Inteligencia artificial: principios de pensamiento por diseño.

Seguimos con el monográfico sobre inteligencia artificial (IA) tras los anteriores artículos en los que hemos analizado el problema actual y su necesidad en la ideación empresarial. En el presente post aterrizamos un poco más la idea, incidiendo en la necesidad de aplicar nuevas técnicas que faciliten su uso.

En la mayoría de las compañías existe una gran brecha entre las expectativas generadas por la IA y su ejecución y uso actual. El estudio “Reshaping Business with Artificial Intelligence: Closing the Gap Between Ambition and Action” muestra este hecho con total claridad.  Tres cuartas partes de los ejecutivos entrevistados creen que IA permitirá a sus empresas entrar en nuevos negocios y casi el 85% que les permitirá obtener o mantener una ventaja competitiva. Sin embargo, sólo una de cada cinco empresas ha incorporado en la actualidad la IA en algún proceso de negocio, lo que es aún más preocupante es que menos del 39% cuentan con una estrategia de IA. Las empresas más grandes -las que tienen al menos 100.000 empleados- son las que tienen más probabilidades de tener una estrategia de IA, pero sólo la mitad tienen una. Además, otro aspecto muy relevante de la investigación concluye que, en conjunto, los encuestados expresaron que una de las barreras más significativas para la implementación de la IA es que no detectan casos de uso claros ni prioridades concretas para la inversión en esta tecnología.

La IA puede (y debe) cubrir tres necesidades empresariales fundamentales: la automatización de los procesos empresariales, la obtención de información y conocimiento a través del análisis de datos y la fidelización y estudio de clientes y empleados, según el estudio “Artificial Intelligence for the Real World: Don’t start with moon shots. Deloitte“. En una encuesta de 250 ejecutivos, se muestra que el 51% percibe los beneficios de negocio de la IA en mejorar las características, funciones y rendimiento del producto, el 36% desea su uso para optimizar las operaciones internas de negocio, el 36% para liberar a los trabajadores para que sean más creativos mediante la automatización de tareas, el 35% para una toma mejor de decisiones, el 32% considera su uso especialmente para la creación de nuevos productos, el 30% para optimizar los procesos externos como el marketing y las ventas, el 25% la ayuda de la IA en la consecución de nuevos mercados, el 25% para el uso en la captura y aplicación del conocimiento y sólo el 22% para reducir el número de empleados mediante la automatización. En la misma investigación, los ejecutivos que pidieron desafíos de la IA respondieron de manera mayoritaria (47%) que es difícil integrar los proyectos cognitivos con los procesos y sistemas existentes.

Es por tanto muy necesario en vista de los datos anteriores un estudio en profundidad sobre el impacto de la AI en los Modelos y Procesos de negocio. Los Modelos de Negocio y Procesos de Negocio no sólo deben ser automatizados, si no que es necesario un rediseño sistemático de los flujos de trabajo para asegurar que usamos todas las capacidades de IA y de este modo asegurar que las personas y las máquinas aumenten sus fortalezas y compensen sus debilidades. Para ello es imprescindible aplicar principios de pensamiento de diseño: comprender las necesidades del cliente o del usuario final, involucrar a los empleados cuyo trabajo será reestructurado, tratar los diseños como “primeros borradores” experimentales, considerar múltiples alternativas y considerar explícitamente las capacidades de la tecnología de IA en dicho proceso inicial de diseño.

IA y Modelos de Negocio

Se pone de manifiesto la falta de herramientas que ayuden a llevar a cabo modelos de negocio basados IA, aplicándola desde la concepción misma de la idea. Es necesario investigar el uso de la IA desde dos puntos de vista equidistantes y confluentes (negocio y tecnología), con el fin de encontrar puntos de sinergia entre ambos.
Por tanto, se deben crear herramientas y frameworks que faciliten al analista de negocio el conocimiento de las capacidades de la IA, utilizando estas capacidades como facilitadores en el diseño de los procesos de negocio.
Bajo mi punto de vista la IA remodela el propio mecanismo de reingeniería de estos procesos de negocio, creando un nuevo paradigma para su creación y desarrollo.

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