Cada vez compartimos más nuestra vida con agentes artificiales cada día más inteligentes, autónomos e incluso sociales. Hoy, por ejemplo, podemos hablar con nuestro asistente personal “Siri”, o con el propio de Google. Y en el mundo financiero ya hay quien usa de asesores robotizados y se aloja en hoteles con robot encargados del servicio de habitaciones.
Así pues, mientras se nos abre un futuro impredecible plagado de oráculos digitales –o web bots–, algoritmos y software de todo tipo, las formas ‘hard’ de los ya habituales robots industriales, también inundan la calle con todo tipo de aparatos, relojes inteligentes y automóviles sin conductor, por no hablar de los drones…
El mundo ya es diferente, y quien no lo aprecie, no solo perderá el tren, sino que probablemente se quede estancado en modernos museos de cera para estudio de las máquinas del futuro. Sí; las máquinas.
Hablamos de la cuarta Revolución Industrial y dentro de ella de la automatización, pero sobre todo de la Inteligencia Artificial que nos trae el denominado Machine Learning, conceptos nacidos gracias a tecnologías disruptivas que están modificando el mundo convirtiéndose a sí mismas en poderosos elementos de transformación. Es la inteligencia de las cosas, donde los sistemas ya aprenden por sí mismos de forma automática y sin intervención humana.
Pero lo relevante ahora es ayudar a las empresas a ajustarse a todo este potencial y aprovechar la amplia gama de oportunidades que se abren cada día con las múltiples aplicaciones de software inteligente de negocio. Porque si hay algo que consigue el Machine Learning es ser la clave para predecir comportamientos futuros a través de identificar patrones complejos haciendo a las empresas cada vez más inteligentes.
En realidad se trata de una constante evolución de los algoritmos que son capaces de aprender de los datos que captan o genera una empresa sin tener que aprender de forma explícita. Es el “Big Data” analizado permanentemente de forma autónoma al objeto de mejorar continuamente los resultados y donde las organizaciones pasarán de ser reactivas a proactivas, con todas las ventajas que ello conlleva.
El mercado ofrece ya software inteligente capaz de gestionar grandes carteras de clientes identificando en cada momento los riesgos del impacto de una nueva oferta en la relación contractual cliente-empresa. Se trata de soluciones que ya pueden detectar señales que adviertan del riesgo siendo capaces de extraer información valiosa, ayudando, con ello, a mejorar la competitividad empresarial.
Estas técnicas del “Machine Learning” o sistemas de aprendizaje automático ya se utilizan para analizar, por ejemplo, los datos históricos de la cartera de clientes e identificar patrones que permitan la comparación con la información disponible de los clientes actuales y sus relaciones con la empresa, pudiendo realizar predicciones de alto valor como la marcha de un cliente a la competencia, facultando a las compañías a tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.
Esto es solo un ejemplo del impacto en la empresa de estas tecnologías. Impacto que también se extiende por áreas como la fabricación inteligente de productos, el servicio al cliente, la detección del fraude, la gestión de almacén, etc. etc.
Precisamente la certera gestión del Big Data será la base del buen funcionamiento de todas estas nuevas técnicas a la hora de obtener ventajas competitivas. Sin una buena gestión de datos ninguna empresa podrá acceder a los nuevos escenarios de negocio, ni sobrevivir a una competencia altamente inteligente en permanente actualización.
La realidad es que no debemos olvidar que las tecnologías de hoy serán mañana tan estúpidas como los viejos automóviles de ayer. Es más, todas estas profundas transformaciones obligarán a reflexionar a las compañías sobre las propias bases del negocio y sólo en la medida de que se puedan formar redes de colaboración eficaces y se sea exitosamente disfuncional, se podrá optar a la supervivencia.
