Es prácticamente imposible ignorar toda la atención y el fanatismo que existe por la inteligencia artificial (IA) en la actualidad. Dondequiera que vayas, hay un centenar de artículos relacionados con el tema, como el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, la computación cognitiva, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje (PNL). Estos términos se usan con frecuencia indistintamente a pesar de tener significados muy diferentes, una señal de que muchas personas aún no comprenden este campo. Cada vez son mayores las Startups que se basan en la inteligencia artificial. Y los analistas constantemente publican nuevas estadísticas de inteligencia artificial que alimentan aún más la emoción alrededor de la tecnología.

¿Hemos alcanzado el punto de saturación de IA más alto de todos los tiempos? ¿Qué pasa si la IA no cumple con todas las expectativas? ¿Es posible que más empresas ahora se conviertan en empresas impulsadas por la inteligencia artificial? Y si es así, ¿cómo sucedió esto?

¿Qué es eso? ¡¿Superman?! ¡No, es inteligencia artificial!

La realidad es que la IA está ahora en todas partes. De alguna manera, ha sido una progresión lógica. Las eras de los grandes datos y la nube finalmente han convergido, creando un cambio significativo en el paradigma que ha permitido que la IA sea práctica y accesible tanto para los consumidores como para las empresas. Los volúmenes de datos que se han acumulado ahora tienen un propósito en el entrenamiento de sofisticados modelos de aprendizaje profundo. La nube proporciona acceso a procesamiento escalable y paralelo a bajo costo, lo que permite a los proveedores de la nube crear algoritmos de aprendizaje automático y desplegar un modelo de inteligencia artificial como servicio (AIaaS).

La IA se está convirtiendo rápidamente en una función de utilidad muy similar a la electricidad y el agua.

Muchos no nos damos cuenta de cuanto hemos estado utilizando esta tecnología en la actualidad. ¿Miras tu programa favorito en Netflix, Hulu o Amazon Video? El aprendizaje automático potencia sus motores de recomendación. ¿Hablando con su asistente Siri, Alexa o Cortana? Eso es PNL traduciendo tu voz a acción. ¿Maneja su automóvil y usa Waze o Google Maps? Los algoritmos de aprendizaje automático están analizando datos de tráfico en tiempo real para sugerir las mejores rutas. ¿Utilizas una aplicación de viaje compartido como Uber o Lyft? El aprendizaje automático determina el tiempo de espera y el precio. ¿Usa una plataforma financiera como Betterment o Wealthfront? Los algoritmos robo-advisor rebalancean automáticamente las carteras para aumentar los retornos. ¿Recibe alertas de fraude en su teléfono celular? Los algoritmos de aprendizaje automático detectan patrones de gastos inusuales.

El entendimiento de que la inteligencia artificial está entre nosotros es áspero para muchos que creen que aún se trata de ciencia ficción. Pero los consumidores lo usan más de lo que creen. Mientras que solo el 34% piensa que usa tecnología habilitada para inteligencia artificial, el 84% usa realmente un servicio o dispositivo impulsado por inteligencia artificial, según un estudio realizado en 2017 por Pegasystems Inc.

No es de sorprender que la IA sea tan penetrante cuando se considera la cantidad de inversión que las empresas están haciendo en investigación, productos e iniciativas.

Amazon, por ejemplo, se ha reorganizado completamente en  torno a sus esfuerzos de IA y aprendizaje automático. De hecho la compañía utiliza un enfoque de “volante” que asegura que la innovación de inteligencia artificial en un área de la empresa se aproveche en toda la organización.

Los gigantes tecnológicos como Google invirtieron hasta  $ 30 billones de IA en 2016, con un 90% de los esfuerzos de I + D y el 10% de las adquisiciones de IA, según estudio “Estado de aprendizaje automático y la IA” de McKinsey. Además, el mismo estudio encontró que el aprendizaje automático recibió casi el 60% de la inversión en inteligencia artificial en 2016. Y todo esto es prospectivo, ya que representa un crecimiento de 3 veces en las inversiones desde 2013.

Microsoft ha estado invirtiendo mucho tiempo en tecnologías futuras como la IA. En 2016, la compañía formó su Grupo de Inteligencia Artificial e Investigación, que ahora cuenta con más de 8.000 empleados. Más recientemente, Satya Nadella de Microsoft anunció una reestructuración adicional de la compañía para enfocarse aún más en la inteligencia artificial.

Por otro lado hay muchas compañías pioneras en el mundo de la IA. Empresas como H2O.ai están democratizando la inteligencia artificial mediante la creación de una plataforma de aprendizaje automático de código abierto accesible para todos. Fractal Analytics utiliza AI para impulsar la toma de decisiones de las empresas de Fortune 500 que combinan la ciencia de datos y la ciencia del comportamiento para facilitar las decisiones. DataRobot es una plataforma empresarial de aprendizaje automático diseñada para una amplia adopción e implementación en muchos niveles de habilidades en una organización. Y CrowdAI es una startup fascinante que captura imágenes del mundo todos los días y las convierte en ideas significativas.

Este nivel de innovación en inteligencia artificial ha creado un importante punto de inflexión que desencadena una aceleración masiva, no solo en innovación empresarial sino también en innovación humana.

La inteligencia artificial puede impulsar el crecimiento de las empresas

Mientras que la IA es cada vez más frecuente en nuestra vida de consumidor, las empresas todavía están en las primeras entradas de lanzar programas reales enraizados en IA. El potencial del mercado es enorme, y Gartner estima que para el año 2022 se crearán $ 3.9 trillones en valor comercial derivado de inteligencia artificial.

Muchas industrias están viendo beneficios tangibles de la aplicación de esta tecnología. State Farm, por ejemplo, está investigando la visión artificial para detectar conductores distraídos usando una aplicación móvil u OnStar con el fin de rastrear patrones de conducción y ofrecer descuentos para hábitos de conducción seguros. Es evidente que la recopilación e interpretación de los datos del controlador jugará un papel cada vez más importante en la personalización de los seguros y la provisión de descuentos para los clientes.

Franklin Templeton Investments utilizó el aprendizaje automático para generar $ 600 millones en nuevos activos al asociarse con Fractal Analytics para crear una puntuación probabilística sobre la propensión a comprar y reaccionar a determinados productos. Esto ayudó a los asesores financieros a comunicar información sobre productos en el momento adecuado, a través del canal correcto para aumentar la efectividad, lo que resultó en un aumento de ventas del 26% y 1.300 clientes potenciales incrementales.

¿Qué sucederá con los escépticos?

Si bien hay muchos ejemplos de empresas que adoptan la inteligencia artificial para ciertos casos de usos, muchas no han decidido cambia su estrategia de negocio.

La inteligencia artificial debe ser fundamental. Para maximizar los beneficios detrás de la tecnología, debe comenzar sacando sus datos de los depósitos organizativos. Los datos están en el corazón del entrenamiento de IA, pero debe asegurarse de que los datos no tengan sesgos inherentes.

En segundo lugar, la IA debe ser transparente y tener trazabilidad para comprender por qué se tomó determinada decisión basada en la inteligencia artificial. Además, debe complementarse con el contexto para impulsar experiencias más convincentes y aplicaciones de IA. Dado que la tecnología todavía carece de empatía, también es necesario considerar cuándo requiere ser complementada con intervenciones humanas.

Con la rápida adopción de inteligencia artificial, es seguro decir que si su negocio no se adapta a esta tecnología naciente quedará fuera de mercado.