¿Por qué tan pocas empresas ven ganancias financieras del uso de IA?

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¿La inteligencia artificial está dando un gran impulso financiero a la mayoría de las empresas? No es la respuesta contundente, según un nuevo estudio publicado hoy por Boston Consulting Group y MIT Sloan Revisión de gestión. Encontró que solo el 10% de las empresas lograron «beneficios financieros significativos» * a partir de mayores ingresos o menores costos.

Pero cada vez más empresas están adoptando IA De las 3.000 empresas encuestadas en 29 sectores y 112 países en la primavera de 2020, el estudio encontró que el 57% tenía pilotos de IA en curso o usaban IA en implementaciones a gran escala, en comparación con el 44% en 2018 Y el 59% de esas empresas también dicen que ahora tienen una «estrategia de IA», frente al 43% del año pasado.

Entonces, ¿por qué tan pocas empresas obtienen beneficios reales de la tecnología? La respuesta es cómo las empresas están configurando sus organizaciones para utilizar la IA. Los adoptantes de IA más exitosos, dicen los autores del informe, crean un círculo de aprendizaje virtuoso entre los trabajadores humanos y los sistemas de IA, en el que cada uno proporciona información valiosa al otro.

En un ejemplo, en Porsche, un ingeniero tuvo un momento Eureka mientras tomaba café de una máquina automatizada. De repente, se dio cuenta de que la máquina emitía un tipo de sonido diferente cuando hacía un buen capuchino en comparación con uno aguado. Esto sirvió de inspiración para que Porsche creara un sistema basado en inteligencia artificial para detectar anomalías en las piezas de automóviles, lo que provocó que el software detectara diferencias sutiles en los sonidos de las piezas. La propia IA nunca podría haber sugerido que Porsche mirara los datos acústicos; requería imaginación humana. Pero la IA fue perfecta para implementar el sistema.

El informe identifica cinco «modos» de interacción humano-IA: la IA decide e implementa una decisión por sí misma; La IA toma una decisión que un humano implementa; AI hace una recomendación a un humano, pero la decisión permanece bajo el control del humano; una IA genera percepciones de datos que ayudan al cálculo de la toma de decisiones humanas; los humanos toman decisiones que un sistema de IA evalúa solo después de los hechos.

Las empresas más exitosas eran más propensas a usar múltiples modos de interacción, con casi un tercio de ellas usando los cinco modos y un tercio adicional usando tres o cuatro modos diferentes. Las empresas que utilizaban los cinco modos tenían seis veces más probabilidades de obtener beneficios económicos de la IA que las que dependían de un solo tipo de interacción.

Fundamentalmente, las empresas que han visto las mayores ganancias con la IA sabían cuándo cambiar estos modos para adaptarse a diferentes tipos de situaciones. Walmart utiliza un sistema basado en inteligencia artificial para presentar recomendaciones de inventario a los gerentes de tienda. Los gerentes pueden estar de acuerdo o en desacuerdo con ellos y proporcionar comentarios sobre lo que cambiarían. Durante la pandemia de COVID-19, cuando el comportamiento de compra de los consumidores cambió repentinamente, los gerentes rechazaron muchas otras recomendaciones del sistema de inteligencia artificial. Pero eso, junto con los comentarios de los gerentes, proporcionó nuevos datos de capacitación para el software. Después de reentrenar la IA, Walmart descubrió que sus gerentes podían volver a confiar más en las recomendaciones de la IA.

Pero crear una empresa para aprovechar la IA requiere mucho. BCG y Revisión de la gestión de Sloan descubrió que las empresas que realizaron cambios importantes en muchos procesos comerciales tenían cinco veces más probabilidades de obtener recompensas financieras por el uso de IA que aquellas que solo realizaron pequeños cambios en la estructura y los procesos organizacionales.

Shervin Khodabandeh, socio senior de BCG y uno de los autores del informe, dice que muchas empresas establecen una falsa analogía entre la adopción de la IA y otra revisión de tecnología que ha tenido un gran impacto en los procesos comerciales: los sistemas de planificación de recursos empresariales ( ERP) en la década de 1990. Hay una gran diferencia, dice. Los sistemas ERP tendían a obligar a todas las empresas a adoptar procesos similares para funciones administrativas clave.

«No existe un proceso de IA generalizado y estandarizado», dice. «Una solución de inteligencia artificial para una empresa no se puede generalizar a otra empresa, ni siquiera en la misma industria».

A BCG le gusta decir que el éxito de la IA es un «problema de 10-20-70», dice: el 10% del esfuerzo es diseñar los algoritmos correctos; El 20% está construyendo toda la tecnología subyacente para recopilar los datos y ejecutar el sistema de inteligencia artificial; El 70% está ajustando la estructura organizativa y los procesos.

Pocas empresas han obtenido importantes beneficios económicos de la IA porque los cambios estructurales que deben emprenderse son amplios. Pero Khodabandeh dice que el 10% de las empresas mar ver grandes ganancias con el uso de IA significa que no es imposible.

* ¿Qué es un «beneficio financiero significativo», por cierto? BCG y
Sloan los autores lo definieron en una escala móvil: al menos $ 100 millones en ingresos adicionales o ahorros de costos para empresas con más de $ 10 mil millones en ingresos anuales; al menos $ 20 millones en ganancias para aquellos con ingresos anuales entre $ 500 millones y $ 10 mil millones; al menos $ 10 millones para aquellos con ingresos entre $ 100 millones y $ 500 millones; y al menos $ 5 millones para aquellos con menos de $ 100 millones en ingresos anuales.

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Hace varios meses, para este boletín, entrevisté a Tom Siebel, el multimillonario declarado y CEO de C3.ai. Para conocer más sobre los enfoques agudos de Siebel para el desarrollo de la inteligencia artificial, consulte la edición de esta semana de Fortuna Podcast de Leadership Next, presentado por FortunaEl propio director ejecutivo Alan Murray y la editora senior Ellen McGirt. Siebel comparte por qué cree que la inteligencia artificial debería estar regulada, por qué no hará negocios con China y por qué, aunque C3.ai trabaja para el gobierno de Estados Unidos, no ayudará al Pentágono a fabricar armas autónomas. Puede sintonizar los podcasts de Spotify o Apple.

Con eso, aquí está el resto de las noticias de esta semana sobre IA

Jeremy Kahn
@jeremyakahn
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