Estás leyendo la publicación: 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, India y el Reino Unido juntos. Como era de esperar, también es lo que PwC estima que la IA contribuirá a la economía global para 2030. No es ningún secreto que el costo de la inteligencia ha estado cayendo constantemente durante años. De hecho, en 2020, un tercio de las empresas informaron que el el costo de la IA disminuyó hasta en un 20% en casi todas las industrias.
En 1965, Gordon Moore predijo que la cantidad de transistores en un chip se duplicaría cada dos años, lo que permitiría avances proporcionales en potencia informática, almacenamiento de datos y eficiencia algorítmica. Inmediatamente después 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 ahora tienen acceso a una infraestructura informática altamente escalable a un costo relativamente bajo. Esto ha eliminado la necesidad de grandes inversiones iniciales en infraestructura informática 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 gran cantidad de datos disponibles para el análisis. Esto ha permitido entrenar algoritmos de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos, lo que ha mejorado la precisión y el 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 de entrada 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 algoritmos de aprendizaje automático, lo que da como resultado modelos más rápidos y precisos. Esto ha permitido 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 omnipresentes, podemos esperar ver cambios significativos en la forma en que las empresas operan e innovan en todas las industrias. En fintech, por ejemplo, las nuevas empresas ágiles están utilizando IA para ofrecer todo, desde STP para KYC de clientes e incorporación hasta conocimientos financieros y presupuestarios. Y en el cuidado de la salud, está permitiendo que las pequeñas empresas tecnológicas predigan los síntomas de los pacientes a través de las entradas de los dispositivos portátiles y brinden servicios de emergencia oportunos.
Construir una empresa conectada es fundamental
Las empresas conectadas están mucho mejor posicionadas para aprovechar la caída del costo de la inteligencia que sus contrapartes tradicionales. Parte de la razón es que las empresas conectadas usan tecnología digital para conectarse con clientes, empleados, proveedores y socios en tiempo real. También adoptan un enfoque de infraestructura que prioriza 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. De hecho, la mayoría de las empresas conectadas 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 se emancipan de la tiranía de las tareas manuales repetitivas y tienen más tiempo para la resolución creativa de problemas y el trabajo de orden superior. De hecho, tener la infraestructura digital para respaldar la cultura de innovación es tan importante como construir la cultura misma.
Redes de Valor: Los líderes dentro de las empresas conectadas entienden que la cadena de suministro lineal ha dejado de ser útil y, en cambio, están invirtiendo en ecosistemas de proveedores de tecnología, agregadores, distribuidores y nuevas empresas. Las conexiones de baja latencia dentro de estos ecosistemas, o redes de valor, significan que cada parte interesada tiene acceso a un flujo de información en tiempo real para impulsar la toma de decisiones, optimizar procesos y acelerar la entrega de productos. Un ejemplo sólido es cómo las aseguradoras de automóviles se han asociado con fabricantes y empresas de telemática para lanzar modelos de pago por conducción, en los que a los asegurados se les cobra una prima más baja si exhiben constantemente 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 envía datos críticos a los fabricantes para que puedan optimizar los componentes de seguridad.
Operaciones cognitivas: En la era actual, una ‘cultura de 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. Metodologías ágiles, procesos impulsados por IA que requieren muy poca intervención humana y un alto grado de conectividad interna son los sellos distintivos de las empresas conectadas exitosas. Esto significa que los datos fluyen sin problemas a través de todo el sistema, y las partes interesadas pueden acceder instantáneamente a la información que es crítica para su trabajo sin los cuellos de botella que a menudo crean las operaciones en silos.
¿Qué implica el impacto en el mundo real?
Con presencia en más de 20 países de Asia, Oriente Medio y África, una empresa de bienes de consumo de rápido crecimiento buscaba consolidar su posición en múltiples geografías. Sin embargo, a pesar de su éxito, la empresa luchó por aprovechar todo su potencial de ventas regional debido al panorama minorista fragmentado en los mercados emergentes. Específicamente, a la empresa le resultó difícil obtener visibilidad de la demanda y aumentar su participación de mercado, debido a la gran dependencia de los procesos manuales. En términos de una solución, el primer paso fue usar una plataforma impulsada por IA para automatizar operaciones y mapear datos operativos críticos. El siguiente involucró la creación de un panel para sus representantes de ventas y gerentes de territorio que los ayudó a mapear la penetración geográfica, identificar brechas de territorio y construir una estrategia para una cobertura efectiva de puntos de venta. En solo unos meses, vieron un aumento del 15 % en el valor por talla, una mejora del 15 % en la productividad de los representantes de ventas y un salto del 50 % en ECO.
De manera similar, cuando la pandemia estaba en pleno apogeo, una empresa de CPG rastreó la propagación de COVID en diferentes vecindarios e introdujo esa información en una plataforma de inteligencia artificial para predecir qué ubicaciones minoristas se verían más afectadas por los desabastecimientos. Al utilizar estos conocimientos, junto con una red de distribuidores conectada digitalmente, pudieron reabastecer sus productos en cuestión de un par de días, mientras que los estantes estaban vacíos de marcas de la competencia.
La ética y la agilidad de la inteligencia
Estas historias ilustran cómo las pequeñas organizaciones que adoptan las herramientas y los talentos de IA disponibles para ellos pueden crear un impacto que las empresas más grandes y tradicionales tendrían dificultades para replicar. Para mantener la resiliencia en un mundo en el que 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. Esto no solo se traduce en el uso de la tecnología para impulsar las agendas ambientales y sociales, sino que también significa garantizar que sus modelos de IA sean culturalmente sensibles, imparciales hacia las perspectivas de las minorías y se utilicen de conformidad con las normas de privacidad. A medida que la IA se arraiga cada vez más en las operaciones empresariales, el desplazamiento de la fuerza laboral también es una preocupación clave, una que los líderes pueden abordar a través de programas de mejora de habilidades y una gestión eficaz del cambio.
