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Costo limita adopción de Inteligencia Artificial en empresas de México
Pese a que la percepción entre más de la mitad de las empresas mexicanas es que los costos de adopción de la Inteligencia Artificial son altos, para distintos especialistas esto es más un mito que una realidad.
Alejandro Ayala, ingeniero en jefe de Innovación Digital en Ford Motor Company México. Foto EE: Rodrigo Riquelme
La mitad de las empresas de México cree que el costo es la principal barrera para adoptar tecnologías de Inteligencia Artificial en sus procesos, de acuerdo con una investigación realizada por MIT Technology Review Insights durante 2018. Esto pese a que nueve de cada diez compañías mexicanas está de acuerdo en que podrían desarrollar nuevas propuestas para sus clientes gracias a esta tecnología, además de que podrían venderles más.
El costo de la inversión en tecnologías de análisis de datos y aprendizaje automático fue una mención constante a lo largo de las conferencias del EmTech Digital Latam 2019, una conferencia organizada por la MIT Technology Review y Opinno que este año tuvo como tema central a la inteligencia artificial. Dentro de la encuesta, las compañías ven también la participación de los stakeholders y la privacidad como barreras para adoptar esta tecnología.
De acuerdo con Darin Briskman, esta percepción es ahora más un mito que una realidad. El evangelista de Inteligencia Artificial y Blockchain de Amazon Web Services cree que tanto el costo como la flexibilidad de los servicios de IA son barreras que empresas como AWS han logrado derribar al ofrecer servicios de análisis de grandes datos, reconocimiento de imágenes y del lenguaje y aprendizaje automático económicos que además no requieren un alto grado de especialización para quien los usa. “Nosotros vemos cómo la transcripción o la traducción se vuelven mucho menos costosas conforme las vamos escalando”, dijo Briskman.
Para Alejandro Ayala, ingeniero en jefe de Innovación Digital de Ford Motor Company en México, quien también estuvo presente durante el EmTech Digital Latam, en el caso del sector automotriz, no es posible hablar de la industria 4.0 si no se habla de inteligencia artificial, en un contexto en el que compañías que antes no pertenecían a la industria automotriz han ido entrando a este sector. “Se trata de una forma de enfrentar la competencia, una decisión estratégica que nos permite tener una ventaja competitiva. Quien no usa esta tecnología, queda fuera del mercado en muy poco tiempo”, dijo Ayala en entrevista.
El costo de la adopción de la tecnología depende para Ayala de cada caso de negocio, pero no necesariamente supone una barrera. El ingeniero explicó que los proyectos que Ford está implementando son aquellos que conjugan un alto beneficio con una baja complejidad. “Son las oportunidades que están ahí, que no requieres gastar mucho dinero y te van a dar un gran beneficio”, dijo y añadió que el costo sí existe, pero no necesariamente supone un impedimento porque a favor juega un ahorro sustancial en los costos de desarrollo contra la inversión inicial.
Ayala aseguró que el beneficio económico de la adopción de la Inteligencia Artificial se extiende a los proveedores que la compañía tiene en el país. “Ford de México o los proveedores mexicanos son la segunda fuente de abastecimiento de Ford Estados Unidos y eso hace ver la liga cercana que hay entre nuestra base de proveedores y la empresa matriz o nosotros como filial; no únicamente en términos de una relación comercial sino en términos de una relación tecnológica”, dijo.
Beena Ammanath, fundadora y directora ejecutiva de Humans for AI, una organización que busca democratizar el acceso a esta tecnología sobre todo para las minorías, concordó con Ayala y con Briskman acerca de que el costo de implementación de la Inteligencia Artificial es demasiado alto, sobre todo si una compañía está comenzando a implementar esta tecnología. “Amazon, Microsoft y Google, por ejemplo, ofrecen plataformas con capacidades similares en las que es muy sencillo y económico entrar y comenzar a experimentar”, dijo.
En América Latina, 69% de 2,300 encuestados por MIT Technology Review Insights afirmó que sus organizaciones subestiman la importancia del análisis de datos y 81% cree que necesita más información sobre las consideraciones éticas y morales que supone el uso de esta tecnología. De acuerdo con Ammanath, lo difícil al momento de implementar esta tecnología es determinar para qué la va a usar una compañía. Esto significa que es necesario un cambio cultural que permita a los directivos y a los trabajadores adoptar esta tecnología.
