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¿Es 2018 el año de la Inteligencia Artificial?

Si tomamos como referencia el gran volumen de noticias relacionadas con la Inteligencia Artificial (IA) que se publicaron durante el pasado año, podríamos afirmar sin duda alguna que 2017 ha sido la fecha clave para el despegue de esta emergente tecnología. De hecho, varios estudios que han intentado imaginar el futuro han denominado al Big Data y a sus algoritmos asociados “el combustible del futuro” y han afirmado que “la disponibilidad de datos está dando origen a una nueva economía”; otros, más empíricamente, cifran la contribución de la IA en 15.7 billones de $ en el 2030, y las mejoras se vaticinan en multitud de sectores, siendo los primeros de la lista los servicios financieros, la automoción, el comercio y la sanidad.

Lo que está claro es que, independientemente de la confianza que le otorguemos a estas predicciones, resulta muy poco dudoso hoy en día que IA, Big Data y Machine Learning tienen ya una gran influencia en la industria y el comercio, y más allá de los titulares que hablan de las innumerables bondades de la IA, actualmente disponemos de numerosos datos en los que basarnos para hacer esta afirmación. Y es que las cifras hablan por sí solas y hacen evidente la influencia de la IA en nuestro día a día.

Con el objetivo de conocer de primera mano la opinión del mercado y saber en qué punto se encontraba la Inteligencia Artificial en 2017, desde Experian llevamos a cabo de manera conjunta con Forrester Consulting una encuesta en la que contamos con aproximadamente 600 directivos de la región EMEA.

Los resultados constataron dos datos clave para asomarnos al futuro: el 71% de los participantes afirmaron que la mejora de las capacidades de su empresa en IA es una de sus principales prioridades, y el 77% tenía previsto recurrir en los próximos 12 meses a socios de confianza capaces de construir, dirigir y gestionar soluciones analíticas.

Además, España es el segundo país de los que figuran en el estudio en el que la adopción de analíticas avanzadas es una de las principales prioridades empresariales en los próximos doce meses, con un 81%, y está en el primer puesto en cuanto al aumento interanual en el presupuesto de analítica avanzada, con un 76%, lo que supone una diferencia de más de un 20% con el segundo país, UK, y un 32% con la media de EMEA.

Las claves del éxito

En lo que a nosotros respecta como compañía, desde el principio pusimos nuestro granito de arena, participando en el proceso desde su origen; de hecho, Experian está incluida en la lista Forbes de las 100 empresas más innovadoras del mundo, y esta trayectoria es la que nos permite vaticinar sin ninguna duda que gran parte del éxito de la gestión de riesgos consiste, cada vez más, en aprovechar las nuevas fuentes de datos emergentes -reconocimiento de voz, marketing, social media o análisis geodemográfico- y combinarlas paralelamente con las herramientas tradicionales.

Pero no se trata sólo de una mayor disponibilidad de datos. Si también incluimos en esta mezcla la aparición de especialistas, conocidos como data-scientists, aplicando metodologías analíticas avanzadas que permiten predicciones de gran precisión y con un mayor grado de detalle, podremos alcanzar un grado de personalización que mejorará la experiencia del cliente en todas las fases del ciclo.

Además, e intrínsecamente asociado a este front-end, los beneficios de los cambios provocados por la revolución de la IA abarcan un espectro mucho más amplio en los procesos de las empresas, convirtiéndose en motores para el crecimiento y la eficiencia en un mercado cada vez más competitivo. En definitiva, la experiencia del cliente es el principal diferenciador en el entorno actual y constituye el verdadero motor de la fidelidad de usuario.

Por ejemplo, el análisis de las expresiones y combinaciones de palabras que utilizamos mediante el natural language processing permiten identificar de forma rápida el comportamiento más probable del usuario gracias a la utilización de técnicas de análisis de texto avanzado y modelización predictiva de eventos. Si a esto le añadimos la potencia del machine-learning, se eleva la posibilidad de crear modelos cada vez más dinámicos y, mediante el autoaprendizaje, cada vez más ajustados. Así, por ejemplo, se pueden generar ofertas web personalizadas, preseleccionar los productos financieros más adecuados u ofrecer una prima competitiva en seguros; todo ello, con un alto grado de prevención del fraude.

Esta es sólo una pequeña muestra de las potenciales aplicaciones de la IA y, en conclusión, los estudios que hemos llevado a cabo ponen de manifiesto que, para sobrevivir en el futuro, la gran mayoría de las empresas van a necesitar de estos análisis avanzados para resistir en el entorno competitivo en el que están inmersas.

Es evidente que muchas de ellas no han comenzado todavía -o se han visto lastradas por sistemas legacy o procesos obsoletos-, y es el momento de acelerar el paso para ponerse al día. Nunca es demasiado tarde, pero cuanto más se retrase el inicio del proceso, más cuesta arriba será el esfuerzo para ponerse al nivel de los precursores.

En definitiva, si 2017 ha marcado un punto de inflexión, se trata únicamente de la punta del iceberg, y es el año 2018 el que ya está marcando el ritmo imparable de esta tecnología. De aquí en adelante crecerán exponencialmente tanto el volumen de ventas asociadas a la Inteligencia Artificial como su influencia en nuestra interacción con las distintas empresas.

La presencia de la Inteligencia Artificial es innegable y ha venido para quedarse.