¿Cómo hacer inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se ha vuelto un tema sumamente popular. Las compañías más grandes e influyentes, como Google y Apple, están investigando para crear su propia versión de la tecnología. Por otro lado, países como Canadá han decidido invertir millones de dólares para apoyar y empujar la industria. Sin embargo, algo que se cree erróneamente es que, cuando una nueva tecnología aparece, las compañías deben crear nuevas áreas con nuevos equipos y nuevos profesionales.

Esto ignora el hecho que la inteligencia artificial puede ser vista como una extensión de lo que se hace, más que como un negocio separado, afirma el artículo de Harvard Business Review, titulado “How P&G and American Express Are Approaching AI”, sobre el que se ha elaborado esta nota.

El artículo cita dos compañías específicamente: Procter & Gamble, y American Express. Ambas empresas se han dedicado durante años a analizar enormes cantidades de datos, algo que no se encuentra tan alejado de la inteligencia artificial. Es más, ambas compañías ya han tenido una relación previa con la tecnología. En el caso de American Express, la empresa creó Authorizer Assintant, la cual ayudaba a determinar si deberían aprobar grandes transacciones. Por otro lado, P&G inventó un sistema para ayudar a mezclar café, el cual permitió a la compañía ahorrar USD 20 millones al año en costos de café verde.

Estas experiencias han permitido establecer algunas premisas que deben seguir las empresas que quieren seguir estos ejemplos:

1. Construir según sus fortalezas: una vez que se comprende que la inteligencia artificial debe ser una extensión del negocio y no uno nuevo, este punto queda claro. Si se piensa desarrollar un equipo de inteligencia artificial, lo mejor es que se comience por lo que mejor se sabe hacer.
2. Concentrarse en el talento: lo mejor para desarrollar un proyecto de este tipo es contratar expertos, y no personas novatas. Esta clase de trabajo puede resultar mejor si es dejado en manos de profesionales en el área.
3. Hacer la mayoría del trabajo: este punto está ligado al anterior en el sentido que, es mejor que se construya con trabajadores internos en lo posible, en vez de recurrir a nuevos profesionales.
4. Pensar en aplicaciones que beneficien a la empresa y al cliente: nuevamente, la clave para comprender este tema es entender el primer punto. Se debe crear aplicaciones que sigan la línea de trabajo del cliente y que la beneficien, no que abran un nuevo negocio. Apoyar en vez de diversificar.
5. Apoyo, no automatización: este punto está ligado al anterior, ya que se debe buscar que la tecnología apoye a los trabajadores y no que los reemplace. Uno de los grandes miedos que han surgido a partir de la inteligencia artificial es el temor de los despidos masivos, al encontrar una solución más eficiente y barata (como es el caso de las máquinas).

En este contexto, las empresas