Inteligencia artificial: el futuro para las PyMEs

Según McKinsey, la IA se refiere a la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas asociadas con la mente humana, como percibir, razonar, aprender, interactuar con el entorno, resolver problemas e incluso ejercitar la creatividad. Aunque el concepto de IA puede parecer novedoso, su desarrollo se remonta a la década de 1950.

En los años 80, la IA avanzó hacia el Aprendizaje Automático, donde las máquinas comenzaban a realizar inferencias a partir de datos. En la primera década de este siglo, apareció el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), con algoritmos que emulan el pensamiento humano. En 2020, se produjo el siguiente salto con el Aprendizaje Generativo, capaz de crear contenido en forma de texto, imagen o video.

Este progreso en la IA ha sido posible gracias a la convergencia de tres elementos clave: una capacidad de cómputo sin precedentes, grandes volúmenes de datos y avances en los algoritmos.

La IA tiene diferentes aplicaciones en los negocios. Algunas de las más relevantes son:

• IA Descriptiva: descubre patrones en datos históricos y ayuda a entender lo sucedido.

• IA Diagnóstica: permite comprender las causas de eventos pasados.

• IA Predictiva: ayuda a prever eventos futuros y prepararse para ellos.

• IA Prescriptiva: sugiere acciones para evitar eventos no deseados.

• IA Generativa: crea contenido nuevo en texto, imagen o video.

Lo más destacado de la IA es su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y generar análisis complejos, lo que antes era impensable sin esta tecnología. Esta versatilidad permite su uso en diferentes industrias, desde la prevención de fallas en maquinarias hasta la planificación de la producción, logística y seguridad.

Para incorporar la IA en una PyME, es importante enfocarse en tres aspectos clave:

1. Aporte de valor: identificar problemas de negocio que puedan resolverse mediante la IA.

2. Capacidades a desarrollar: evaluar el talento disponible y considerar la formación interna o el apoyo de empresas especializadas en IA.

3. Gestión del cambio: iniciar con proyectos pequeños, evaluar los resultados y luego escalar. La infraestructura tecnológica es un aspecto a tener en cuenta, pero con soluciones en la nube es posible comenzar sin realizar grandes inversiones.

El proceso de implementación debe centrarse en la calidad y disponibilidad de los datos. Además, se debe tener en cuenta que los modelos de IA requieren actualizaciones constantes, y la seguridad y privacidad de los datos deben ser una prioridad.

1. Focalizarse en las áreas del negocio con mayor potencial para la IA.

2. Conocer las capacidades disponibles en ciencia de datos y tecnología.

3. Estar al tanto de las tendencias y avances en el campo de la IA.

4. Empezar con un enfoque MVP (Mínimo Producto Viable).

5. Escalar proyectos después de obtener resultados positivos.

6. Proteger los datos y los sistemas.

7. Gestionar los desafíos de recursos humanos y comunicación.

8. Manejar las expectativas y los riesgos asociados a la implementación.

9. Aceptar las fallas como oportunidades de aprendizaje.

10. Recordar que el proceso no es lineal; habrá avances y retrocesos.

Aunque la parte técnica presenta desafíos, lo más complejo es construir una red interna y externa que facilite la transición hacia el uso de IA. Desarrollar una mentalidad alineada con la transformación digital es crucial para ver la IA como una aliada en los procesos, no como una amenaza.

La Inteligencia Artificial debe pensarse como un copiloto, una herramienta que potencia las capacidades humanas y mejora la toma de decisiones en las PyMEs.