Este artículo fue redactado por un humano. La aclaración es pertinente, pues el 8 de septiembre The Guardian publicó una pieza de opinión escrita por la Inteligencia Artificial GPT-3, lo que abrió una vez más uno de los debates más escuchados actualmente: ¿hasta dónde nos puede llevar esta tecnología? Sin duda, esta pregunta puede traer respuestas muy esperanzadoras.

Octavio Camarena, Director de KIO Application Management, indica que seguimos muy lejos de un capítulo de “Black Mirror” y más cerca de tener nuevas herramientas para alcanzar el Kaizen japonés.

«Pensemos en las posibilidades de utilizar esta programación para detectar y actuar las posibles incidencias que se pueden presentar en la operación cotidiana de diversas empresas en industrias que requieren un alto estándar de cumplimiento”, asegura.

De acuerdo con la auditora internacional KPMG, al menos un 56% de los directivos de empresas considera que los riesgos operativos son el principal desafío para sus organizaciones, por lo que detectar posibles incidencias -incluso anticipar aquellas que aún no se presentan- son un diferenciador para una mejor competitividad. Solo en aspectos financieros, la consultora estima que las empresas pueden afrontar pérdidas superiores a 230 mil dólares por errores y falta de control de riesgos en áreas operativas, financieras, legales y tecnológicas.

Inteligencia artificial en las empresas

Ante este panorama, hay soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) y desarrolladas con diversos algoritmos de Machine Learning que ya son implementables y dan más certidumbre a las empresas, pues las ayuda a llevar una gestión más ágil, precisa y en tiempo real de sus operaciones, al buscar anomalías, predecir errores en diversas plataformas tecnológicas y anticipar posibles contingencias, con el objetivo de minimizar proactivamente la probabilidad e impacto de alguna indisponibilidad en sistemas tecnológicos complejos, reducir riesgos operativos, garantizar la continuidad de los procesos y potenciar el valor a sus datos.

Camarena explica un ejemplo en concreto: Hace poco más de un año, Ontex, el fabricante líder de soluciones de higiene en México, se nos acercó con una necesidad: predecir anomalías en sus procesos de negocio y reducir situaciones de riesgo. Esta es una dolencia común para muchas industrias. Se pierde mucho tiempo llenando reportes y si existe un error, el tiempo se duplica. La solución que vimos fue implementar Inteligencia Artificial predictiva. Con esto se pudo reducir en 57% el número de incidentes de su sistema de planificación de recursos empresariales -ERP, por sus siglas en inglés-.  Esto permitió una disponibilidad del sistema del 100%, lo que genera mayor eficiencia operativa.

Lo anterior es una muestra de que no se debe hablar de soluciones tecnológicas del futuro, pues ya es una realidad que acercarse a la Inteligencia Artificial resulta una gran idea. Aquellos sectores que requieren de una mayor protección de sus sistemas críticos -como el financiero, de salud, de manufactura, retail, o el sector público- encuentran en la IA una aliada, puesto que les permite actuar de forma proactiva antes de que ocurra alguna incidencia grave, brindando la posibilidad de que los equipos de TI tomen decisiones rápidas y eficientes, aún cuando se encuentren distribuidos en distintos puntos geográficos o trabajando de forma remota. 

El abanico de soluciones tecnológicas disponibles en Latinoamérica es muy amplio. A veces, cuando alguien lee detalles sobre Inteligencia Artificial, podría pensar que se trata de tecnología del futuro. Lo cierto es que es un recurso que, bien implementado en el presente, permite responder rápidamente y afrontar los retos de un entorno cambiante.

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