REINVENTANDO EL NEGOCIO CON MÁQUINAS QUE APRENDEN

24 de mayo del 2019 | por Sankha Hom, Jefe de Innovación para Tata Consultancy Services (TCS)

Amazon cumplirá 25 años. Los datos recientes sugieren que la edad promedio de las compañías en el índice Standard & Poor’s 500 (S&P 500) se ha reducido a menos de 20 años desde los 60 años en la década de 1950. El secreto, al parecer, para mantenerse joven es la capacidad de comprender el negocio principal y reinventarlo una y otra vez. Conocemos los grandes avatares de Amazon: libros, tiendas minoristas de múltiples categorías, supermercados, nube, tiendas físicas y contenido, entre otros. Amazon encarna en sí misma la idea detrás de «crear valor exponencial».

En esta era digital, si no se reinventa, se corre el riesgo de volverse irrelevante. Por ejemplo, las firmas de fintech e insurtech han surgido como competidores fuertes a los bancos y aseguradoras tradicionales. Las cadenas de transporte y hoteles se tambalearon, mientras que las compañías como Uber y Airbnb introdujeron enormes cantidades de inventario en el mercado debido a costos marginales cercanos a cero. Detroit no podía prever que el futuro de la industria automotriz se formaría en California y representaría la innovación en términos de software. Los minoristas tradicionales y los gigantes de los medios de comunicación lucharon para que las nuevas empresas de Internet como Amazon, Netflix, Google y Apple destruyeran los modelos de negocios convencionales que evolucionaron durante décadas. Las industrias están repletas de ejemplos con este mismo patrón: los recién llegados vieron abundancia cuando los que ya estaban involucrados pudieron ver restricciones.

Los nuevos participantes podrían crecer exponencialmente, ya que sus modelos de negocios no eran lineales y seguían las leyes del software, mientras que los ya involucrados dependían de la sabiduría convencional. Se podría decir que el software fue visto como un cambio de juego. De hecho, el software ha estado devorando el mundo, como lo dijo el socio de Andreessen Horowitz, Mark Andreessen, en 2011. Sin embargo, el software también se encuentra en el umbral de un cambio fundamental. La programación -el proceso creativo del software- está pasando de decirle a las máquinas qué hacer para demostrarles cómo hacerlo. Esto tiene derivaciones no sólo para las personas que crean software, sino también para quienes lo usan. Si bien la programación tradicional en sí misma puede no desaparecer por completo, ciertamente se convertirá en un nicho. Lo que prevalecerá es una nueva generación de programadores con la capacidad de manipular datos y entrenar a las máquinas.

¿Qué pasa con los datos en sí? El mayor obstáculo para la adopción de la IA a gran escala en las empresas es la disponibilidad de datos confiables y consumibles por las máquinas. Sin embargo, eso parece estar cambiando, ya que una nueva clase de tecnología de IA ahora puede funcionar con menos información y, en algunos casos, puede generar los datos necesarios para aprender y ser útil.

A medida que la IA evolucione, el factor humano dentro de una empresa adquirirá una nueva dimensión. Por lo tanto, estamos continuamente buscando respuestas a algunas preguntas fundamentales sobre el futuro de la adopción de tecnología por parte de las empresas. También estamos trabajando en aplicaciones de inteligencia artificial en todas las áreas de la industria: cuidado de la salud, manufactura, medios y publicidad, banca y seguros. Mientras se desarrolla la agenda de realidad aumentada y automatización, también estamos estudiando las cuestiones éticas más grandes que enfrenta la sociedad en la próxima era de las máquinas.

¿Cuál es el tipo correcto de IA? ¿Cuál es el papel de los humanos en un mundo omnipresente de la IA? Esperamos los próximos meses tener algunas respuestas interesantes y socialmente viables a estas preguntas.

Liga de interés:

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