Un estudio encuentra que la IA puede enseñar a los humanos nuevos trucos

Una encuesta global de más de 3.000 gerentes, así como entrevistas con ejecutivos y académicos, ha informado que la mayoría de las empresas están desarrollando capacidades de inteligencia artificial (IA), pero aún no han obtenido beneficios financieros significativos de sus esfuerzos.

La encuesta, publicada en el Expandiendo el impacto de la IA con el aprendizaje organizacional Un estudio de Boston Consulting Group en asociación con MIT Sloan Management Review, encontró que solo una de cada 10 empresas genera importantes beneficios financieros de la IA.

El estudio señala que la adopción de la IA en todas las industrias está aumentando y más empresas perciben que la IA impulsa tanto la oportunidad estratégica como el riesgo.

Los investigadores encontraron que el 57% de las empresas informan tener pilotos de IA o han implementado IA. Este es un aumento significativo desde 2018, cuando el 44% de las empresas dijeron que estaban probando o implementando IA. Más de la mitad de los encuestados (59%) ahora dicen que tienen una estrategia de IA, frente al 39% en 2017.

Una empresa citada en el informe es el fabricante alemán de automóviles deportivos Porsche, que ha utilizado la inteligencia artificial para tomar complicadas decisiones de producción específicas de la región para hacer coincidir el inventario con la demanda local en ciudades de todo el mundo. En el informe, el CIO de Porsche, Mattias Ulbrich, describió cómo el fabricante de automóviles estaba utilizando la inteligencia artificial para aprender continuamente cómo adaptar mejor la combinación precisa de configuraciones de automóviles, entre millones de opciones potenciales, que la compañía ofrece a cada mercado.

Los autores del informe señalan que los cambios en la demanda del mercado y los entornos regulatorios intensifican la necesidad de predicciones precisas y continuamente ajustadas. Por ejemplo, dijeron que la necesidad de que Porsche mejore su capacidad para asignar los productos correctos al mercado correcto es una motivación constante para aprender con IA.

Si bien el entrenamiento supervisado de IA requiere que los humanos ayuden al sistema a producir respuestas más precisas, los autores del informe sugieren que la IA también puede ofrecer alternativas que los humanos aún no han considerado. Esto tiende a suceder después del entrenamiento supervisado inicial, cuando la IA comienza a aprender de forma autónoma.

Por ejemplo, el informe analizó cómo los ingenieros que desarrollaron la aplicación de taxi Lyft diseñaron un algoritmo para maximizar los ingresos al hacer coincidir la oferta de conductores y la demanda de los clientes. En el informe, Elizabeth Stone, ex vicepresidenta de ciencia de Lyft, dijo que el algoritmo evaluó el viaje solicitado, dónde se encontraba el conductor y toda la dinámica del sistema para maximizar los ingresos.

Durante más pruebas, dijo Stone, los científicos de datos de Lyft descubrieron que la IA había identificado un algoritmo mejor, basado en la optimización de la tasa de conversión de los usuarios que realmente solicitan un viaje después de abrir la aplicación. Dijo que era fundamental tener humanos en el circuito que pudieran pensar y probar los posibles objetivos de los algoritmos de aprendizaje automático.

La combinación del conocimiento humano sobre el negocio con el poder de cómputo de la IA permitió a Lyft mejorar una métrica estratégica clave. El cambio influyó en una variedad de actividades comerciales, incluidas las operaciones, los objetivos de ingresos, la gestión del rendimiento y el marketing.

El estudio también preguntó a las empresas sobre la IA responsable. Más de dos tercios (72%) de las empresas que tienen una estrategia de inteligencia artificial responsable dijeron que experimentaron beneficios financieros al usar la inteligencia artificial, y el 62% dijo que usar la inteligencia artificial les permitió disminuir el riesgo operativo.