IBM: ¿Cómo aprovechar la Inteligencia Artificial para la productividad y la eficiencia?

En este contexto de rápida expansión, aparecen preguntas importantes sobre los impactos potenciales de esta poderosa tecnología. Las personas quieren saber si la IA podría perjudicar sus posibilidades de obtener un empleo o una hipoteca, si está impulsando la proliferación de contenido ilegal y desinformación, si puede agravar las desigualdades sistémicas, entre otros puntos relevantes. Enfocarse en temas éticos tan críticos para el desarrollo de una tecnología no significa detener la innovación, sino que debemos ocuparnos de que esa innovación sea responsable. La IA no puede beneficiar solo a unos pocos.

En la actualidad, solo el 28% de las organizaciones en América Latina / Perú implementaron activamente la inteligencia artificial en sus operaciones, de acuerdo con el IBM Global AI Adoption Index 2022.

El caso de uso más conocido es el de los asistentes virtuales, creados para apoyar a los agentes humanos en la atención al cliente, para disminuir los cuellos de botella y liberar tiempo para que los profesionales se puedan enfocar en tareas de mayor valor. Al ser entrenados para aplicaciones concretas dentro de la empresa, los asistentes virtuales generan beneficios económicos y mejoran la experiencia de los clientes externos e internos. De hecho, la contribución promedio a la satisfacción de los agentes humanos atribuida a esta herramienta es del 20% y para los clientes externos del 99%, según un estudio de IBM Institute for Business Value y Oxford Economics.

Una nueva tendencia que está cobrando fuerza entre los asistentes virtuales es el uso de “personas digitales”. Estos agentes animados, autónomos e hiperrealistas comprenden lenguaje natural e interactúan con las personas, al mismo tiempo que realizan gestos como sincronización de labios, miradas, músculos faciales y movimientos de la cabeza, entre otros. De esta manera, las interacciones se sientan más intuitivas y naturales, lo que resulta en experiencias más positivas para los clientes.

 

Sin embargo, la IA puede ser empleada en muchas otras áreas. Algunos casos de uso que ya implementamos con clientes de América Latina están enfocados en:

·         Ciberseguridad: a medida que los ciberataques crecen en volumen y complejidad, la IA está ayudando a los analistas de operaciones de seguridad a adelantarse a las amenazas. Tecnologías como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural facilitan el análisis de millones de fuentes y ofrecen información de valor a los profesionales, quienes pueden eliminar el ruido de las alertas diarias, evaluar recomendaciones y reducir drásticamente los tiempos de respuesta. Además, la IA puede aumentar las habilidades de los analistas de seguridad, lo que les permite hacer su trabajo de manera más rápida, precisa y eficiente.

·         Redes 5G: para crear valor alrededor de 5G, las compañías de telecomunicaciones están pensando en la provisión de infraestructura para las aplicaciones del futuro y en servicios de valor agregado cercanos a la generación de datos, lo que optimiza la toma de decisiones en tiempo real, un factor crítico para la continuidad de servicios clave como energía y alimentos, por ejemplo. En este caso, la IA es clave para extraer el valor de los datos, liberar más capital para el crecimiento de las redes, acelerar la innovación, mejorar las experiencias de clientes y gestionar las operaciones de tecnología garantizando la continuidad del negocio.

·         Sostenibilidad: mientras las empresas priorizan cada vez más las iniciativas de sostenibilidad para crear operaciones más eficientes y resilientes frente al cambio climático, están aplicando IA para moverse más allá de la captura y reporte de datos para convertirlos en conocimiento, el cual utilizan para tomar decisiones más inteligentes. Desde este abordaje, la sostenibilidad -entendida como mucho más que solo reducir emisiones- necesita un enfoque holístico que incluya todas las operaciones, así como la gestión de activos, infraestructura, cadena de suministro, clima, información meteorológica, presentación de informes ESG, entre otros.

·         Automatización Inteligente: este tipo de implementación permite habilitar mejoras en la forma en que los seres humanos y las máquinas interactúan, en términos del análisis de datos, toma de decisiones y ejecución de tareas. Según IDC, el 80% de las organizaciones estiman que tienen hasta 1.000 aplicaciones en su portafolio, lo que lleva a una gestión tecnológica cada vez más complicada. La aplicación de IA en las operaciones de IT se conoce comúnmente como AIOps y permite a los equipos gestionar de forma proactiva entornos de trabajo complejos, ser más eficientes y garantizar la continuidad del negocio.

Para trabajar con IA, hace varios años IBM compartió sus principios de confianza y transparencia para construir y fortalecer esta tecnología. En primer lugar, se establece que el propósito de la IA es aumentar y no reemplazar la experiencia, juicio y toma de decisiones de las personas. Segundo, los datos y el conocimiento generados pertenecen a su creador, no a su socio informático. Y, en tercer lugar, las nuevas tecnologías con tanto potencial como la IA deben ser transparentes, explicables y libres de sesgos dañinos e inapropiados.

El enfoque de la inteligencia artificial de IBM está centrado en las personas e incluye los principios éticos como el motor principal de su tecnología de datos e IA regulada, mientras fomenta un ecosistema abierto y diverso para garantizar que beneficie a todas las personas. Ninguna empresa u organización debe esperar a que entre en vigor una nueva ley o reglamentación para hacerlo bien. Lo que está en juego para la sociedad es demasiado alto.