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En la actualidad, muchas de las conversaciones de negocios terminan en disertaciones sobre el fantasma del reemplazo de seres humanos por robots, el desempleo tecnológico futuro, y el impacto en nuestra sociedad de la automatización y la inteligencia artificia

La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una esperanza para algunos, y en una amenaza para otros. Son promotores aquellos que ven el potencial de eficiencia que agrega la inteligencia artificial a los procesos empresariales, a la rapidez para obtener resultados en los campos de investigación y desarrollo, y en la liberación del humano para que pueda dedicarse a actividades que generen mayor valor y satisfacción. Por otro lado, son detractores aquellos que observan un conflicto ético en la automatización sin control, en la pérdida de puestos de trabajo en múltiples funciones e industrias, y un incremento en la brecha entre los más ricos y los que menos tienen

Hay un lugar en el centro en el que coinciden ambos lados, promotores y detractores de la Inteligencia Artificial, y es la posibilidad que tenemos en la actualidad de extender las capacidades de la humanidad con adiciones cognitivas que mejoren la rapidez con la que respondemos a requerimientos que ameriten el acceso y el análisis de grandes volúmenes de datos e información. A este campo de casos de uso le llamamos Inteligencia Aumentada

magine el siguiente escenario: una institución financiera se enfrenta a una alta rotación de su personal en el Centro De Atención Telefónica y en sus sucursales. Los costos de capacitación del personal siguen en aumento, y la efectividad de los oficiales en la venta de productos, servicios financieros y el servicio al cliente, se ven afectados por la curva de aprendizaje y la rotación del personal. Un cliente llega a una sucursal, espera por veinte minutos que un oficial pueda atenderlo, y ya cuando es su turno le pregunta al oficial sobre los requisitos para solicitar un préstamo

Hay varios tipos de préstamos, pero el oficial le da el listado de requisitos genéricos. El cliente indica que vio en Instagram una promoción para empleados del sector público pero el oficial no ha recibido la información, así que le pide al cliente que espere unos minutos para investigar. El oficial llama a un número interno del banco para pedir información sobre esa promoción, el cual está congestionado con diferentes tipos de llamadas de varias sucursales. Finalmente, 10 minutos después, el oficial recibe un correo electrónico con los datos de la promoción y el cliente se va con los requisitos, y no sabemos si volverá. De hecho, ni siquiera el nombre del cliente quedó registrado, ni sus datos para llamarlo y hacerle seguimiento. Lo mismo puede pasar cuando el cliente llama al Centro De Atención Telefónica.

Ahora, ¿cómo cambiaría esta situación con Inteligencia Aumentada? El cliente llega a la sucursal y es atendido en sólo 5 minutos, porque los oficiales son más eficientes en la atención a los clientes. El oficial le solicita el nombre al cliente y se lo da a un asistente virtual que está en su computador. Inmediatamente ve en su pantalla todo lo que requiere saber de ese cliente. Además, el asistente virtual le recomienda al oficial que proactivamente le ofrezca el préstamo para empleados públicos. Le dice que por la información de su planilla que se deposita en el banco, puede acceder a un préstamo de hasta 10,000 dólares para ser pagado en 36 meses, y que si lo decide puede aprobarse en este momento y desembolsarse en 24 horas directamente a su cuenta. El cliente le responde que sí, y el oficial le presenta en un Tablet lo que debe firmar digitalmente. Además, el asistente virtual le indica al oficial que debe escanear el documento de identidad del cliente que se encuentra desactualizado, así como verificar los datos de contacto. El cliente deja la sucursal sin saber que el oficial había iniciado a trabajar en el banco esa semana, pero convencido que ha sido la mejor experiencia con el banco en años de relación.

La inteligencia artificial junto con las capacidades de análisis de datos y algoritmos de machine learning, así como la comprensión del lenguaje natural, son componentes claves de la Inteligencia Aumentada. Las interfaces conversacionales están reemplazando las aplicaciones tradicionales, y preferimos hablar o escribir que memorizar comandos o recorridos de pantallas

Sin embargo, no es posible lograr que la inteligencia artificial se convierta en Inteligencia Aumentada (IA) para apoyar a los humanos en distintas funciones y áreas de conocimiento, si no se cuenta con una arquitectura de información (AI). Es decir, sin una AI no hay IA. A esta correlación se le conoce como “escalera de IA”, y tiene que ver con el hecho que la Inteligencia Artificial, depende de algoritmos de Machine Learning, los cuales dependen de Analítica, y por tanto de Data

La mayoría de las empresas no cuentan con una Arquitectura de Información que les permita exponer una capa de servicios para las aplicaciones de Inteligencia Aumentada. Esta Arquitectura de Información debe consolidar el acceso y análisis de volúmenes de datos que están en diferentes sistemas, CRM, bases de datos, repositorios de documentos, Data Lake, fuentes de información externa, y hasta redes sociales

La inteligencia artificial requiere ser entrenada para lograr convertirse en una herramienta real de inteligencia aumentada. Este entrenamiento consiste en considerar todos los casos de uso posibles de interacción, así como el uso de capacidades cognitivas tecnológicas para abarcar las variaciones no explícitamente entrenadas (aprendizaje). Para esto, la Arquitectura de Información es clave, exponiendo en una forma consistente y estándar los datos requeridos para este aprendizaje.

La arquitectura de información en la que deben poner atención las empresas que deseen llevar a cabo estrategias exitosas de Inteligencia Aumentada debe incluir las siguientes capas

  • Gestión de datos híbridos (Colectar):

    plataforma para manejar múltiples tipos de datos de diferentes fuentes y usos. Incorpora gestión de datos (SQL y No SQL) con diferentes técnicas (Hadoop, documentos, row store, column store), y con acceso estándar SQL para facilidad de consumo por parte de las aplicaciones

  • Integración y Gobierno (Organizar):

    ncluye los mecanismos de preparación de datos, de políticas, autorización, auditoría y seguridad de la información

  • Data science y Business Analytics (Analizar):

    proporciona análisis holístico y colaborativo de todos los tipos de datos, y empodera a las personas para extraer significado e interpretar conjuntos de datos complejos.

  • Exposición hacia las aplicaciones (Entregar):

    es una capa de servicios que facilita el consumo de la información por las diferentes aplicaciones de inteligencia aumentada, desde cualquier nube

La capacidad de proveer herramientas de inteligencia aumentada para incrementar la eficiencia y los resultados de las personas en sus diferentes funciones es una promesa con implicaciones muy importantes para los negocios y en general para la vida como la conocemos. La forma como se presenta puede variar según el caso (interfaces conversacionales, asistentes por voz, widgets, gadgets, entre otros), pero siempre estarán soportados por una Arquitectura de Información que permita implementar el amplio abanico de casos de uso, y de posibles situaciones o requerimientos de los clientes.

Una vez que es exitosa una estrategia de Inteligencia Aumentada, generando resultados tangibles y abarcando múltiples escenarios de interacción y de requerimientos de los usuarios internos, es un buen momento para dejarla en manos del cliente final, extendiendo las capacidades de auto servicio y abriendo nuevas posibilidades para el negocio

En GBM tenemos una metodología “Data First” para apoyar a nuestros clientes en la definición de esta Arquitectura de Información que le permita abordar proyectos de Inteligencia Aumentada. Partiendo de la estrategia del negocio, se determina el roadmap de iniciativas y el plan de acción por fases para el logro de los objetivos de transformación de la empresa. Contamos con una base sólida de consultores con experiencia en procesos, en análisis de datos, y en inteligencia artificial, que combinados nos permiten entregar valor para que nuestros clientes ganen una ventaja competitiva y se posicionen de cara al futuro


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