El ‘machine learning’ entrena computadoras a reconocer patrones en un conjunto masivo de datos. Las empresas están cada vez más interesadas en incorporarlo pues a medida que surgen aplicaciones nuevas, éstas les permiten sacarles un mayor partido. En apenas tres años, según el estudio Global CIO Point of View, el 64% de las empresas europeas habrán adoptado esta tecnología de un modo u otro. El mismo informe dice que la inversión en Inteligencia Artificial también subirá hasta los 44.000 millones de euros en 2020. Si tenemos en cuenta que en 2016 el gasto no superó los 6.000 millones, su crecimiento va a ser extremadamente importante. 

Es evidente que las iniciativas de transformación digital del futuro inmediato estarán basadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Un buen número de mis clientes ya han empezado la fase de investigación y planificación mientras que el otros han iniciado un período de implantación. La minoría, todavía, de las compañías que conozco y en las que ya se utiliza, el Machine Learning, estas tecnologías se han convertido en la herramienta principal para la toma de decisiones en departamentos como finanzas, ventas y marketing y gestión de operaciones.

La automatización de todo es algo que debe convivir, todavía, con un modelo híbrido donde aun es necesaria la intervención de los humanos en áreas como operaciones de seguridad, gestión de clientes, gestión de operaciones e, incluso, finanzas, ventas y marketing. Sin embargo se sabe que este panorama va a cambiar de aquí a finales de esta misma década, puesto que a este ritmo la mayoría de estas empresas habrán automatizado el 70% de las consultas de operaciones de seguridad y el 30% de las de gestión de clientes por ejemplo. La competitividad de unos u otros vendrá dada precisamente por el nivel de integración, en muchos casos, de estos modelos tecnológicos.

No obstante, en el momento de iniciar un proceso de aplicación de la inteligencia artificial o de cualquier modelo de gestión aplicado a partir del machine learning o deep learning, las tres áreas en las que se pone énfasis es en la automatización de tareas repetitivas, la toma de decisiones complejas y el reconocimiento de patrones de datos. Despachos profesionales, departamentos de finanzas o comités de decisión directiva ya obtienen resultados a una velocidad inédita. Aquellos que tienen aplicaciones como las que define el Machine Learning son capaces de revisar documentos legales, valoraciones crediticias, solicitudes de cualquier tipo, complejos volúmenes de información o datos masivos para redactar informes de manera inmediata. Herramientas que sustituyen a humanos pero que a la vez les aporta, a otros o no, mecanismos para el ejercicio ejecutivo con un valor añadido humano como nunca antes pudo ser posible.

La buena noticia es que las grandes corporaciones empresariales han localizado el Deep learning un modelo comercial interesante. Amazon Web Services y el Grupo de Investigación en IA de Microsoft han presentado Gluon. Una plataforma que permite a cualquier desarrollador construir, entrenar e implementar modelos sofisticados de aprendizaje automático en la nube, aplicaciones avanzadas y móviles. 

Es un salto cualitativo más importante de lo que parece. De hecho la relación entre Amazon y Microsoft en el campo de la Inteligencia Artificial lleva tiempo marcando el ritmo. Tan solo hace pocas semanas anunciaron la asociación entre Alexa y Cortana. Una relación que parece dejar en segundo plano la batalla por la nube que entre ambas empresas e incorpora en la hoja de ruta común un trabajo intenso hacia el despliegue de modelos de inteligencia artificial y sistemas expertos en la vida cotidiana de empresas y personas.

Llevo tiempo diciendo que las tecnologías que van a determinar el futuro inmediato surgen de la automatización de todo, el paso de producto a servicio, de la gestión integral de datos masivos y, especialmente, de la Inteligencia Artificial en el ámbito software y no tanto robótico. IBM y Watson fueron pioneros en el despliegue de su tecnología aparentemente inaccesible para el mercado tradicional y ahora Amazon y Microsoft van a ir en una dirección probablemente similar.

Piensa cuantas cosas hace tu empresa hoy con la intervención humana y el coste que tiene, analiza que procesos podrían ser ejecutados por un modelo automático inteligente, incorpora elementos de formación y determina cuanto podría suponer en beneficios redistribuir algunas personas a la vez que sumas valor, velocidad, eficiencia y simplicidad a tu modelo productivo. Si la respuesta la intuyes, aun tienes tiempo, en 2025 todo va ya habrá cambiado.