En noviembre del año pasado, Forrester señaló que “la luna de miel para las empresas que ingenuamente celebran la panacea que prometen las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) ya se acabó: …la IA y el resto de las otras tecnologías como los macrodatos y la computación en la nube, aún necesitan mucho trabajo”.[1]
Dado que el 70% de las empresas esperan implementar la IA este año[2], incluyendo Schneider Electric, me gustaría plantear tres formas concretas en las que las compañías pueden aprovechar el valor comercial que, creo firmemente, promete la IA.
Lección 1. Sea pragmático
Integrar una estrategia de IA puede parecer una tarea abrumadora, como lo señalan los analistas de Forrester, por ello recomendamos que cualquier compañía que emprenda este camino comience con una estrategia práctica y pragmática para proyectos de IA particulares.
Pregunte sin rodeos: ¿Qué problema puedo resolver con una solución digital con IA habilitada? Esta pregunta siempre lleva a que nuestro proceso de Investigación y Desarrollo lidere con el desafío del cliente en mente. Por ejemplo, cuando un cliente de petróleo y gas terrestre necesitaba una mejor forma de gestionar la productividad y el mantenimiento de las bombas petroleras extremadamente remotas, trabajamos con Microsoft para desarrollar una solución que utiliza análisis locales habilitados por el aprendizaje automático.
Lección 2. Reconozca el valor en los nuevos modelos comerciales digitales habilitados por la IA
Para todos nosotros, la transformación digital en general se trata de encontrar formas para crear un nuevo valor comercial a partir de la digitalización. Sin embargo, concordamos en que a menudo es difícil para cualquier compañía heredada ver más allá de su modelo comercial central a fin de emprender y acelerar un viaje digital. Las aplicaciones de IA pueden ayudar a los clientes a entender lo que verdaderamente significa impulsar nuevos modelos comerciales digitales de forma revolucionaria, pero rentable.
Considere a los antiguos fabricantes de máquinas como un ejemplo. La mayoría de los OEM (Original Equipment Manufacturer, por sus siglas en inglés) fabrican equipo sumamente especializado, como la máquina de cápsula de café, de menor huella, que coinnovamos con nuestro cliente SOMIC. Sin embargo, en muchos casos el compromiso de gasto de capital es alto para esas máquinas personalizadas.
Pero, ¿qué tal si un fabricante de máquinas pudiese aprovechar la IA, junto con capacidades de monitoreo remoto, para comenzar a ofrecer “tiempo de funcionamiento como un servicio” a sus usuarios finales? Esta es una forma de disminuir la carga del gasto de capital para los usuarios finales.
Sólo la IA hace que este modelo comercial sea posible, ya que los modelos de datos entrenados pueden determinar si el tiempo de inactividad de una máquina en verdad es un problema de la máquina, un problema humano u otro error. ¿Ve aquí el valor de la IA para impulsar nuevos modelos comerciales?
Lección 3. Genere fortalezas adicionales a su especialización sectorial
Contar con una especialización sectorial sólida es crucial para que los proyectos de IA sean exitosos. No subestime este valor. ¿Por qué? La sobrecarga de datos es una realidad conocida, por lo que es evidente que no necesitamos más datos. Lo que sí necesitamos son maneras mucho mejores para aprovechar el valor comercial de esos datos. La mayoría de las compañías no son expertas en IA; canalizar la especialización sectorial es lo que hará que los proyectos de IA sean relevantes para las compañías y sus clientes. Esto es lo que en realidad vemos como el valor principal de la IA: convertir datos en conocimientos.
La arquitectura EcoStruxure de Schneider Electric está basada en nuestra propia y extensa especialización sectorial en la industria, edificios, centros de datos, redes eléctricas, plantas y máquinas. Nosotros nos concentramos aún más en el nivel de segmentos para garantizar que nuestros proyectos de IA liderados por nuestros clientes resulten en un impacto comercial que valga la pena.
Así que, ¿se acabó la luna de miel para la IA? Con la atención correcta a problemas de integración e implementación, consideramos que la IA, como la próxima ola de innovación del Internet de las Cosas (IoT) ¡acaba de comenzar!
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Por Cyril Perducat, EVP IoT & Digital Offers en Schneider Electric.
[1] Boris Evelson, Michele Goetz, Brian Hopkins, et al. Forrester Research Report: Predictions 2018: The Honeymoon For AI Is Over Success At Artificial Intelligence Means Hard Work — Treat It Like A Plug-In Panacea And Fail, November 9, 2017.
[2] Gil Press, “10 Predictions For AI, Big Data, And Analytics in 2018,” Forbes. Nov. 9, 2017.
