminar e implementar soluciones de forma autónoma, permitirá una mejor toma de decisiones.
Esto se puede traducir en aspectos esenciales para la vida empresarial como la reducción de costes o el aumento de los márgenes comerciales. Sin embargo, el mayor impacto se podría encontrar en la aparición de nuevos modelos de negocio que desde su propio planteamiento se basen en formas innovadoras de relacionarse con el cliente.
Esto supone una verdadera transformación en la forma de hacer negocios ya que los datos se convertirían finalmente en conocimiento útil para el negocio y la toma de decisiones. Sin embargo, es importante delimitar el alcance de lo que significa tomar decisiones en un contexto de empresas impulsadas por datos utilizando IA. Cada vez más aumenta la frecuencia con la que se deben asumir situaciones comunes en el contexto empresarial, por lo que la toma de decisiones necesariamente debe ser más rápida.
En este entorno, es imperativo capturar datos en tiempo real y ponerlos a disposición para consultas de baja latencia por parte de los equipos comerciales.
Por tanto, la automatización de las respuestas rutinarias supondrá ventajas a la hora de tomar decisiones de carácter operativo, y es precisamente allí donde la IA juega un papel fundamental en la toma de decisiones basadas en datos y en tiempo real.
Sin embargo, cuando hablamos de decisiones estratégicas, el panorama es diferente y no por lo que pueda aportar la IA, sino por lo que conceptualmente se espera de ella.
Al pensar en el papel que juega la IA en la estrategia, la visión general concibe que la propia IA tiene la capacidad de decidir sobre la estrategia correcta. Probablemente en 10 años será así, pero a la fecha no es así. Esta concepción futurista hace que se pierda la oportunidad de utilizar la IA en los componentes básicos del diseño de la estrategia, es decir, que se acompañe del uso avanzado de la analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva.
El objetivo no es solo analizar los datos históricos de la empresa, sino buscar predecir hipotéticos escenarios futuros y tener la capacidad, en dichos escenarios, de modificar diferentes indicadores para analizar su impacto directo en las principales decisiones y tomar la decisión óptima. .
Este proceso de diseño y definición de la estrategia debe tener la posibilidad de experimentar muy rápidamente con todas las premisas que se supone que inciden en la estrategia. Este es un gran diferenciador que puede aportar la IA ya que, a través de herramientas en la nube, puede tomar los modelos iniciales y entrenarlos a escala. Así, se pueden crear y entrenar modelos 5 veces más rápido que el flujo de trabajo de aprendizaje automático “tradicional” en las empresas, lo que proporcionaría un grado importante de agilidad en la construcción de la estrategia.
Lo que hemos indicado viene a dar un punto de vista sistemático al proceso de diseño y definición de la estrategia, pero no automatiza el proceso de definición de la estrategia. Debido a que las decisiones estratégicas tienen importantes consecuencias comerciales, debe comprender por qué el análisis avanzado hace una predicción determinada y qué extrapolaciones hace a partir de qué información.
Sabemos que el proceso de toma de decisiones requiere de ciertas capacidades cognitivas que requieren detectar e interpretar la información y reaccionar ante ella, y que la automatización cognitiva evoluciona en la dirección que permite que las máquinas sean capaces de replicar tareas que hasta ahora eran coto exclusivo del ser humano. . Sin embargo, el proceso posterior, que consiste en sacar conclusiones que permitan lanzar suposiciones e hipótesis con un razonamiento sólido y coherente con el contexto, sigue siendo patrimonio de la humanidad, por lo que la IA aún está lejos de predecir la estrategia correcta.
Lo cierto es que la IA ya permite a los humanos tomar decisiones de una forma mucho más acertada. Esto significa que las empresas impulsadas por datos e inteligencia artificial son más analíticas, lo que alienta a la alta dirección a adoptar un estilo más analítico para tomar decisiones estratégicas.
El autor es Profesor del Departamento de Marketing e Inteligencia Comercial de EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey.
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