- Integrar en la administración de Recursos Humanos: el rol del director de Recursos Humanos no consiste únicamente en la gestión de los empleados, sino que debe evolucionar hacia la gestión de la interacción entre las personas y las máquinas.
- Aprender con máquinas: los directivos deben centrarse en las necesidades de sus profesionales, principalmente en el ámbito del desarrollo de capacidades, para adaptar los modelos de negocio a la naturaleza cambiante de la formación de empleados.
- Designar un Chief Data Supply Chain Officer: este rol será necesario para lograr una cadena de suministro integrada de principio a fin.
- Crear una cultura de IA abierta: confianza, apertura y transparencia son elementos clave para que las relaciones entre personas y máquinas funcionen correctamente, y por ello, los líderes empresariales deben adaptar la cultura corporativa que permita minimizar los riesgos de una plantilla híbrida a la vez que se maximizan las oportunidades.
- Ir hacia la nube: la siguiente fase de innovación combinará datos de fuentes colectivas (crowd-sourced data) en la nube con capacidades de IA para crear oportunidades de negocio nuevas y disruptivas.
- Más allá de la automatización: con los avances recientes en IA, las empresas necesitan dar un paso más para sacar partido a la inteligencia de máquinas dinámicas, autodidactas y autónomas.
- Medir los retornos en algoritmos: al contrario que los activos tradicionales que se deprecian con el transcurso del tiempo, los activos de IA incrementan su valor, por lo que los directores financieros necesitarán nuevas métricas para evaluar correctamente el “retorno de IA”, que podría incluir el valor generado de cada algoritmo o una combinación de la inversión inicial y los costes en curso.
El músculo de las empresas está en el cerebro
Implementar Inteligencia Artificial en diferentes puntos estratégicos de una compañía busca revolucionar el ecosistema laboral para mejorar la eficiencia y la calidad de la fuerza laboral.
Por Viridiana Zurita*
La constante disminución de la rentabilidad en múltiples industrias amenaza el futuro de la inversión, la innovación y el crecimiento económico. Al mismo tiempo, vemos cómo un nuevo factor genera una promesa de ayudar a impulsar la rentabilidad en los negocios: la Inteligencia Artificial.
Se prevé que esta herramienta permita incrementar las tasas de rentabilidad en un promedio de 38% para 2035 en 12 economías y dar lugar a un impulso económico de 14 billones de dólares en 16 industrias.
Ya varias industrias han comenzado a incorporar la Inteligencia Artificial en sus modelos de negocio con resultados interesantes, por ejemplo, en el sector agrícola, los nuevos sistemas inteligentes han permitido optimizar no sólo la productividad, sino también la precisión de las tareas, gracias a los sensores, drones y otras tecnologías.
En el sector de manufactura, los lentes inteligentes se utilizan para ayudar al personal de servicio técnico a acceder a los datos e instrucciones que necesitan para realizar sus tareas de mantenimiento y reparación.
Estos escenarios se harán cada vez más frecuentes en las empresas, si se adquiere una mentalidad de poner a las personas primero y tomar acciones ágiles y responsables para aplicar las tecnologías de IA a sus negocios.
El estudio “Cómo la IA promueve la innovación y las ganancias de la industria” realizado por Accenture, identificó ocho estrategias que los directivos deberían considerar para tomar ventaja de la oportunidad que trae la AI para transformar sus modelos de negocio y contribuir a su crecimiento, rentabilidad y sostenibilidad.
Por ejemplo, integrar la Inteligencia Artificial en la estrategia y liderazgo de manera que los beneficios resulten tangibles para el equipo de dirección de las compañías, así se establecerá una ruta de la implantación de esta tecnología. Otras de las estrategias son: