La inducción de tecnologías en las organizaciones siempre ha estado a la vanguardia de la ventaja competitiva, la rápida adaptación a nuevas tecnologías ha brindado a las organizaciones a establecer estrategias de mercado más sólidas y permanentes sobre todo cuando se trata de innovaciones tecnológicas. Una de las ramas de las tecnologías de la información es la Inteligencia Artificial, que en combinación con Big Data y Business Intelligence fortalecen de manera prominente la generación de valor en la organización. Y si esto es tan fácil como suena ¿Por qué existen pocas empresas implementándola?

Cambio de chip

Muchos profesionales en tecnologías, sobre todo los recién egresados, quieren demostrar que sus capacidades intelectuales y aritméticas van mucho más allá de sus límites y se vuelven expertos en lenguajes procedimentales como Java, C++, .Net, PHP, etc. aplicando algoritmos en soluciones eficaces para una organización u entidad, reutilización de librerías, construcción de frameworks, gestión de bases de datos relacionales y no relacionales, entre otras características de construcción de software... tradicional. Esto se debe a una acumulación de conocimiento y establecimiento de madurez en desarrollo e software tradicionales en los años pasados, el boom de la programación orientada a objetos puso un hito en el desarrollo de software, y le tomó años establecerse como referente en construcción de software. Es por ello que nuevas ramas de la ciencia de la computación como la Inteligencia Artificial el cual incluye temas relacionados al aprendizaje humano, toma de decisiones, redes neuronales y árboles de decisiones conllevan a estudios más complejos y aprendizaje de nuevos lenguajes de programación como R, PROLOG, etc. además de dominio de fórmulas matemáticas y estadísticas. Y esto no es una materia muy común de aprendizaje.

IA en el mundo empresarial

La Inteligencia Artificial es un potenciador muy fuerte, nos ayudará a la toma de decisiones y ejecución de tareas rutinarias ante la Big Data. Tal es el caso de Facebook, en una de sus declaraciones ante el congreso por el caso de Analytics Cambridge respondió ante la pregunta de "¿Qué medidas de seguridad está implementando para controlar el mercado negro presente en facebook?", a lo que Mark respondió "Estamos mejorando nuestros algoritmos de Inteligencia Artificial para la detección de estos perfiles maliciosos para la sociedad", es que imagínense la cantidad de información generada por todos los usuarios de facebook, ya sea por la web, a través de la app de su móvil, u otros canales de uso de facebook, es necesario tecnología de punta e inteligencia artificial para este procesamiento. También tenemos el caso de Deep Knowledge Ventures (firma de capital riesgo con sede en Hong Kong) quien en el 2014 nombró un algoritmo de inteligencia artificial como su junta directiva quien determinaba las futuras inversiones de la firma.

Riesgos en la IA

Existen casos donde la automatización originada por un algoritmo de inteligencia artificial de Facebook originaba chatbox con mensajes inentendibles a miles de perfiles. O el caso de Microsoft cuando su autochat empezaba a enviar mensajes indebidos a menores tras un hackeo en el sistema. O peor aún, a la madre de todas las fallas ocurrido en Knight Capital Group en el 2012, cuando perdió más de US $440 millones en sólo 30 minutos por motivos de fallas en el algoritmo de sus operaciones de negociación de alta frecuencia. El incidente le costó a la firma cuatro veces su ingreso neto del 2011. Esto nos da a entender que los riesgos en sistemas inteligentes son muchísimos más costosos que los sistemas tradicionales, debido a su rápido procesamiento y toma de decisión crítica.

Consejo audit

Hoy por hoy la inteligencia artificial es considerada una de las fuentes principales de ventaja competitiva en tecnologías, avances como Google Duplex, Alexa, Sophia, Siri, etc. es una clara señal de ello. La ciencia de datos se ha vuelto primordial para el procesamiento masivo de información, temas como minería de datos, inteligencia de negocio, manejo de estadísticas, etc. serán la clave del futuro. Y aún estamos en pañales para ello. En audit nos enfocamos en generar valor a través de la correcta aplicación de inteligencia de negocios según sea su base de datos.