Ya no es ciencia ficción. Prácticamente todos los días interactuamos con ella. La Inteligencia Artificial (IA) vive, literalmente, en nuestros teléfonos inteligentes, en nuestros sitios web favoritos, en el buscador que utilizamos a diario y en los sistemas de información que operan las empresas.

Gracias a esta innovación, hoy las computadoras son capaces de vernos, escucharnos, comprender lo que escribimos, responder con un lenguaje natural e interactuar con la información de nuevas formas -haciéndola más útil y procesable.

Diferentes componentes, como el Machine Learning, el Deep Learning, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, nutren a la IA y trabajan en conjunto para resolver problemas y dar respuesta a nuestros cuestionamientos -desde los más simples hasta los más elaborados.

Considerada uno de los pilares de la Cuarta Revolución Industrial, la Inteligencia Artificial alcanzará un volumen de negocio de $1.2 billones de dólares en 2018, de acuerdo con Gartner, y en 2022 podría llegar a la marca de los $3.9 billones.

Son tres factores, señala la firma de investigación de mercado, los que están aumentando el valor empresarial de IA: la experiencia del cliente (CX), la creación de nuevas fuentes de ingresos, así como la reducción de costos.

Prácticamente todas las industrias están apostando por lograr avances en estas áreas y, por tanto, la mayoría se está apresurando para añadir la capa de IA a su base analítica (BI, Data Management, Visual Analytics, Big Data) y así elevar sus posibilidades de ganar.

No obstante, todo el revuelo provocado por la IA en la última década ha hecho que se le vea como la panacea. Las organizaciones están esperando que les dé respuesta a todas sus preguntas y solucione todos sus problemas.

La mala noticia es que no lo hará, por lo menos no al principio. La urgencia por subirse al tren de la inteligencia artificial puede traer más desventajas que beneficios. De ahí que se recomiende comenzar con pequeños pasos y avanzar de forma progresiva cubriendo etapas y logrando objetivos.

Hay que entender perfectamente qué es la IA y para qué puede servir; cuando tiene sentido y cuando no. Es importante también estar conscientes de que requiere hacer ajustes mayores a la estructura de negocio y tecnológica, y conocer a fondo las dificultades que se quieren resolver aquí y ahora.

Los expertos coinciden en que cuando se emprende un proyecto de IA, hay que estar preparados para enfrentar las dificultades. Es cierto: IA es falible y puede cometer errores. En este contexto, deben considerarse tres dimensiones distintas: el riesgo real (resultados cuantificables y tangibles), el riesgo percibido (más subjetivo) y el nivel de tolerancia a los riesgos (flexibilidad y capacidad de respuesta).

Nuestra capa de IA irá aprendiendo con el tiempo, a medida que se le enseñe (Machine Learning) y se modifiquen los algoritmos que la alimentan.

Es clave integrar un equipo multidisciplinario conformado por estrategas de las áreas de negocio (ventas, marketing, distribución) y de TI (redes, gestión de datos, BI, etc.), encabezado por un líder que pueda entablar una comunicación inteligente y traducir el lenguaje técnico en terminología de negocio; el rol del científico de datos o del director de Analítica (CAO, chief analytics officer) es determinante en este proyecto.

El trayecto hacia la integración de la Inteligencia Artificial al negocio de las empresas es una carrera de resistencia más que de velocidad, que requiere estrategias y ejecutarse de forma progresiva. Esto elevará las posibilidades de ganar y concretar con éxito la transformación digital de las organizaciones de todas las industrias.