Para la encuesta “The Global CIO Point of View” (El punto de vista del CIO global), ServiceNow entrevistó a CIOs en 11 países y 25 industrias para conocer los beneficios competitivos de adoptar el aprendizaje automático y la manera en que esos directores están produciendo resultados. IDC estima que la inversión en el aprendizaje automático se duplicará en el 2020,* y un análisis reciente muestra que la función de especialista en aprendizaje automático es uno de los puestos de mayor crecimiento en el campo de la TI.**
Las personas trabajan en paralelo con las máquinas inteligentes para mejorar la precisión, velocidad y crecimiento de la empresa
La encuesta muestra que los altos ejecutivos confían cada vez más en que el aprendizaje automático permitirá tomar decisiones más rápidas y más precisas. El software de aprendizaje automático tiene la capacidad de analizar y mejorar su propio desempeño sin intervención humana directa, lo que les permite tomar decisiones mucho más complejas al paso del tiempo:
· Más de la mitad (52%) de los encuestados afirmaron que están avanzando de la automatización de las tareas de rutina, tales como alertas de seguridad, hacia la automatización de decisiones complejas, incluyendo cómo responder ante las alertas.
· El 87% afirmó que obtendrían valor a partir de decisiones más precisas. De hecho, el 69% comenta que las decisiones tomadas por el aprendizaje automático serán más precisas que las tomadas por humanos.
· El 57% afirmó que la toma de decisiones rutinaria ocupa una cantidad significativa del tiempo de los empleados y los ejecutivos, de modo que el valor potencial de la automatización es alta. Los CIOs esperan que la automatización de las decisiones contribuya al crecimiento de los ingresos de la compañía (69%).
“Vemos que existen tres tipos de procesos como objetivo del aprendizaje automático: todo lo que necesite clasificarse, calificarse o pronosticarse”, dijo Chris Bedi, CIO de ServiceNow. “Las tareas cotidianas como asignar solicitudes de servicio de TI y priorizar las ventas potenciales ya están produciendo resultados. El aprendizaje automático se está transformando rápidamente de una expectativa a una realidad”.
Los especialistas en aprendizaje automático no pueden ayudar solos a los CIOs a triunfar en la transformación digital
Casi tres cuartas partes (72%) de los CIOs encuestados afirman que ya están liderando los esfuerzos de digitalización de su compañía, y más de la mitad (52%) concuerdan en que el aprendizaje automático desempeña un papel crítico. Casi la mitad (49%) de los CIOs encuestados afirman que sus compañías ya están utilizando el aprendizaje automático, y el 40% planea adoptar la tecnología.
Sin embargo, existen áreas clave de talento, organización y procesos que necesitan atenderse para que las compañías puedan aprovechar por completo la tecnología de aprendizaje automático:
· Sólo el 27% de los CIOs han contratado empleados con nuevas habilidades para trabajar con máquinas inteligentes.
· Menos de la mitad (40%) de los CIOs han redefinido las descripciones de los puestos para enfocarlos en el trabajo con máquinas inteligentes, el 41% afirma que hay escasez de habilidades para manejar las máquinas inteligentes, y cerca de la mitad (47%) asegura que carecen de presupuesto para el desarrollo de habilidades nuevas.
· Los CIOs mencionan la calidad de los datos (51%) y los procesos anticuados (48%) como importantes obstáculos contra la adopción.
· Menos de la mitad (45%) han desarrollado métodos para monitorear los errores cometidos por las máquinas.
“El aprendizaje automático permite a las empresas digitalizarse en maneras antes imposibles”, dijo Bedi. “Para obtener todo el potencial de la tecnología de aprendizaje automático, los CIOs deben elevar el papel que desempeñan para convertirse en líderes transformadores que influyan en la manera en que nuestras empresas diseñan los procesos empresariales, utilizan los datos, contratan y capacitan a los empleados”.
Ventajas de los primeros CIOs en implementar – Entrega de resultados hoy
Un grupo selecto de CIOs encuestados (menos del 10%) están superando a sus pares en cuanto al uso del aprendizaje automático. Estos “primeros implementadores” proporcionan un modelo de cómo los CIOs pueden utilizar mejor el aprendizaje automático:
· Casi el 90% de los primeros implementadores anticipan que la automatización de las decisiones impulsará el crecimiento de ingresos respecto al 67% de los demás.
Un 80% ha desarrollado métodos para monitorear los errores cometidos por máquinas respecto al 41% de los demás.
Más de tres cuartas partes han redefinido las descripciones de puestos para enfocarlos en el trabajo con máquinas respecto al 35% de los demás.
Más del 70% ha desarrollado un plan para implementar cambios a los procesos empresariales futuros respecto al 33% de los demás. ?
“Los primeros implementadores que combinen el aprendizaje automático con los nuevos procesos empresariales y habilidades podrán impulsar mejor su crecimiento empresarial”, dijo Bedi. “Reportan niveles más altos de madurez en el uso de plataformas líderes, lo que les permite concentrarse en la innovación, incluyendo la automatización de la toma de decisiones complejas, para tener un impacto inmediato en los resultados finales”.
Los servicios financieros toman la delantera; la industria de salud se queda atrás
La encuesta reveló las opiniones de los CIOs en los sectores de salud y servicios financieros. A continuación se muestra lo más destacado:
· Los CIOs de servicios financieros tienden más a decir que su compañía se está alejando de la automatización de decisiones sencillas y avanzando hacia la automatización de decisiones cada vez más complejas (68%, vs. 52% de los demás). Es más probable que hayan realizado cambios organizativos para incluir el trabajo digital, incluyendo redefinir las descripciones de los puestos para enfocarlos en el trabajo con máquinas (62% vs. 36%), desarrollar un plan para realizar cambios a los procesos futuros (52% vs. 35%) y contratar empleados con nuevas habilidades (42% vs. 25%).
Los CIOs en la industria de salud son más cautelosos. Tienden menos a utilizar el aprendizaje automático en toda la empresa y son menos propensos a decir que la tecnología tendrá un impacto positivo en el crecimiento de ingresos, en la competitividad o en la reducción de riesgos. Es menos probable que esperen valor de la automatización de decisiones en varias áreas funcionales, incluyendo seguridad (70% vs. 80%), operaciones (46% vs. 58%), riesgo y cumplimiento (36% vs. 58%).
Cinco pasos para obtener valor del aprendizaje automático
ServiceNow ofrece recomendaciones a los CIOs para iniciar el proceso de la transformación digital con el aprendizaje automático:
1) Construya los cimientos y mejore la calidad de los datos – Uno de los principales obstáculos contra la adopción del aprendizaje automático es la calidad de los datos. Si las máquinas toman decisiones basadas en datos de baja calidad, los resultados no brindarán valor y podrían aumentar el riesgo. Los CIOs deben utilizar tecnologías que simplifiquen el mantenimiento de los datos y la transición hacia el aprendizaje automático.
2) Priorice de acuerdo a la obtención de valor – Cuando elabore un plan, enfóquese en los servicios que más se utilizan, ya que la automatización de esos servicios brindará los mayores beneficios empresariales. En un nivel más alto, ¿dónde se encuentran los patrones laborales más desestructurados que se beneficiarían de la automatización? Comprométase a rediseñar los servicios y los procesos como parte de la transformación y no sólo modifique los procesos actuales en un modelo nuevo.
3) Genere una experiencia de cliente excepcional – Uno de los beneficios principales de aumentar la velocidad y precisión de la toma de decisiones yace en crear una experiencia de cliente excepcional tanto interna como externa. Cuando elabore un plan para implementar capacidades de aprendizaje automático, imagine la mejor experiencia de cliente y dirija la inversión al cumplimiento de esos objetivos.
4) Atraiga nuevas habilidades y doble la apuesta en la cultura – Los CIOs deben identificar los puestos del futuro y anticipar la manera en que los empleados interactuarán con las máquinas —y comenzar a contratar y capacitar con antelación—. Los CIOs deben construir una cultura que incorpore un nuevo modelo de trabajo y nuevas habilidades. Eso significa estabilizar los lineamientos para los ejecutivos, los ingenieros y los empleados que atienden a los clientes respecto a su trabajo con máquinas y el futuro de la colaboración entre personas y máquinas.
5) Mida e informe – Los beneficios del aprendizaje automático pueden ser claros para los CIOs, pero otros consejos corporativos y ejecutivos de nivel C pueden necesitar asesoría sobre este valor. Los CIOs deben definir expectativas, desarrollar métricas de éxito antes de la implementación y elaborar un caso empresarial sólido para adquirir y mantener el financiamiento necesario. Los CIOs también deben considerar la elaboración de métricas que comparen su desempeño con el de sus pares en la industria y otras compañías de tamaño similar.
ServiceNow aplica el aprendizaje automático en cuatro de los casos de uso más grandes actualmente en el campo de la TI. Evitar fallas, categorizar y canalizar el trabajo, predecir el futuro y comparar el desempeño con el de los pares son ejemplos de las tareas cotidianas que ServiceNow automatiza en las empresas líderes.
Metodología de la encuesta
ServiceNow solicitó a Oxford Economics que encuestará a 500 CIOs sobre el aprendizaje automático y la automatización de la toma de decisiones. Los participantes residen en Alemania, Austria, Australia, Estados Unidos, Francia, Holanda, Nueva Zelanda, Reino Unido, Singapur y Suecia, y representan a una amplia variedad de sectores B2B y B2C. La encuesta se aplicó mediante entrevistas telefónicas asistidas por computadora (CATI, por sus siglas en inglés). Fundada en 1981 como empresa conjunta con la escuela de negocios de la Universidad de Oxford, Oxford Economics se especializa en análisis de impacto de liderazgo, pronóstico y económico basado en pruebas.
*Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide, IDC, octubre de 2016. http:// www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616 De acuerdo con IDC, se espera que el gasto en inteligencia artificial y aprendizaje automático aumente rápidamente de menos de $8,000 millones de dólares en el 2016 a $47,000 millones de dólares en el 2020.
** https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/quant-crunch.html
Redacción C21