Mejorar, vender y empacar, ¿cómo generar ingresos con Inteligencia Artificial?

Mejorar los procesos de operación y negocio; vender información y empacar soluciones de análisis de datos son las tres formas en las que las grandes empresas generan ingresos mediante el uso de Inteligencia Artificial, de acuerdo con Barbara Wixom, investigadora principal del MIT Sloan especializada en almacenamiento de datos, inteligencia de negocio y análisis de grandes datos.

Durante su participación en el Open Innovation Summit de BBVA, Wixom explicó que si bien algunas industrias pueden sacar mejor provecho de una u otra actividad, estas tres son las formas más comunes en las que las grandes empresas generan un ingreso económico a partir de la implementación de tecnología de análisis de datos.

En este sentido, mientras que la manufactura suele generar mayores retornos a través de la mejora de sus procesos de operación con inteligencia artificial (71%), la industria de la información los obtiene a partir de la venta de datos (59 por ciento).

“Cuando hablo de la monetización de los datos me refiero a impulsar la rentabilidad económica del análisis de datos”, dijo Wixom y añadió que estos resultados provienen de un estudio hecho a 315 ejecutivos de compañías. “En promedio, 51% del dinero proveniente del análisis de datos se genera a partir de mejoras internas. Esto significa que 49% de nuestros retornos proviene de actividades en el mercado, ya sea por vender información o por empacar soluciones de análisis de datos”.

De acuerdo con la especialista, a partir de otra encuesta hecha a 550 directores de producto en 2018 sobre las soluciones que están creando al usar en análisis de datos, un cuarto de estas están usando aprendizaje automático.    

Ética y talento, entre los retos de la IA

La Inteligencia Artificial no sólo está generando retorno de recursos económicos para las empresas, también supone riesgos que van de la ética y la desconfianza hasta el talento y la medición del valor de la IA.

Wixom dijo que también ha analizado los obstáculos que enfrentan las grandes compañías para escalar sus soluciones. Aseguró que si bien hay cientos de obstáculos que las grandes compañías están enfrentando específicamente con la inteligencia artificial y que en su mayoría son los mismos vinculados con cualquier proyecto de datos, hay cinco que están relacionados directamente con la inteligencia artificial: ética, miedo o desconfianza, escasez de talento, medición de indicadores de inteligencia artificial e integración.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx