\nEs claro que cualquier inversi\u00f3n para un negocio es una decisi\u00f3n importante y la IA no es la excepci\u00f3n. Para entrar al mundo de la IA hay miles de caminos, gracias a su vasta cantidad de aplicaciones en diferentes industrias. El punto clave para empezar es entender el uso que se le dar\u00e1 en nuestra organizaci\u00f3n.
\nSi bien el termino Inteligencia Artificial se viene utilizando desde la d\u00e9cada de los 60\u2019s, en los \u00faltimos a\u00f1os se ha convertido en el tema de moda debido a los avances tecnol\u00f3gicos a su alrededor y casos de \u00e9xito divulgados por compa\u00f1\u00edas
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alrededor del mundo.\nEs por ese contexto que las empresas se ven tentadas a entrar de lleno en la IA o, por otra parte, experimentan miedo debido a la complejidad que puede representar. En el reporte \u201cAdopt or Fail: Why businesses need AI\u201d de Wunderman Thompson Commerce se publicaron los comentarios de Adam West, Head of Marketing en Satalia, acerca de este tema:
\nEn nuestra experiencia, muchas empresas se enfocan en desarrollar la optimizaci\u00f3n de la fuerza laboral de manera horizontal: “Vamos a obtener todos los datos en un solo lugar, luego comenzaremos a crear aplicaciones”. Este enfoque es muy costoso y no tiene un ROI inmediato. Hemos tenido \u00e9xito con el enfoque opuesto (vertical). Cree una aplicaci\u00f3n de CRM de extremo a extremo, demuestre el ROI y desarrolle gradualmente la capa de datos que la sustenta\u201d.
\nDentro de los casos de \u00e9xito que se han publicados, varios de nosotros omitimos el contexto y pensamos que se trata de organizaciones que se han volcado totalmente hac\u00eda la digitalizaci\u00f3n completa. El caso de Tesco \u2013 cadena multinacional de locales de venta al por menor con sede en el Reino Unido \u2013 y su optimizaci\u00f3n de rutas nos demuestra un escenario m\u00e1s real:
\nTesco identific\u00f3 que ten\u00eda oportunidades de mejora en su sistema de rutas de entrega en medio del crecimiento acelerado de compras digitales con entrega a domicilio. M\u00e1s que volcar toda su organizaci\u00f3n hacia la IA, Tesco tom\u00f3 este uso particular para poner a prueba la tecnolog\u00eda. Utilizando machine learning e ingenier\u00eda de software, construyeron un sistema de agendamiento de entregas enfocado en el \u00faltimo tramo del proceso. Esto les permiti\u00f3 reducir costos operacionales, consumo de combustible y kil\u00f3metros recorridos por sus camiones.
\nVemos que el gran problema que est\u00e1 enfrentando la IA para entrar a las organizaciones no es la inversi\u00f3n o estructuras complejas de digitalizaci\u00f3n. La identificaci\u00f3n de victorias r\u00e1pidas o peque\u00f1os experimentos es el verdadero desaf\u00edo que tienen los l\u00edderes de negocio.
\nAhora bien \u00bfC\u00f3mo identificar esos posibles caminos para empezar a utilizar IA? Lo primero es buscar esos enfoques verticales dentro de la organizaci\u00f3n: \u00e1reas, equipos, departamentos, etc. Lo siguiente es identificar un proceso que necesite ser optimizado: pueden ser entregas, asignaci\u00f3n de tareas, reportes y m\u00e1s. Despu\u00e9s viene la definici\u00f3n del qu\u00e9 queremos saber y qu\u00e9 esperamos medir. Finalmente viene la b\u00fasqueda de alternativas tecnol\u00f3gicas que permitan almacenar la informaci\u00f3n, jerarquizarla, analizarla y generar alternativas de decisi\u00f3n para que puedan ser utilizadas por los expertos del \u00e1rea o equipo para lograr el resultado esperado.
\nLa Inteligencia Artificial ha contado con la buena y mala suerte de ser un referente de nuestra era, sin embargo, por m\u00e1s grande que parezca, quienes mejor la usar\u00e1n son aquellos que se atrevan a jugar y experimentar con ella, buscar peque\u00f1as tareas y luego llevar su uso a mayores alcances.<\/p>\n