Jon Iwata y el impacto de la nueva frontera tecnológica en los negocios y en la empresa.

Lo que dijo: Jon Iwata 

El reconocido líder en Marketing y Comunicaciones Corporativas, Jon Iwata, es el ex jefe de marca y vicepresidente senior de IBM, donde fue responsable –hasta noviembre de 2017– de la administración de la marca y de posicionar a IBM como un emisor de agenda global, dando forma al diálogo de la compañía con el mundo. Actual consultor de la firma en la que trabajó durante 34 años, Jon es además miembro del Salón de la Fama de Marketing, el Salón de la Fama del Club CMO y el Salón de la Fama de la Sociedad de Páginas, que honra el logro de por vida en las relaciones públicas y las comunicaciones comerciales. También es co-inventor de una patente de Estados Unidos para tecnología avanzada de litografía de semiconductores.
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Vengo de IBM, por lo tanto, nuestra historia es de tecnología de la información a través de diferentes eras. Y creemos firmemente que estamos en el comienzo de una nueva era, tanto en tecnología como en negocios. Una cosa que aprendimos en nuestra historia es que la arquitectura de la tecnología, el diseño fundamental de la información de la tecnología, no cambia a menudo, creemos que cada 25 años. Los dispositivos individuales y los productos cambian todo el tiempo, pero la arquitectura no. Y cada vez que surge una arquitectura nueva en la tecnología, habilita en paralelo una nueva arquitectura de negocios. 

En 1940, la invención del transistor habilitó la primera arquitectura de tecnología de procesamiento de datos electrónicos que llamamos transaction-centric, porque lo que permitió en los negocios fue la automatización de muchos procesos que continúan hasta este día. En 1971, la invención del microprocesador que cumple todas las funciones de una computadora en un solo chip habilitó, desde un punto de vista arquitectónico, las primeras computadoras personales, una computadora completa a servicio de un individuo. Y desde el punto de vista de negocios, su impacto se dio en el empoderamiento de los trabajadores del conocimiento en todas nuestras empresas. Lo reconocemos hoy en día, por supuesto. Más tarde, en 1995, vimos la aparición de los protocolos de internet, la World Wide Web dio lugar a otra evolución en arquitectura informática: centros de datos a hiperescala centrados en red que llamamos Nube y que habilitan los negocios digitales. Mucha gente piensa que este es el final de la historia. Tenemos internet, tenemos capacidad informática masiva en la nube, y a través de ella la posibilidad de que miles de millones de personas tengan acceso a la información, así como también la capacidad de generar transacciones a través de dispositivos. 

Nosotros no creemos que este sea el final de la historia. No creemos que un pequeño número de negocios digitales que tienen estas plataformas masivas habilitadas por la Nube son las únicas empresas que van a capitalizar esta arquitectura informática. Y eso es porque hoy tenemos simultáneamente el fenómeno de los datos y el surgimiento de la inteligencia artificial, luego de décadas de exploración en laboratorios. Y creemos que en esta era se creará una nueva arquitectura tecnológica con un diseño centrado en la inteligencia, que permite a la empresa tener grandes niveles de conocimiento.

Desenmascarando la Big Data

Lo que necesitan saber sobre los grandes datos, o más bien lo importante sobre los datos, porque es poco probable que sea algo nuevo para ustedes, es que sí, crecen en volumen, pero también en variedad. La parte del volumen se entiende bien y el concepto de Big Data es familiar. Los datos se crean a partir de dispositivos, del Internet de las Cosas, las redes sociales, la medicina, los videos. El 80% de esta información está desestructurado, como el lenguaje natural y las imágenes. El 80% de los datos no está en la World Wide Web, ni en los buscadores ni en las redes sociales, sino en las manos creadas por compañías e instituciones, y podría decirse que es la información más valiosa del mundo. 

Entonces, el volumen está claro. Veamos ahora la variedad y por qué es muy importante para las personas de negocios. Pensemos en ciertos problemas que tienen años de antigüedad, como por ejemplo ¿por qué la gente compra lo que compra? ¿Por qué compro lo que compro? Algunas cosas me vienen a la cabeza rápidamente: soy leal a ciertas marcas por los incentivos, camino por cierta calle y paso por cierto almacén, me atrae el precio (que definitivamente influye en las decisiones de compra), escucho la recomendación de un amigo (boca en boca), y por supuesto el clima también altera las decisiones de compra. Esto ha sido verdad tal vez por siempre. Lo que no es verdad es que todas estas cosas ahora son registradas como datos. Como ven, no se trata de muchos datos de un solo tipo ni que provienen de un solo canal (cadena de suministro, redes sociales, motores de búsqueda). Es la diversidad de datos que influye, en este caso, el comportamiento del consumidor. Tomemos otro ejemplo, algo que desde hace años tratamos de entender y mejorar, ¿qué determina nuestra salud? La dieta, el ejercicio, los hábitos de sueño, la historia familiar, cada examen médico que nos hemos realizado, los tratamientos, los protocolos, los fármacos… todos ellos tienen un efecto en nuestra salud, y sin embargo hasta ahora no han sido registrados como datos. El desafío es que no podemos leer todo, ver todo, sentir todo para sacar ventaja de este conocimiento en todas sus formas, desde todas las fuentes en forma simultánea. Y por eso, lo que también está impulsando esta era es la maduración de la Inteligencia Artificial.

La verdad sobre la IA

Se ha dicho mucho sobre la Inteligencia Artificial y hay muchas confusiones al respecto. La IA como concepto es bastante antigua tanto en los laboratorios académicos como de investigación industrial. El término ingresó por primera vez al vocabulario en la década de 1950. Gran parte de eso eran experimentos de lo que la gente creía que era la IA. Algunos pensaban que sería un sistema experto para realizar modelos de cómo se hacían ciertas tareas en el mundo, para crear reglas y algoritmos lógicos para replicar a máquina el trabajo de expertos. Ese fue un callejón sin salida. 

Sin embargo, los avances que comenzaron en los últimos 25 años aproximadamente se han llevado, o, mejor dicho, han traído el final de lo que algunos llaman el invierno de la Inteligencia Artificial. Porque ahora hay avances enormes tanto en el sector público como en el privado para realizar avances en IA, al punto donde ahora es utilizable tanto en el ámbito social como empresarial. Quiero hablar de uno de ellos, sobre el cual quizás varios están familiarizados, y es el sistema cognitivo Watson. 

Watson salió de los laboratorios de investigación de IBM. A los investigadores de IBM les
gusta tomar grandes desafíos, como construir una supercomputadora para jugar al ajedrez. Tal vez recuerden que en los 90s una supercomputadora llamada Deep Blue fue el primer sistema en vencer al campeón de ajedrez del momento, Garry Kasparov. En 2009 el desafío era construir un sistema que pudiera entender la gran línea de datos, la mayoría de ellos desestructurados, como el lenguaje natural. Este último, casi imposible para una computadora clásica. Puede tratarse de información digital que la computadora clásica puede almacenar, mover, proteger, presentar; pero no puede entender el lenguaje en sí. Entonces, los investigadores de Nueva York comenzaron a construir un sistema que pudiera entender el lenguaje natural con un grado alto de precisión y de confianza. Y dijeron que este sistema jugaría en la televisión nacional el juego "Jeopardy" (un concurso de conocimientos con preguntas sobre numerosos temas como historia, idiomas, literatura, cultura popular, bellas artes, ciencia, geografía, y deportes), que competiría con los dos grandes campeones mundiales y que seguramente ganaría. Quien conoce el juego sabe que es difícil vencer a los humanos, expertos en una competencia, cuando tienes que entender metáforas, juegos de palabras, contextos, sintaxis. Es realmente difícil para una computadora hacerlo, pero no imposible. En 2011, Watson jugó "Jeopardy" contra Ken Jennings y Brad Rutter, y ganó. Este fue un fenómeno muy importante en la ciencia de la computación: vimos un sistema que no está programado, sino que aprende.

Hemos escuchado mucho sobre "deep learning" (aprendizaje profundo), "machine learning" (aprendizaje automático o de máquinas) y redes neuronales, todo esto es importante para la maduración de la Inteligencia Artificial. Nuestra versión de ello es Watson. Ahora bien, lo que Watson hizo en 2011 fue lo que llamamos preguntas y respuestas de dominio abierto. Desde entonces, creció en capacidad y sofisticación, en un creciente sentido de lectura y de ver cosas que nosotros no podemos.

Toda la industria está invirtiendo enormes cantidades en construir inteligencia artificial. Un ejemplo de cómo interactuaremos en el futuro con los sistemas es Soul Machines, una empresa neozelandesa que usa la tecnología de Watson para humanizar la interface entre el humano y las máquinas. Desarrollaron unos avatares que pueden detectar a través de la cámara y del micrófono nuestras expresiones faciales, el tono de nuestra voz, nuestro estado emocional y reflejar eso en su interacción con nosotros. 


¿Por qué importa todo esto?  

Importa porque ahora tenemos la capacidad de sacar provecho de los datos y del conocimiento en todas sus formas, para resolver los problemas del mundo sobre los que nos preocupamos y en toda dirección. En el campo de la ciberseguridad que es tan importante para todos nosotros, es muy difícil procesar la cantidad de información y se puede en cambio con tecnología de inteligencia artificial. Conectando los puntos a través de 10 mil millones de nodos de seguridad, los analistas de ciberseguridad están identificando más de mil millones de incidentes de seguridad por segundo y generan 10 veces más información procesable. 

También se está viendo la aplicación de la inteligencia artificial en el reclutamiento de personas. Por ejemplo, habiendo analizado 2 millones de evaluaciones de candidatos, Talview ha reducido el tiempo que lleva contratar a un solicitante en un 75% y ha reducido los costos de contratación a la mitad. Yéndonos al campo de las industrias vemos cómo todo el conocimiento procesado por sistemas cognitivos puede predecir desastres. 

En Marketing, su uso puede optimizar y potenciar la personalización, logrando mejores experiencias para clientes. Al comprender la información clave de los clientes y productos, Toyota usó Watson Ads para implementar una experiencia de publicidad dinámica y personalizada para millones de consumidores, lo que generó un engagement (compromiso) 6 veces más prolongado que los anuncios de rich media tradicionales. En lo que respecta a interacción con clientes, se ha evolucionado desde los chatbots (que simplemente hablan a partir del reconocimiento de texto) hacia niveles más grandes y complejos de compromiso con los clientes que facilitan el "cross-selling" y el "upselling". 

En Salud, la cantidad de información disponible para un profesional de salud es abrumadora y estamos viendo cómo cada vez más la inteligencia artificial, combinada con datos, mejora desde un diagnóstico hasta el proceso de elección de un tratamiento. Capacitados en más de 15 millones de páginas de contenido médico y con los conocimientos de los expertos mundiales en oncología, los médicos de la Universidad de Carolina del Norte utilizaron Watson para revisar casos de pacientes. En el 99% de los casos, Watson estuvo de acuerdo con la recomendación de la junta del tumor, pero en el 30% de ellos, Watson encontró nuevas opciones de tratamiento que no se habían considerado anteriormente. 

Las profesiones que están empezando a usar sistemas cognitivos en su flujo de trabajo son miles de miles, según pudimos ver en un estudio que realizamos en 2017. No se trata solamente de los científicos de datos o codificadores.

Volverse digital

Las compañías digitales parecen tener una ventaja competitiva por sobre aquellas que no lo son y eso es porque están en curvas exponenciales de mejora mientras que las compañías tradicionales mejoran de manera lineal. Esto no es metafórico. La información está creciendo exponencialmente y la Inteligencia Artificial es la única manera de extraer valor de los datos. El beneficio de las compañías que aplican sistemas cognitivos en los datos es justamente que eso las hace aprender de manera exponencial. 

El hecho de que una empresa completamente digital o cognitiva tiene mucha más ventaja porque fundamentalmente está operando con todos los beneficios de las curvas exponenciales de mejora, mientras que una compañía tradicional mejora de manera lineal, es un punto de inflexión en el diseño de negocios. Si desde hace años las siglas IT han significado "Information Technology" (Tecnología de la Información), no nos sorprendamos si dentro de un tiempo la gente comienza a darles el significado de "Intelligence Technology" (Tecnología de la Inteligencia). No se trata meramente del movimiento de la información, o de su protección, sino de la extracción de inteligencia.  


TAGS: innovación, futuro, tendencias, disrupción, inteligencia artificial, watson, chatbot, big data, tecnología, IBM, marketing, marketing digital

POR: WOBI
 

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