Análisis de IA: proyectos resilientes y más

Los ingresos estimados del mercado de inteligencia artificial, que incluye software, hardware y servicios, según la International Data Corporation (IDC) es de 327.500 millones de dólares. También según IDC, la previsión de estos ingresos en 2024 ronda los 500.000 millones de dólares. En América Latina, las inversiones en infraestructura de nube pública (IaaS) alcanzarán los 8.500 millones de dólares en 2024. En Brasil, se prevé que los gastos de IA sean de 464 millones de dólares, según IDC Brasil 2021 Forecasts, que proviene de servicios de consultoría y negocios.

Este artículo tiene como objetivo identificar los factores determinantes para la entrega de proyectos resilientes, en la misma línea que la información anterior. Se hacen referencias al estudio "Cinco preguntas para un proyecto de inteligencia artificial exitoso" (Gartner, 2020).

¿De qué formas es posible la inteligencia artificial?

Según Kai-Fu Lee en su bestseller “Superpoderes da IA: China, Vale do Silício e a nova ordem mundial, 2018”, existe "As Quatro Ondas da IA". En resumen, Kai-Fu Lee señala, “La revolución de la IA completa llevará un poco de tiempo y eventualmente nos llevará a una serie de cuatro oleadas: IA de Internet, IA de negocios, IA de percepción e IA de automatización. Cada una de estas oleadas de IA aprovecha la energía de una manera diferente, interrumpiendo diferentes industrias y tejiendo la inteligencia artificial más profundamente en nuestra vida diaria". Kai-Fu Lee (2018) también señala que “las dos primeras oleadas, la inteligencia artificial de Internet y la inteligencia artificial de negocios, ya están a nuestro alrededor, remodelando nuestro mundo digital y financiero de formas que apenas podemos registrar. Están aumentando el control de las empresas de Internet sobre nuestra atención, reemplazando a los asistentes legales con algoritmos, negociando acciones y diagnosticando enfermedades ".

¿Qué se consideran casos de negocios para el uso de análisis e inteligencia artificial?

Kai-Fu Lee ofrece una perspectiva interesante para los casos de uso en algunas industrias: “La primera ola de IA aprovecha el hecho de que los usuarios de Internet etiquetan automáticamente los datos mientras navegan. La Business AI aprovecha el hecho de que las empresas tradicionales también han etiquetado automáticamente grandes cantidades de datos durante décadas. Por ejemplo, las compañías de seguros cubren accidentes y detectan fraudes, los bancos otorgan préstamos y documentan las tasas de reembolso, y los hospitales mantienen registros de los diagnósticos y las tasas de supervivencia. Todas estas acciones generan puntos de datos etiquetados, un conjunto de características y un resultado significativo, pero, hasta hace poco, la mayoría de las empresas tradicionales tenían dificultades para explotar estos datos para obtener mejores resultados ".

Kay-Fu Lee también dice: “Estas startups venden sus servicios a empresas u organizaciones tradicionales, ofreciéndoles sus algoritmos sueltos en bases de datos existentes en busca de optimizaciones. Ayudan a estas empresas a mejorar la detección de fraudes, hacer negocios más inteligentes y descubrir ineficiencias en las cadenas de suministro. Los primeros casos de IA empresarial se agruparon en gran medida en el sector financiero porque, naturalmente, se presta al análisis de datos. El sector opera con información bien estructurada y tiene métricas claras que busca optimizar”.

IDC Financial Insights proporciona más detalles para la industria de servicios financieros. "Para 2022, el 40% de las transacciones de las sucursales comenzarán como transacciones preconfiguradas o citas con expertos que comenzarán en plataformas digitales y se llevarán a cabo en ubicaciones y tecnología propiedad del banco". Con el crecimiento y la aceptación de los dispositivos portátiles suministrados por consumidores y empresas, para 2024, el 15% de los pagos de los consumidores en todo el mundo se autenticarán y / o realizarán transacciones a través de un dispositivo portátil.

Casos de uso para seguros, según IDC Financial Insights: "Para 2022, el 25% de las aseguradoras globales de primer nivel estarán en el camino hacia nuevos sistemas de seguros básicos".

Destacamos los siguientes casos de empresas aseguradoras:

l) Mejorar el viaje del cliente y utilizar la analítica para conocer a su cliente (KYC), estrategias de próxima mejor oferta (NBO) y próxima mejor acción (NBA), con el objetivo de incrementar los márgenes en la venta de servicios y productos. Además, el uso de Inteligencia Artificial para identificar y prevenir el Churn;

ll) Apoyar al equipo de Revenue Assurance con el uso de Inteligencia Artificial para la Prevención del Fraude, con el fin de reducir costos;

lll) Intelligence Automation para mejorar la experiencia de los negocios, por ejemplo, utilizando Robot Cognitive Automation con chatbots o agentes de seguros virtuales, y conectándose con Process Mining, con resultados para mejorar la marca y aumentar los ingresos.

Según IDC Retail Insights, para 2023, el 80% de los minoristas ofrecerán pagos sin contacto y sistemas de lectura y pago basados ​​en aplicaciones en la tienda, lo que aumentará las tasas de conversión en un 40% y las tasas de retención de clientes en un 30%. Seleccionamos algunos casos de uso según la metodología “Marketing Mix” y sus P's (McCarthy y Kotler): Producto, Precio, Plaza, Promoción, Procesos, Personas y Percepción del Cliente.

El caso de uso de Price Optimization es de gran importancia en la estrategia de las empresas minoristas, que, combinado con los pronósticos de demanda y el conocimiento del cliente, permitirá la construcción de escenarios para maximizar los ingresos o avanzar en la estrategia de participación de market share. Los casos de uso para la percepción del cliente están relacionados con el viaje del cliente a través de la experiencia de un servicio o producto, la capacidad de inteligencia artificial.

Las capacidades tendrán un impacto positivo en la lealtad y mejorarán los márgenes de venta cruzada. El desafío Chargeback se puede optimizar con el enfoque de Intelligence Automation: utilizando RPA, con algoritmos avanzados de IA para la prevención del fraude y el monitoreo constante de los procesos de negocios. Esto se traduce en ahorros de costes y valor de marca en el mercado.

Según IDC (2021), “El programa Analytics and Intelligent Automation Services examina todo el ciclo de vida de los servicios relacionados con el despliegue de tecnología analítica, inteligencia artificial (IA) y soluciones de tecnología de automatización inteligente. Analytics, inteligencia artificial y automatización inteligente de tecnologías distintas pero cada vez más interconectadas a medida que los clientes se esfuerzan por hacer que las personas y los procesos sean más eficientes y descubren nuevas formas de hacer negocios en la era digital. Esta investigación examina los servicios de negocios que las esmpreas están construyendo para ayudar a sus clientes a adoptar la analítica, la inteligencia artificial y la automatización inteligente, así como cómo se aprovechan estas tecnologías en la prestación de servicios. La cobertura abarca todo el ciclo de vida de los servicios de análisis, IA y automatización inteligente que ofrecen los proveedores de servicios de TI e de negocios, incluida la gestión de información y datos, herramientas y aplicaciones de análisis y BI, análisis avanzados, big data, IA y automatización de procesos robóticos".

¿Tiene aplicaciones automatizadas por robots en su negocio? ¿Cuáles serían los resultados y beneficios para mejorar su productividad y competitividad?

Según Forrester Research (2021), más de 5 millones de BOT estarán en producción en grandes empresas. Ya que hablamos de finanzas, es posible automatizar hasta el 80% de los procesos bancarios más comunes. Según una encuesta publicada por TI Inside, el sector bancario brasileño alcanzará aproximadamente US$ 1.200 millones en inversiones con la transformación digital para el 2023. Interacción sin la entrega de proyectos resilientes: analytics, inteligencia artificial y automatización inteligente la necesidad de horas fijas y velocidad en la devolución de propuestas de crédito son ejemplos de la satisfacción que los procesos automatizados con RPA pueden generar para estos clientes.

Credit Union, aprovechando esta idea, logró una reducción de 830 horas anuales en intervenciones manuales para corregir información errónea en sus registros de afiliados. Según Gartner, para 2021, el 90% de las empresas medianas y grandes tendrán al menos un proceso respaldado por la RPA. Desde ganancias en tareas de back office y middle office, hasta automatización en los negocios de empresas finales, como seguros, finanzas, salud y telecomunicaciones, todas las industrias y sectores públicos se están beneficiando de esta propuesta, incluso impulsados ​​por el actual escenario pandémico. En las grandes empresas, la inversión en RPA ronda los 20 millones de dólares, mientras que en las medianas este valor ronda los 5 millones de dólares.

¿Cómo garantizar la continuidad del negocio y acelerar los procesos?

Según Simon Sinek (2020), el juego de negocios se ajusta a la definición de juego infinito. “No conocemos a todos los jugadores, y los nuevos jugadores pueden unirse al juego en cualquier momento. Todos los jugadores establecen sus propias estrategias y tácticas, y no existe un conjunto de reglas fijas que todos hayan acordado, aparte de la ley. A diferencia de un juego, no hay tiempo para el comienzo, la mitad o el final del negocio".

Además, Simon Sinek (2020) destaca que “los beneficios de una mentalidad infinita, el verdadero valor de un negocio no se mide por el éxito alcanzado en base a un conjunto de métricas arbitrarias en periodos arbitrarios. El verdadero valor de una empresa se mide por el deseo de los demás de contribuir a su éxito continuo, no solo mientras ellos (los miembros de la empresa) todavía están aquí, sino mucho más allá de su presencia. Los jugadores con mentalidad infinita quieren dejar sus organizaciones mejor que cuando empezaron".

Creemos que las personas son la clave para garantizar la entrega de proyectos resilientes en Analytics, IA e Intelligence Automation, son jugadores con pensamiento infinito. Algunos de estos profesionales ya son conocidos, por ejemplo, Scrum Master, Data Engineer, Data Scientist, BI Consultant y Product Owner. Podemos incluir al Designer Strategy (responsable de las actividades de Design Thinking) y al Psicólogo como actores para difundir la cultura de la mentalidad infinita.

Al final de esta discusión, destacamos algunas conclusiones para mitigar los riesgos del proyecto en Analytics, Inteligencia Artificial y Automatización de Inteligencia.

Inicialmente, la definición clara de la aplicación de negocios considerando grandes volúmenes de datos, que tienen muchas actividades humanas repetitivas, y reglas para apoyar y mantener el proyecto.

La arquitectura de la solución y las capacidades de gobernanza analítica son esenciales para garantizar la entrega de proyectos de negocios y los impactos positivos en los márgenes de la empresa.

FUENTES

Competição Analítica – Vencendo através da nova Ciência,

Thomas H Davenport and Jeanne G. Harris.

O jogo Infinito, Simon Sinek

AI Super Powers. China, Silicon Valley, and the New World Order,

Kai-Fu Lee