Adaptarse es inevitable, sufrir es opcional.
En períodos de crisis e incertidumbre, las relaciones comerciales y con los clientes tenían que ser restablecidas y los modelos de negocio alterados, por el contrario, en época de bonanza económica, las empresas declararon que tenían pocos incentivos para cambiar sus prácticas operativas.
La crisis mundial sanitaria y económica, a causa del COVOD-19, altera rápidamente el panorama empresarial y si a eso le sumamos la incertidumbre política que vive nuestro país debido a las elecciones presidenciales, vemos que un importante número de empresas se ven afectadas o desaparecen, en cambio otras no solo salen reforzadas, sino que pueden hasta alcanzar el liderazgo en su sector.
En el último grupo, podemos encontrar empresas que tomaron la decisión de implementar modelos disruptivos o introducir tecnologías que sus competidores no estaban utilizando hasta ese momento, logrando una ventaja competitiva en su mercado.
No se trata de desenfocarse, sino de plantear cómo poder diferenciarnos de nuestros competidores en un panorama incierto, es aquí donde la inteligencia artificial juega un rol determinante.
Los economistas alemanes Elstner, Bachman y Sims investigaron la relación entre la incertidumbre y la actividad económica en el contexto empresarial y los resultados fueron publicados en el artículo “Uncertainty and Economic Activity: Evidence from Business Survey Data”¹. Los autores llegaron a la conclusión que, en períodos de crisis e incertidumbre, las relaciones comerciales y con los clientes tenían que ser restablecidas y los modelos de negocio alterados, por el contrario, en época de bonanza económica, las empresas declararon que tenían pocos incentivos para cambiar sus prácticas operativas.
Según el informe del Boston Consulting Group, “The Rise of the AI-Powered Company in the Postcrisis World” (“El surgimiento de las compañías que usan Inteligencia Artificial en el mundo poscrisis”, en español)², combinado con otros avances tecnológicos, como el machine learning o el análisis avanzado de Big Data, la inteligencia artificial ya está permitiendo a las empresas detectar nuevos patrones de consumo y, con ello, poder ofrecer productos hiperpersonalizados a sus clientes.
Es posible que algún directivo o gerente de la empresa recomiende poner en stand-by los proyectos de inteligencia artificial en la compañía. Sin embargo, podría ser un grave error: lo crea o no, este es un momento ideal para entender el potencial de la inteligencia artificial en las empresas y comenzar a invertir en ella.
Los resultados de los proyectos que hemos desarrollado muestran que la adopción exitosa de modelos de inteligencia artificial ha sido posible porque simplemente los directivos confían en lo que la inteligencia artificial puede producir y están dispuestos a aprender.
Un factor clave de éxito es incluir en los análisis diarios y en cada comité de negocios los resultados de los modelos de inteligencia artificial y planificación de contextos futuros para así establecer los pasos a seguir ante posibles escenarios y determinar cómo cada uno de ellos puede condicionar e impactar en el negocio.
La cantidad y la calidad de los datos determinan el éxito de los modelos de inteligencia artificial. Según Peter Norvig, Chief Scientist de Google, “no tenemos mejores algoritmos que el resto de las empresas; simplemente tenemos más datos”.
El análisis de los datos adecuados da profundos insights para la empresa
La pregunta es ¿cómo empezar? Veamos cuatro acciones que todo directivo debe tener en cuenta antes de invertir en un proyecto de inteligencia artificial:
Lo primero que se debe hacer es analizar el problema o reto y cuál es el impacto actual y futuro en el negocio si no lo resolvemos. Es decir, ¿si no hacemos nada qué puede pasar?
Verificar si la empresa cuenta con la suficiente cantidad y calidad de datos para desarrollar un modelo de inteligencia artificial que resuelva el reto propuesto.
Analizar la data de la empresa para estimar si con esa cantidad y calidad de datos se puede formular un modelo con un accuracy o precisión importante, ¿cuál es ese nivel de accuracy o precisión? Dependerá de la industria, el modelo de negocio, la data, etc.
El business case debe dar como resultado el retorno de inversión (ROI) para la empresa si invierte en un modelo de inteligencia artificial. Este análisis es determinante para justificar seguir adelante con el proyecto.
Sólo se tendrá éxito si las empresas y sus directivos aprenden a adoptar la incertidumbre como fuente creadora de oportunidades y lograr una ventaja competitiva en su mercado.
Todo lo mencionado en este artículo no es teoría obtenida de un best-seller de estrategia empresarial, está basado en la experiencia de implantar exitosamente proyectos de tecnología e inteligencia empresarial en 19 países en los últimos 21 años, pero sobretodo, lo que vivimos durante el 2020, año en el que contribuimos a que importantes empresas fortalezcan sus negocios y lideren sus mercados durante la pandemia.
1 Bachmann, Rüdiger, Steffen Elstner, and Eric R. Sims. 2013. «Uncertainty and Economic Activity: Evidence from Business Survey Data.» American Economic Journal: Macroeconomics https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/mac.5.2.217
2 François Candelon, Tom Reichert, Sylvain Duranton, Rodolphe Charme di Carlo, and Midas De Bondt. 2020. “The Rise of the AI-Powered Company in the Postcrisis World” https://www.bcg.com/publications/2020/business-applications-artificial-intelligence-post-covid
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Adaptarse es inevitable, sufrir es opcional. La crisis mundial sanitaria y económica que vivimos altera rápidamente el panorama empresarial, sumado a las consecuencias nefastas de