Fuente: Observatorio de Productividad y Competitividad de la Universidad CAECE.
El objetivo central de dicho estudio fue evaluar y monitorear el estado de digitalización de los procesos de negocio implementados por las firmas analizadas. Para ello se indaga en diversas cuestiones referidas al uso de herramientas como el e-Commerce, la infraestructura en la nube, las redes sociales y tecnologías emergentes (como big data e inteligencia artificial), entre otros aspectos.
Para el diseño del indicador, se siguieron los lineamientos de diversos reportes elaborados por la Unión Europea, con vasta experiencia en mediciones de estas características. La entidad educativa destacó que la realización Índice de Intensidad Digital, es posible gracias a los aportes financieros de las empresas que lo acompañan el análisis sobre la temática.
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Algunos datos relevantes obtenidos
Índice de Intensidad Digital | Argentina 2021 (Ver grafico 1)
Empresas que proveen a sus empleados dispositivos portátiles que permiten una conexión móvil a partir de redes de telefonía móviles, para fines comerciales. ( Ver grafico 2)
Empresas que analizan o explotan big data internamente desde cualquier fuente de datos ( Ver gráfico 3)
Tecnologías-herramientas de Inteligencia Artificial (IA) que utilizan las empresas. ( Ver gráfico 4)
Inteligencia artificial para crecer
Por: Sylvia E. Testa – Directora del Centro de Inteligencia Artificial y Tecnologías Emergentes (CIATE)
Cuando en 1956 un grupo de científicos reunidos en la Conferencia de Dartmouth College discutían sobre la nueva disciplina y el uso de la computadora para diseñar conductas inteligentes posiblemente no dimensionaron el potencial que despertaría décadas después. Lo más importante que surgió de la Conferencia fue el consenso en adoptar el nombre propuesto por el matemático John McCarthy: “Inteligencia Artificial”, aunque según comentan hubiese sido más adecuado aceptar otro de los nombres sugeridos como “Racionalidad Computacional”. En nuestro siglo gurúes de la ciencia también la llaman “Inteligencia Humanista” o “Inteligencia Aumentada” para focalizar que esta disciplina colabora con el hombre para potenciar sus capacidades y mejorar su calidad de vida.
Esos primeros años históricos estuvieron llenos de éxitos con las limitaciones producto de lo primitivo de las computadoras y herramientas de programación. Sí es seguro que los científicos no se imaginaron que en el siglo XXI la pandemia COVID 19 actuaría como acelerador para el acceso generalizado a Internet y la transformación digital que obligaría a compartir las vidrieras físicas de los negocios e industrias con una vidriera digital, donde el centro además del cliente (paciente o usuario) serían los datos, y la necesidad de transformarlos en conocimiento con las técnicas que ellos desarrollaron y que continuamos perfeccionado gracias a la potencia del hardware y al almacenamiento en la nube que nos posibilita trabajar con grandes volúmenes de datos.
El avance de la IA fue paralelo al de la Ciencia Cognitiva y la Biología, entre otras, por lo cual desde el primer momento abarcó la idea de duplicar facultades humanas como la visión, el uso del lenguaje y el autoaprendizaje, trabajando en conjunto con aquellas tecnologías que estaban emergiendo en una definición de disciplina más fuerte o dura. Al mismo tiempo avanzó una línea más blanda o débil que desarrollaba sistemas inteligentes expertos para colaborar con la toma de decisiones de los profesionales y automatizando tareas complejas del mundo físico que requerían adaptabilidad, agilidad y aprendizaje supervisado; esta línea blanda actualmente también se trabaja y es donde las Pymes pueden comenzar a transitar.
Sus aplicaciones son tantas como las respuestas que el hombre quiera dar a sus necesidades, por citar algunas: en área de ciberseguridad (detección de fraudes, virus), inteligencia empresarial (previsión de ventas, stock, segmentación y perfiles de clientes – pacientes para envío de promociones y campañas, predecir abandono e incluso como parte del CRM analítico), áreas de recursos humanos (previsión de rotación, selección y búsqueda de personal, detección de talentos), industria (detección de errores, controles, automatización de procesos), canales de comunicación y asistentes virtuales expertos (chatbots), gestión de riesgos financieros (previsión de mora, cobranzas, errores de TI, estimación de tasas y presupuesto), video juegos y gamificación (como entretenimiento o también capacitación y nuevas formas de liderazgo generacional), etc. Por supuesto que las organizaciones más maduras tecnológicamente pueden avanzar en la línea dura con modelos prescriptos y cognitivos que automatizan sus procesos y servicios, desde machine learning no supervisados y autónomos combinados con otras tecnologías avanzadas como IoT, Big Data, Nano y Biotecnología que les permitan atención personalizada a sus clientes (usuarios o pacientes), incluso para cumplir con los Objetivos de Desarrollo Sostenible ODS 2030.
En este sentido, está claro que las soluciones inteligentes ofrecen la oportunidad de optimizar la producción maximizando las ganancias, pero también es cierto que pueden aparecer obstáculos ocasionando demoras en su utilización, algunos pueden ser: falta de datos, tiempos de desarrollo demasiado extensos, incompatibilidad con las herramientas actuales y altos costos, falta de profesionales. Sin embargo no deben verse como limitaciones, por un lado porque en el contexto actual los datos ya están siendo recolectados; por otro lado los tiempos de desarrollo pueden acortarse con propuestas de proyectos ágiles y rápidos enfocados en un dominio específico de la organización para que a corto plazo permitan medir el éxito esperado e incorporar en forma incremental más avances, es decir obtener primeros resultados positivos con bajo presupuesto y bajo costo para obtener logros tempranos que generen confianza y credibilidad. En relación a las herramientas estamos transitando una democratización de los algoritmos y de los modelos automatizados que pueden ser empleados con software libre, haciendo pequeñas inversiones on cloud para almacenar los datos. Sí es necesario contar con buen equipo de profesionales capacitados para evitar los sesgos implícitos e inherentes a la toma de decisiones automatizadas, con conocimiento de marcos legales y principios éticos que aseguren construcciones confiables que potencien la marca y la buena reputación de la organización.
Finalmente resulta interesante repasar los motivos que, según algunos líderes del mercado, llevan a las organizaciones a adoptar estas tecnologías: porque la competencia lo hizo, por detectar puntos de dolor en el negocio o por cambio generacional. Sin duda en la actualidad la mayoría ha experimentado más de uno de ellos, lo cual nos lleva a concluir que la adopción de IA combinada con otras tecnologías de vanguardia dejó de ser una opción para pasar a ser una obligación, y sólo será posible si la consideramos aliada estratégica que nos permita crecer y mejorar la calidad de vida humana. Es la oportunidad de aprovechar este acompañamiento productivo, tecnológico y educativo de la CAC que con el OPyC ofrece el índice que permite medir y repensar el futuro, la Universidad CAECE que forma los profesionales idóneos en el tema y el CIATE que articula la realidad con la academia para colaborar con las necesidades de la Economía digital.
Nota completa fue publicada en Revista Énfasis edición julio2022. Ingresá aqui.
