La innovación corporativa como actitud para ser competitivos
Debemos adoptar un 'mindset' de innovación constante para impulsar la competitividad y sostenibilidad del negocio.
7 marzo, 2024
3 min
“El cambio es la única constante en la vida”. Esta lección que ya formuló Heráclito de Éfeso es también el mayor reto al que se está enfrentando la Inteligencia Artificial (IA), a través de todos los sectores de actividad: el surgimiento de nuevos patrones de comportamiento social y económicos debidos a la pandemia causada por la COVID-19.
Aunque pueda surgir la siguiente duda: “estos modelos son inteligentes, ¿cómo es posible que no puedan entender o analizar estas nuevas series de datos?”, lo cierto es que la respuesta subyace en la forma en que estos sistemas aprenden. Los sistemas de Inteligencia Artificial, al igual que los modelos con tecnología Machine y Deep Learning, aprenden de la información histórica. Es decir: identifican patrones de información, utilizándolos para realizar inferencias o predicciones acerca de lo que puede suceder a corto, medio y largo plazo en un contexto de negocio determinado.
Y, por supuesto, no existe una serie histórica de datos precedente que pueda describir nuestra nueva realidad actual, caracterizada por restricciones, distancia social y trabajo remoto. Es más, si echamos la vista a inicios de 2020, ninguno de nosotros había oído hablar de COVID-19 y ningún sistema o control inteligente, humano o digital, podría haber predicho los cambios significativos en, por ejemplo, nuestro comportamiento online, haciendo que las cestas digitales se poblaran de mascarillas, geles sanitarios, paracetamol, etc. De igual modo cambiaron para siempre nuestros comportamientos financieros, nuestra forma de viajar, de consumir, de desplazarnos, de trabajar y un largo etc que afecta prácticamente a todos los sectores y ramas de la actividad económica y social.
Desde un punto de vista matemático, la COVID-19 representa lo que llamamos un “cisne negro”, un suceso sorpresivo, de gran impacto socioeconómico y que, una vez pasado, se racionaliza por retrospección (haciendo que parezca predecible o explicable, y dando la impresión errónea, de que se esperaba que ocurriera). Ejemplos de “cisnes negros” son el inicio de la Primera Guerra Mundial, la gripe de 1918 o los atentados del 11 de septiembre de 2001.
Sin embargo, al observar estos cambios en el mundo, los sistemas de IA actuales, alimentados en muchas ocasiones con información en tiempo real, sí serán capaces de adaptarse en un espacio corto de tiempo a los nuevos datos, ayudando a interpretar y predecir la nueva realidad, por muy cambiante que sea. Es el llamado “Model Drift” (o “Model Decay”) que hace referencia a la degradación del poder de predicción de un modelo debido a cambios en el entorno y, por lo tanto, a las relaciones entre las variables.
La COVID-19 nos ha enfrentado de una forma sorpresiva y agresiva a un gigantesco “Model Drift” que ha erosionado la capacidad de predicción de los modelos actualmente productivos, ¿significa esto que la IA no tiene un lugar en un mundo post-COVID-19? En absoluto. Ahora más que nunca es tiempo de revisitar los modelos actuales y plantear nuevos modelos que nos ayuden a entender la realidad vigente.
Por ello, es necesario reinventar la forma en la que se hacía Analítica Avanzada desde el inicio de la pandemia, utilizando técnicas que permitan tanto evaluar la capacidad predictiva de los modelos como realizar simulaciones de escenarios de la pandemia que prevengan nuevos errores, sesgos y fallos en los datos, manteniendo su utilidad final para el negocio.
De esta manera, se abre la posibilidad de adaptar los modelos existentes y desarrollar nuevos modelos con una mayor resiliencia ante los nuevos comportamientos y disrupciones. Y es que cuando se trata de transformación digital, la crisis de la COVID-19 ha brindado lecciones importantes para los líderes empresariales. Entre ellas, el potencial del análisis de datos para la toma de decisiones y la eficiencia de procesos que la inteligencia artificial nos puede brindar.
La crisis ha acelerado la adopción la Inteligencia Artificial y este impulso continuará en los próximos cinco años, según muestran las encuestas: El 52% por ciento de las empresas aceleraron sus planes de adopción de IA debido a la crisis de la COVID-19, según un estudio de Harvard Business Review. Y la gran mayoría, el 86 %, afirma que la IA se está convirtiendo en una “tecnología productiva” en su empresa en 2021. Una prueba de que la IA está adaptándose perfectamente al cambio y seguirá cogiendo fuerza en el futuro, ayudándonos a hacerlo un poco menos incierto.
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