Cada vez más empresas están recurriendo a las tecnologías impulsadas por la IA para ayudar a cerrar la brecha de información de datos y mejorar sus capacidades de toma de decisiones en situaciones de alta presión y críticas.
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Los líderes empresariales y los gerentes se enfrentan a una presión cada vez mayor para tomar las decisiones correctas en el lugar de trabajo. Según la investigación de Oracle y Seth Stephens-Davidowitz, el 85 % de los líderes empresariales han experimentado estrés por la toma de decisiones, y tres cuartas partes han visto que el volumen diario de decisiones que necesitan tomar se ha multiplicado por diez en los últimos tres años.
Se estima que la mala toma de decisiones cuesta a las empresas en promedio al menos el 3 % de las ganancias, lo que para una empresa de US$5 mil millones equivale a una pérdida de alrededor de US$150 millones cada año.
Los costos de la mala toma de decisiones son más que financieros: un envío retrasado a un proveedor importante, una falla en los sistemas de TI o una sola interacción mal administrada con un cliente insatisfecho en las redes sociales pueden salirse rápidamente de control e infligir costos significativos de reputación y regulación a las empresas.
En este contexto, cada vez más empresas están recurriendo a las tecnologías impulsadas por la IA para ayudar a cerrar la brecha de información de datos y mejorar sus capacidades de toma de decisiones en situaciones de alta presión y críticas. Estas tecnologías abarcan una amplia gama de herramientas, incluyendo asistentes virtuales, realidad virtual y aumentada, herramientas para el descubrimiento de procesos y la minería de tareas, y una variedad de plataformas de análisis de datos e inteligencia empresarial.
Recientemente, ha habido un gran interés en la IA generativa o en los modelos de lenguaje grande (LLM), toda una clase de algoritmos que son capaces de ingestiguar vastas secciones de datos (texto, números, código de software, imágenes, videos, fórmulas, y así SUCESS), entender su estructura probabilística y crear resúmenes, respuestas, simulaciones y escenarios alternativos basados en estos datos. Los modelos de IA generativa bien conocidos incluyen ChatGPT de OpenAI, Bard de Google, Llama 2 de Meta y Anthropic, pero hay muchos más.
Este artículo aborda tres preguntas críticas a las que se enfrentan los responsables de la toma de decisiones en el uso de estas tecnologías: 1) ¿En qué contextos es probable que las tecnologías de toma de decisiones de la IA sean beneficiosas? 2) ¿Cuáles son algunos de los desafíos y riesgos de usar estas tecnologías? y 3) ¿Cómo pueden los líderes empresariales beneficiarse efectivamente de estas tecnologías mientras mitigan los riesgos?
Cómo los sistemas de IA pueden mejorar la toma de decisiones
Las tecnologías impulsadas por la IA pueden impulsar una toma de decisiones más rápida y mejor de al menos tres maneras principales: seguimiento en tiempo real y predicción mejorada de los desarrollos comerciales sobre el terreno, juegos de rol virtuales para capacitar a los trabajadores en escenarios empresariales realistas y herramientas de IA generativas emergentes que pueden responder preguntas y actuar como asesores y «sondas» virtuales para los responsables de la toma de decisiones.
Seguimiento y predicción mejorados
Con datos cada vez más detallados procedentes del seguimiento tecnológico de las cadenas de suministro, las empresas ahora pueden entender de dónde provienen sus materias primas e insumos, quién los produjo o suministró, y si estos insumos se han producido y obtenido de una manera respetuosa con el medio ambiente y ética.
Considere el caso de Unilever, el gigante de los bienes de consumo. La compañía desplegó una variedad de tecnología de próxima generación para detectar signos emergentes de deforestación en su extensa cadena de suministro de aceite de palma, especialmente en la crítica «primera milla» entre la granja y el molino, donde los riesgos de producción sin autorización y la deforestación tienden a concentrarse. Para los usuarios industriales de aceite de palma, un ingrediente básico en la fabricación de alimentos, cosméticos y combustibles, la deforestación en cadenas de suministro extensas es un riesgo ambiental siempre presente.
Para obtener una mejor comprensión de las condiciones sobre el terreno, la compañía utiliza el análisis anónimo de las señales de los teléfonos móviles para rastrear el flujo de aceite de palma a lo largo de sus diversas redes de ramificación, ayudando a identificar cualquier fuente de suministro no autorizada o anómala. El análisis de la IA de las imágenes de satélite también puede identificar cambios repentinos o inesperados en el dosel del bosque, proporcionando alertas en tiempo real a los administradores de los posibles riesgos de deforestación para que puedan tomar medidas preventivas.
Juego de rol virtual en condiciones del mundo real
Muchas industrias ahora implementan tecnologías impulsadas por la IA para equipar a los trabajadores y gerentes con habilidades de toma de decisiones en una variedad de escenarios empresariales, tanto de rutina como de tipo inesperado. Para los nuevos empleados del centro de llamadas, tal vez la mayor experiencia de prueba provenga de tratar con clientes difíciles, emocionales o frustrados. El titán de las telecomunicaciones de EE. UU. Verizon utilizó la tecnología de realidad virtual de Strivr para sumergir a los agentes de clientes en prácticas en entornos virtuales donde podían intercambiar roles con el cliente y ver los problemas desde su perspectiva. Esta experiencia inmersiva permitió a los aprendices tomar decisiones que ayudaron a reducir las tensiones y desarrollar su fluidez verbal en las interacciones, un factor clave para mejorar los resultados de la interacción con el cliente.
Imperativos para construir la confianza entre el hombre y la máquina
Si bien los sistemas de IA se utilizan cada vez más para apoyar, y en algunos casos reemplazar, la toma de decisiones humanas, abundan los desafíos y los riesgos. Estos riesgos incluyen cuestiones de posible sesgo, violaciones de la ética, preocupaciones de procedencia de datos y precisión, por nombrar solo algunos. También plantean algunas preguntas puntuales para las empresas que invierten en dicha tecnología. Como tomador de decisiones, ¿cuándo confías en la máquina por encima del ser humano? ¿Cuáles son las condiciones para una colaboración efectiva entre el hombre y la máquina? ¿Cómo entran la experiencia y el juicio humanos existentes en la ecuación?
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