La inteligencia artificial (IA) es un concepto tecnológico que, en México, se conoce superficialmente, se adopta poco y se invierte menos.
El informe de everis y la MIT Tech Review sobre el uso de IA en México advierte que, del 55% de encuestados que agrupó el reporte, sólo entre 1% y 10% invierte en Inteligencia Artificial (IA), y en la región, sólo 47% de las empresas tiene un proyecto de IA. Además el 22% de las empresas no tiene la madurez para usar esta tecnología.
“Todo el mundo empieza pensando en la tecnología y después piensan en cómo aplicarla. Sin embargo, lo que debemos hacer es más bien, pensar los problemas que enfrenta la organización y después buscar la tecnología adecuada para resolver cada problema en específico”, señaló Armando Becerril, líder de datos y analíticos en Everis México.
Las consecuencias de no entender este tipo de conceptos abren brechas de digitalización en el país y disminuye la competitividad de las empresas.
No entender estos conceptos se traduce en varias limitantes en el mercado mexicano que van desde falta de conocimiento de los tipos de aplicación de IA, renuencia de los colaboradores a aplicar estas tecnologías por miedo a ser desplazados en sus puestos de trabajo y la poca planeación a la hora de ejecutar programas de digitalización en las empresas.
“A nivel regional, Brasil lidera la implementación de la tecnología, tanto en inversión realizada, recursos involucrados o diversidad de aplicaciones. En segundo lugar está Argentina, un país que, pese a contar con una economía tres veces menor que la mexicana, posee un ecosistema tecnológico desarrollado, factor que sin duda ha contribuido a la mayor adopción de la IA en el país respecto a sus vecinos regionales”, precisó el informe.
Aunado a esta falta de conocimiento, el reto extra que debe enfrentar México está en la falta de talento, pues tan solo el 39% de las empresas que ya implementan este tipo de sistemas cuenta con personal capacitado para utilizarlas, mientras que el 26% contrata a talento externo.
“La implementación eficaz de IA en las empresas mexicanas todavía tiene un largo camino por recorrer en varios sentidos: formación y actualización de los tomadores de decisiones; desarrollo de estrategias que partan de los problemas de negocio para invertir en tecnologías; visión a mediano y largo plazo, entendiendo que todos los sectores son susceptibles de verse superados en el mercado por aquellos que sí están ejecutando las transformaciones necesarias”, concluyó el informe sobre México.
De acuerdo al estudio un 38% de las empresas ven beneficios en la IA pero aún no trabajan con ella. Los sectores como el financiero o telecomunicaciones presentan un nivel más avanzado en el uso de IA y donde a pesar de los desafíos, más del 58% de los entrevistados creen que la IA podría revolucionar su empresa.
El concepto de Inteligencia Artificial no es nuevo, sin embargo la aplicación, alcance y la diferenciación con otros conceptos, como robótica, o machine learning es una cuota que sigue existiendo en las empresas mexicanas, de acuerdo a un estudio hecho en conjunto con everis y la MIT Tech Review.
“En México, la comprensión sobre qué es inteligencia artificial y su posible impacto en la transformación de las distintas industrias es aún un tema pendiente en muchas empresas. Aunque tienen claro que buena parte de la robotización inteligente de procesos repetitivos puede ser un primer paso de implementación de IA, se trata de un conocimiento superficial, que no permite diferenciar la robotización, de la IA o el machine learning”, precisó el informe.
Conceptos como la aumentación y automatización siguen siendo confusos para muchos de los empresarios que quieren aplicar sistemas de IA en sus compañías.
“Aumentación es, literalmente, aumentar la capacidad humana para que las personas sean más productivas y eficientes en los procesos, para que la IA haga los trabajos más aburridos y repetitivos, y los profesionales hagan los trabajos más creativos”, sin embargo el concepto sigue siendo confuso para muchos ejecutivos mexicanos y suelen relacionar éste con el término de automatización.
“El sistema de automatización es un poco más avanzado, porque un sistema de este tipo no solo procesa la información, sino que lo que tiene que hacer es tomar la decisión y después realizar una acción basada en esa decisión. En este caso es necesario hacer análisis, decisión y acción. Este tipo de sistemas todavía no son tan aplicados por muchas razones, habiendo además desconfianza en las máquinas”, puntualizó Becerril.
