La inteligencia artificial está lista para los negocios; ¿Están listos los negocios para la IA?
http://www.archive.annenberglab.com/blogs/iberger/2017/09/artificial-intelligence-ready-business-are-businesses-ready-ai
AI ahora está aparentemente en todas partes . En los últimos años, los ingredientes necesarios se han unido para impulsar a AI más allá de los laboratorios de investigación en el mercado: tecnologías informáticas poderosas y económicas; algoritmos y modelos avanzados; y lo más importante, los océanos y los océanos de los datos.
"La inteligencia artificial está preparándose para los negocios, pero ¿están listas las empresas para la IA?",
Pregunta McKinsey en un informe recientemente publicado - Inteligencia Artificial: la Frontera Digital Siguiente . "La adopción de la IA fuera del sector tecnológico está en una fase temprana, a menudo experimental", es la respuesta sucinta del informe. "Pocas empresas lo han implementado a escala".
El informe se basa en una encuesta de más de 3.000 ejecutivos de nivel C de AI en 10 países y 14 sectores.
Sólo el 20 por ciento de los encuestados había adoptado la IA a escala en una parte esencial de su negocio.
40 por ciento eran adoptadores parciales o experimentadores, mientras que
otros 40 por ciento eran esencialmente contempladores .
AI abarca una amplia gama de tecnologías y aplicaciones. A menudo se ve como la vanguardia de TI. Tan pronto como la IA se aplica con éxito a un problema, el problema ya no es una parte de la IA. El informe de McKinsey se centra en cinco tecnologías cada vez más desplegadas en los negocios, que la mayoría de todos están de acuerdo con la IA:
la robótica y los vehículos autónomos,
la visión por computador,
el lenguaje,
los agentes virtuales y
" La dependencia de AI de una base digital y el hecho de que a menudo debe ser entrenado en datos únicos significa que no hay atajos para las empresas. Las empresas no pueden retrasar el avance de sus viajes digitales, incluyendo AI.
Los primeros adoptantes ya están creando ventajas competitivas, y la brecha con los rezagados parece que va a crecer.
Un programa exitoso requiere que las empresas aborden muchos elementos de una transformación digital y analítica: identifique el caso de negocio, configure el ecosistema de datos adecuado, construya o compre las herramientas de AI apropiadas y adapte los procesos de flujo de trabajo, las capacidades y la cultura ".
Un tema común a lo largo del informe es que los mismos actores que fueron líderes en las primeras oleadas de digitalización y análisis están liderando ahora la onda AI. E Arly AI adoptantes cuota de seis características comunes:
- Están cerca de la frontera digital. Cada nueva generación de tecnología se basa en la anterior, lo que hace cada vez más difícil para los rezagados para ponerse al día.
- Cuanto más grande es el más audaz. Las grandes empresas invierten más rápido a escala, mientras que las pequeñas y medianas empresas generalmente se retrasan.
- Tienden a adoptar múltiples tecnologías de IA dependiendo del caso de uso específico.
- Invierten en aplicaciones cercanas a su negocio principal, tales como servicio al cliente, operaciones y desarrollo de productos.
- Consideran que la innovación impulsada por la IA impulsa un aumento de los ingresos y una mayor productividad en lugar de limitarse a reducir los costos.
- Tienen un fuerte apoyo de liderazgo ejecutivo para las nuevas tecnologías y aplicaciones.
La alta tecnología, telecomunicaciones, servicios financieros y automoción y montaje son los sectores con mayor adopción de la IA.
En el medio están los sectores menos digitalizados, incluidos los minoristas, los medios de comunicación y el entretenimiento, los bienes de los paquetes de consumo y los recursos y servicios públicos.
La educación, el cuidado de la salud y los viajes y el turismo están en la parte inferior del paquete de adopción de AI.
Para comprender mejor cómo AI crea valor de negocio a través de diferentes sectores,
El informe incluye cinco estudios de caso bastante detallados.
Los cinco sectores elegidos,
como el comercio minorista,
los servicios públicos de electricidad,
la industria manufacturera,
la atención de la salud y
la educación, abarcan una serie de actividades, desde los servicios de gran intensidad de mano de obra hasta las operaciones pesadas en activos. Además, McKinsey analizó todas las diferentes formas en que AI crea valor a través de estos diferentes sectores y los clasificó en cuatro áreas principales.
Previsión de la demanda,
optimización de la cadena de suministro y
diseño y productividad de productos mejorados.
"Las organizaciones necesitan constantemente anticiparse al futuro para obtener ventaja competitiva. AI permite a las empresas proporcionar mejores previsiones para su cadena de suministro y diseñar mejores ofertas.
Pronosticar con fiabilidad la demanda es una forma de utilizar la capacidad de AI para digerir datos dispares y ajustarse automáticamente a la nueva información.
Puede discernir tendencias y patrones en los que se pueda actuar ".
En el comercio al por menor, por ejemplo, AI ayuda a anticipar las tendencias de la demanda, por lo que las empresas pueden pedir más de los artículos pronto-a-ser-popular y evitar la sobreestimación de elementos que no es probable que en la demanda.
En el cuidado de la salud, el análisis de los datos de salud pública puede ayudar a predecir y prevenir la propagación de enfermedades, incluyendo epidemias importantes.
AI puede ayudar a las empresas eléctricas a adaptar mejor la oferta y la demanda basándose en predicciones meteorológicas en tiempo real, así como prever y prepararse para los impactos concretos de los huracanes y otros eventos climáticos importantes.
Mayor productividad, menores costos y mantenimiento y reparaciones minimizados. AI puede ayudar a crear valor en la producción “optimizando continuamente activos y procesos, el montaje de los mejores equipos de personas y robots, mejorar la calidad y fiabilidad, y prevenir el tiempo de inactividad por mantenimiento -. Todo lo cual aumenta la productividad”
Más allá de la sustitución de los seres humanos a través de la automatización, la IA puede complementan equipos de personas mediante la incorporación de herramientas basadas en AI y la robótica en el núcleo de las operaciones de una empresa.
Una de las innovaciones más importantes en los robots es su capacidad de trabajar junto a los seres humanos sin temor a lastimarlos.
Eso significa que usted no necesita una jaula de seguridad cara alrededor del robot, lo que hace más fácil de mover y reprogramar el robot a cualquier proceso único que se requieren para llenar nuevos pedidos.
En los negocios de alto riesgo, por ejemplo, motores a reacción, ascensores, turbinas, equipos de resonancia magnética, - AI puede detectar posibles problemas analizando los datos de los sensores y programando el mantenimiento preventivo. Del mismo modo, AI permite la aplicación del mantenimiento preventivo a las personas, a través de su capacidad para monitorear remotamente a personas con problemas de salud graves, anticipar problemas potenciales y alertar al personal médico según sea apropiado.
En la educación, la IA puede ayudar a los profesores a través de tutores virtuales que pueden seguir el progreso individual de cada estudiante y alertar al maestro según sea necesario.
Productos y servicios al precio justo, con el mensaje correcto, a los objetivos correctos. "Armados con suficiente cantidad de datos, las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial para tasar precios y bienes dinámicamente, elevar los precios cuando la demanda sube o un consumidor parece dispuesto a pagar más y bajarlos cuando ocurre lo contrario ... Hoy en día, los requisitos de la gestión inteligente de los precios es alta: los clientes esperan un buen precio y la transparencia de los precios de los productos de marca es cercana al 100 por ciento ".
Del mismo modo, las empresas eléctricas pueden utilizar precios dinámicos para equilibrar mejor la oferta y la demanda de electricidad, cobrando más por períodos de demanda máxima y menos cuando la demanda es menor, reduciendo así la necesidad de agregar plantas eléctricas para satisfacer las demandas máximas.
Experiencia de usuario enriquecida, personalizada y conveniente. "La cuarta área donde la IA puede crear valor es mejorar la experiencia del usuario y crear nuevas fuentes de valor para hacerla más rica, más personalizada y más conveniente. Hacer que sus mejores clientes se sientan especiales y bienvenidos es una manera de fomentar la lealtad y aumentar los ingresos, pero es difícil y costoso de hacer y por lo que a menudo se reserva sólo para los clientes más lucrativos. Las tecnologías de IA como la visión por computador y el aprendizaje automático pueden abrir una versión reducida de la experiencia a muchas más personas ".
En la asistencia sanitaria, la IA puede ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento personalizadas basadas en el sofisticado análisis de muchas fuentes de datos, incluyendo la
historia clínica del individuo,
pruebas recientes,
biomarcadores complejos,
datos genómicos y
el vasto conocimiento científico en libros y revistas.
En la educación, el aprendizaje adaptativo basado en la IA puede ayudar a resolver las limitaciones de las aulas convencionales mediante la elaboración de lecciones personalizadas basadas en el conocimiento y el progreso de cada estudiante individual.
"Después de décadas de esperanzas y decepciones, AI está de vuelta y podría ser establecido para impulsar cambios profundos en la economía global ...",
señala el informe en la conclusión. "Ya estamos viendo ejemplos de beneficios empresariales de la vida real para las empresas de adopción temprana. Sin embargo, la adopción de las tecnologías de IA sigue estando en gran medida en una etapa experimental. De hecho, la brecha entre los primeros adoptantes y el resto va a crecer. Mientras que muchas empresas aún no han sido convencidas de los beneficios de AI, las empresas fronterizas están cobrando por adelantado. Ganancias significativas están ahí para la toma. Para muchas empresas, esto significa acelerar el proceso de transformación digital. Tendrán que poner los activos digitales y las habilidades adecuadas en el lugar para ser capaz de implementar eficazmente AI. "
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