El paso acelerado con el que la Inteligencia Artificial se abre camino en los negocios puede significar muchas cosas, sobre todo si se le da rienda suelta. Durante los últimos días, mediante una entrevista a La Tercera el ministerio de Ciencias en Chile declaró que «espera lanzar este año la normativa que tanto la comunidad científica como política consideran “urgente”
El plan busca resguardar la ética, potenciar la reconversión laboral, enlazar la IA con el sector productivo y crear infraestructura que permita el desarrollo de nuevas tecnologías en un plazo de 10 años».
En la discusión sobre la adopción y el crecimiento acelerado de la IA, hay dos visiones opositoras que resultan ser las más relevantes. Por un lado, hay quienes advierten la inclusión de la Inteligencia Artificial. Según esta visión, la Inteligencia Artificial representa un reto.
Por otro lado, hay quienes apoyan la noción de que el involucramiento de la IA en las compañías resultará en un futuro de abundancia, donde la IA complementará a la fuerza humana y viceversa. Esta visión generalmente es soportada por quienes ya han trabajado de una u otra manera con Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Afortunadamente, y pese a las variadas porsturas, es un hecho que Chile se encuentra desarrollando la Política Nacional de Inteligencia Artificial. Esta política comprende tanto la ética del uso de esta tecnología como su potencial económico, adopción y aplicación a nivel industrial.
Según la revista Capital, el 70% de los ejecutivos a nivel mundial afirma que la Inteligencia Artificial cambiará el rumbo de sus industrias.
–Platicamos con Walter Rudolph, Data Science Lead en teamcore®, quien lidera al equipo tecnológico en la empresa, acerca de esta nueva política.–
Por el lado de la ética, al ser algo complicado, esta política debe comprender varias cosas. Por ejemplo, la labor humana. 
Este aprendizaje es fundamental para diseñar esta nueva realidad. Una realidad donde se busque la cooperación hombre-máquina. Una cooperación donde esta tecnología lleve a cabo el trabajo duro y los humanos ayudan a mantener, entrenar y controlar a estos algoritmos.
Otro tema importante es el de la privacidad. La Inteligencia Artificial y el Machine Learning funcionan, mejoran y crecen al alimentarse de datos y aprender de ellos.
Esto convierte en una prioridad la diferenciación y el establecimiento de la información que sí es posible procesar y transparentar, y la que no.
“Cuando nuestros algoritmos usan la información que nos entrega un cliente, esta no va a ser vista por otro cliente. Los algoritmos se convierten en una especie de caja negra. Se alimentan de millones de datos, pero estos datos, al ser procesados por el algoritmo, se convierten en miles de capas de números que los vuelven imposibles de descifrar. En otras palabras, la trazabilidad de los datos se pierde completamente” – explicó Walter.
¿De qué manera puede ayudar la I. A. a las empresas?
Existen dos grandes perspectivas de cómo la IA puede ayudar a las empresas: Dentro de la organización y fuera de ella.
Cuando se trata de una implementación interna, los beneficios son evidentes en cuanto a mejoras en eficiencias. Hay un mucho mejor control en cada punto de cada proceso de negocio que puede tener una compañía.
Según nuestro Data Science Lead, “el usar esta tecnología en procesos internos puede ayudar a detectar problemáticas y cuellos de botella internos. Aunque adoptar Machine Learning en un principio puede sonar disruptivo y complicado, los resultados que logra a mediano y largo plazo son impresionantes”.
Por otro lado, al contratar servicios de Machine Learning, lo que están recibiendo es aprendizaje de algoritmos que llevan entrenando con una gran cantidad de datos. Esto los ayuda a crecer y mejorar sus procesos, logrando un crecimiento en ventas y minimizando problemas en sus procesos. A esto, Walter lo llama “transferencia de aprendizaje”.
¿Cómo se puede facilitar la adopción de la Inteligencia Artificial en la industria del retail y consumo masivo?
teamcore® también ha contribuido para facilitar la adopción de estas tecnologías en los retailers. Walter Rudolph detalla, “hemos generado un ecosistema interno estable que nos ha permitido conectarnos con las diferentes fuentes de información y homologarlas para procesar toda la información de ventas y comportamiento humano para lograr mejores resultados”.
En teamcore® hemos sabido entender estos datos y como es el proceso general de reposición en el punto de venta. Al entender y no solo almacenar datos, podemos llevar a las empresas a conquistar nuevos niveles convirtiendo esos datos en acción en tiempo real.
Esto nos lleva al siguiente punto.
¿Cuál es la ventaja de la Smart Data vs la Big Data?
Big Data es un término muy visto y manipulado. El término Big Data habla de una gran cantidad de datos (la cual no está bien definida), pero no habla de la inteligencia que se le da a esos datos.
Por ejemplo, una empresa podría manejar pocos datos, pero con gran inteligencia y lograr grandes resultados. De lo contrario, esta empresa también podría almacenar millones de datos, pero al solo almacenarlos sin aplicarles el tratamiento correcto, resultaría en un impacto muy débil.
Para Walter “en teamcore® hacemos Big Data, pero la hacemos Smart. Aparte de juntar millones de datos, tenemos de los procesos de información por I.A. más robustos de la industria, lo que logra resultados sin comparación para las empresas.”
Lo que logramos con estos algoritmos es entender ciertos patrones y con esto podemos complementar a la fuerza humana. En otras palabras, lo que hace el M.L., es aprender de lo que hacen los humanos y replicarlo a la máxima potencia para simular y entender mejor lo que pasa en el 100% de los puntos de venta. Al mismo tiempo que esto sucede, se van generando acciones en tiempo real para que la fuerza de venta las pueda llevar a cabo.
¿Qué supone la Política Nacional de Inteligencia Artificial para la industria del retail y consumo masivo?
Esta política representa una oportunidad gigantesca para la industria porque brinda un espacio para poder generar un ecosistema de soluciones para el retail y promueve la colaboración entre empresas que usan M.L.
También representa un terreno fértil porque permite que nazcan muchas más empresas que se complementen y se retan mutuamente, elevando el nivel de las soluciones disponibles.
La Política Nacional de I.A. puede tener un impacto económico positivo porque estas tecnologías tienen una gran aplicabilidad, sobre todo en cuestiones de Smart Data. Por ejemplo, puede ayudar a negocios pequeños a tomar mejores decisiones para la semana o hasta el mes.
Otro ejemplo es la economización de la obtención de datos. Al ser entrenados con datos reales, los algoritmos pueden multiplicar y simular el comportamiento real de datos en más salas con menos esfuerzo y en menos tiempo.
O sea, las visitas que se pueden hacer físicamente a la sala para poder levantar problemas y generar acciones, son por lo mucho el 5% de las salas. Detalla Walter que “con teamcore®, puedes tener visibilidad en el 100% de las salas todos los días y tomar toda esa data que se analiza y nuestros algoritmos te dicen exactamente dónde estás teniendo problemas y calculamos cuánto estás perdiendo”.
Sin duda la Política Nacional de I.A. será un parteaguas para muchas industrias, lo que vuelve un asunto de suma importancia, la adopción de estas tecnologías o la colaboración con servicios de I.A. y Machine Learning.
Conoce como teamcore® te puede dar esa ventaja que hoy se vuelve más relevante que nunca.
