Algoritmos automatizados. Una de las características de la transformación que estamos viendo, y de su evolución exponencial, es la confluencia de numerosos aceleradores (tecnologías como cloud, blockchain, la ciencia de los datos o los avances en las infraestructuras de comunicaciones) que actúan en una misma dirección y multiplican la capacidad de cambio que ofrecería cada uno de ellos por separado.
Cada vez más, la tremenda evolución que están propiciando resulta sencillamente inmanejable para las capacidades de un ser humano. El único modo de gestionar este escenario, a esta velocidad, es apoyarse en el potencial de la inteligencia artificial (IA) y de las tecnologías asociadas (machine learning, deep learning, low-code/no-code, automatización…) para aprender sobre la experiencia que dan los datos y tomar cada vez mejores decisiones… Pero, sobre todo, es necesario hacerlo de forma desatendida y a la velocidad que requiere el contexto.
El único modo de gestionar este escenario es hacerlo de forma desatendida y a la velocidad que requiere el contexto
El papel que desempeña la IA en el ámbito empresarial es cada vez más relevante, pero falta aún mucho camino para que se integre de forma definitiva en los procesos de negocio. Según un informe de Ernst & Young, a nivel directivo, el 71% de las empresas en Europa considera la IA como un tema importante, pero solo el 4% manifiesta que esta tecnología está contribuyendo de forma amplia en los procesos empresariales.
De hecho, un 28% de las empresas manifiesta que aún se encuentra en la etapa de lanzamiento, integrándola solo en procesos seleccionados, con el 51% en una fase anterior, de planificación o planteando pilotos de implantación.
Apuesta por los algoritmos
Todavía queda mucho camino por recorrer, aunque hay sectores que sí están apostando de forma férrea y definitiva por este tipo de tecnologías. Más allá de casos de implantación aislados, me gustaría destacar un interesante informe de Gartner, en el que desvela su creciente importancia en un ámbito de tanta incertidumbre como es el de la inversión de capital riesgo (VC o venture capital). Según este analista, en 2025 más del 75% de las revisiones ejecutivas de estas entidades se apoyarán de forma prioritaria en la inteligencia artificial y en la ciencia de los datos, por encima de la experiencia profesional o del denominado “instinto”.
Según Patrick Stakenas, director de investigación sénior de Gartner, los datos se utilizan cada vez más para construir modelos sofisticados que pueden determinar mejor la viabilidad, la estrategia y el resultado potencial de una inversión en poco tiempo.
Y no se trata solo de medir ámbitos como el producto/servicio, el tamaño de un mercado o los detalles financieros: estas tecnologías también tendrán en cuenta aspectos como los rasgos de personalidad y los patrones de trabajo necesarios para el éxito de un equipo directivo. En palabras de Stakenas: “Cuestiones como cuándo invertir, dónde invertir y cuánto invertir se están convirtiendo en algo casi automatizado”.
