No es un postulado de ciencia ficcion. La inteligencia artificial ha permitido el desarrollo de algoritmos que permiten que las empresas tomen decisiones acertadas que incluso puedan anticiparse a las disyuntivas, al final del día, tal vez los robots sí puedan sustituir a los líderes. 

 

Cuando se le pregunta a un CEO cuál es la capacidad que más se valora de él y de sus colaboradores, una de las primeras respuestas que aparecen es “la toma de decisiones”. Habitualmente escucho cosas como: “yo le pago a mi gente para que tomen decisiones”.

Existe una extensa literatura sobre cómo los ejecutivos y las empresas deben tomar decisiones. Si prevalece la experiencia o si lo hace la intuición. Lo que queda claro es que el conocimiento implícito de la experiencia o la intuición y el conocimiento explicito permiten a la empresa compartir conocimiento a través de procedimientos formales documentados, que muchas veces hacen la diferencia entre el éxito o el fracaso de las compañías.

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En los últimos años, los que trabajamos en el punto de cruce entre innovación, tecnología y datos, hemos visto cómo cada vez más las empresas utilizan robots para que tomen decisiones. Sí, robots.

Muchos de ustedes me pueden decir que no han visto máquinas del tipo de Artoo-Deetoo (R2-D2) o See-Threepio (C3PO) de Star Wars en las compañías donde trabajan. Y es verdad. Los robots que están tomando decisiones en las compañías se llaman Algoritmos. Y estos algoritmos se deiseñan por medio de Inteligencia Artificial (AI). Y cuando hablo de IA tampoco estoy volviendo a algún episodio de Star Wars.

Específicamente, estoy hablando de las Machine Learning (ML). Por ML se entiende una rama de la Inteligencia Artificial que trata de que los sistemas aprendan automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende genera un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.

En pocas palabras, con una Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos e innovadores. Los datos históricos del conjunto de los clientes (por ejemplo), debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, a través de la creación de un algoritmo.

El reto de sacar partido de los datos se ha simplificado enormemente. El Machine Learning de hoy no es como antes. Hoy existen muy buenas herramientas (y ésta es una valoración personal en función de mi conocimiento), tanto de código abierto como Apache Mahout, herramientas de comerciales como SPSS Modeler, de IBMAzureML, de Microsoft y  SAS Enterprise Miner.

Esto quiere decir que, con los datos adecuados, las tecnologías adecuadas y los análisis adecuados es posible producir fácil y automáticamente modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.

Por ende, cuando una empresa comienza a diseñar algoritmos que le permite tomar decisiones sobre comportamientos en forma automatizada, con una alta probabilidad de éxito, y con altos niveles de estandarización, en diferentes momentos, sin cansarse, incluso con la luz apagada de la oficina, estamos más cerca de un robot tomando decisiones, que de personas.

Lo que me hace preguntarles, ¿los robots ya se apoderaron de parte del Management de su empresa? Si la respuesta es aún no, sería bueno no perder tiempo, porque si no, van a perder ventaja competitiva en un mundo que evoluciona rápidamente.

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