Cuando el futuro se convierte en el presente: el potencial de la IA

En un futuro no muy lejano, el uso de la inteligencia artificial (IA) en las empresas será esencial. Ante la constante competitividad del mercado, las empresas se ven obligadas a recurrir a las nuevas tecnologías para reducir costes y aumentar la productividad. La automatización de procesos robóticos, conocida como RPA, es una tecnología que acelera la adopción de IA en los procesos empresariales. Los robots de software están programados para automatizar procesos altamente repetitivos que siguen un patrón basado en reglas. Llevamos años hablando de RPA, pero recientemente se ha desarrollado el término IPA, del inglés intelligent process automation, proceso automatizado de forma inteligente. Lo que está sucediendo es que aquello que veíamos tan lejano es ahora nuestro presente, ya que cada vez vemos más enfoques basados en la IA, como la comprensión de textos escritos o el reconocimiento del contenido de las imágenes. Esto, hoy en día, ya forma parte de las automatizaciones de los procesos empresariales.

Tenemos que ser conscientes de que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse, y esto no es algo de lo que nos tengamos que preocupar. Muchas personas ven la implementación de IA como una amenaza, cuando en realidad no lo es. El objetivo no es reemplazar a las personas, sino aumentar su rendimiento y hacerse cargo de aquellos procesos que no añaden mucho valor a la empresa. De esta manera, los empleados podrán centrarse en actividades más creativas y de valor añadido. Pero es innegable que la forma en que trabajamos se ve afectada y que la formación y el aprendizaje son cruciales para que las empresas y las personas consigan el éxito. Sin duda, necesitamos aumentar nuestras capacidades para poder implementar enfoques basados en la IA de forma exitosa.

Otro gran reto para la inteligencia artificial no es solo la falta de conocimientos técnicos, sino la falta de recopilación de datos para el funcionamiento de los productos y procesos automatizados. La captación de datos es un requisito esencial, ya que es la fuente de alimentación que necesita la IA para aprender y entrenarse, con el objetivo de asimilar los conceptos correctamente. Cuanto más entrenes, mejor te irá –esto se aplica en la mayoría de los algoritmos de inteligencia artificial–. Es importante destacar que la calidad de los datos y la forma en que estos se procesan son elementos clave. Podemos asimilarlo a la tarea de un profesor: el buen profesor explica de forma comprensible y te da la información correcta de una manera fácil y adecuada. Esto hará que el alumno aprenda más y razone mejor.

Todavía quedan desafíos en la creciente adopción de inteligencia artificial, y para aquellos que se niegan a esta tecnología, puede convertirse en una amenaza. Por otro lado, las empresas y, en general, todos los que se atrevan a utilizar esta tecnología, y que sean capaces de incorporarla en sus modelos empresariales, tienen una clara oportunidad potencial de marcar la diferencia frente al resto.

Sven Manutiu, CEO y director general de Roboyo.

 

Este artículo fue publicado originalmente en la revista Harvard Deusto en noviembre de 2019.
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