Los seres humanos y la IA trabajan de la mano

Práctica: La TI, las ventas y el servicio al cliente tienen el mayor apetito por la IA en las empresas alemanas.

(Fuente: VdTÜV, “Inteligencia artificial en las empresas” (octubre de 2020))

En el curso de la digitalización, la experiencia humana se ha convertido en un bien preciado; la escasez de trabajadores calificados empeora la situación, especialmente en tiempos de pandemia. Las PYME se ven especialmente afectadas cuando especialistas con experiencia y conocimientos especializados se agitan el sombrero o si están ausentes durante un período de tiempo más largo debido a una enfermedad.

Si los proveedores de sistemas cognitivos se salen con la suya, la sequía de conocimientos pronto llegará a su fin. Las herramientas respaldadas por IA deben proporcionar los instrumentos necesarios para complementar las competencias humanas con el conocimiento y el aprendizaje de las máquinas. La tercera generación actual de herramientas para inteligencia empresarial está haciendo uso de la inteligencia aumentada por primera vez. Estas soluciones permiten a sus usuarios incorporar el conocimiento de los sistemas de IA / ML relevantes en sus propios procesos de toma de decisiones. Estas herramientas pueden registrar y mapear el conocimiento especializado de la fuerza de trabajo humana y extraer de forma independiente nuevos conocimientos que guíen la acción a partir de los datos de los sensores en tiempo real. Puede agregar y analizar fuentes de datos externas e internas, hacerlas comprensibles y proporcionar a los tomadores de decisiones recomendaciones para escenarios de acción y pronóstico.

La IA ayuda a las personas

Gartner define la inteligencia aumentada como una “plantilla” para un “modelo de asociación centrado en el ser humano en el que los humanos y la IA trabajan juntos para mejorar el rendimiento cognitivo”. El modelo incluye “aprendizaje, toma de decisiones y nuevas experiencias”. Libera a los empleados humanos de las monótonas tareas de datos y les da tiempo para ofrecer al cliente servicios más personalizados.

“La inteligencia aumentada es uno de los desarrollos tecnológicos más emocionantes y significativos de nuestro tiempo”, dijo David Benigson, director ejecutivo de Signal AI, proveedor de soluciones de inteligencia de datos. En su opinión, ya está cambiando “la forma en que tomamos decisiones”. Esta declaración no es del todo desinteresada. Signal AI proporciona inteligencia aumentada como servicio con la plataforma de inteligencia artificial del mismo nombre. El motor de inteligencia artificial de Signal AI rastrea millones de fuentes de datos y puede informar al usuario sobre el conocimiento obtenido de ellas, responder preguntas y responder a solicitudes especiales individualmente (hasta ahora solo en inglés). “¿Qué patentes han registrado nuestros competidores este año?”, “¿Cuáles son las innovaciones en derecho tributario que nos afectan?”, “¿Qué se está gestando en la fábrica de rumores de nuestros proveedores en las redes sociales?” – Los problemas de este tipo son una especialidad de AI -Engine from Signal AI. Los usuarios de la plataforma incluyen el Fintech Innovation Lab de Accenture y la consultora Deloitte.

La inteligencia aumentada no reemplaza de ninguna manera a la inteligencia humana. Al menos eso es lo que asume Marc Suidan de la firma de analistas PwC. Más bien, la idea es dar rienda suelta al juicio de los expertos humanos para que no “se pierdan en un intento de analizar por sí mismos todos los datos disponibles en el mundo actual”. Amaresh Tripathy, líder empresarial de análisis de Genpact, un proveedor global de servicios profesionales para todo lo que tiene que ver con la transformación digital, tiene una opinión similar. Para él, la inteligencia aumentada se trata de fusionar la inteligencia artificial con el juicio humano.

Algunos de los sistemas de IA más poderosos y útiles ya son aquellos que complementan la experiencia humana en lugar de reemplazarla: pueden aliviar a los especialistas experimentados de tareas rutinarias monótonas como la adquisición de datos, enseñar a los recién llegados ciertas habilidades y hacer que el conocimiento agregado esté disponible bajo demanda. Brindan consejos a los tomadores de decisiones al derivar instrucciones de cifras secas sin la necesidad de que los científicos de datos especializados se sienten en el escritorio.