Para que la robótica alcance una dimensión realmente potente en nuestra sociedad y pueda suplir tareas humanas, más allá de las mecánicas, necesita inteligencia. Esa inteligencia surge de la combinación del manejo de mucha información (Big Data) y del proceso inteligente de la misma a través de técnicas analíticas (Analytics) dando lugar a la Inteligencia Artificial (AI).
Uno de los mitos más comunes acerca de la tecnología es que las personas y sus medios de vida siempre estarán en el lado perdedor de los nuevos avances. Es una suposición fácil de hacer teniendo en cuenta el número de ocupaciones humanas del pasado usurpadas por la automatización de las máquinas. Pero el fenómeno de sustitución no es lineal. Hay ejemplos infinitos de las nuevas tecnologías que no han podido aproximar el valor otorgado por los seres humanos reemplazados.
Mientras tanto, en otras disciplinas necesitamos a los seres humanos para completar las tareas basadas en datos que las máquinas hacen bastante bien, como decidir la mejor manera de organizar el inventario en una tienda. Gracias al análisis del Big Data, podemos corregir errores. En lugar de reemplazar los seres humanos en un intercambio de uno por uno, el análisis del Big Data se puede añadir a los procesos humanos, creando un híbrido de colaboración del hombre y la máquina.
Al añadir más datos en el momento justo a lo largo de un proceso el análisis del Big Data acorta las situaciones en las que los seres humanos deben prever las decisiones correctas para hacer. Si alimentamos a los humanos de datos procesados precisos para que puedan ser más eficientes a la hora de hacer las cosas, los seres humanos pueden centrarse en tareas que solo ellos pueden hacer. El Big Data permite a las máquinas y las personas colaborar en las decisiones acerca de los procesos y políticas, aprovechando los puntos fuertes de cada uno.
Mientras que las grandes instalaciones de Big Data a gran escala ya están en marcha en todo el mundo, han sido en su mayoría fuera de la vista pública, aprovechado para la defensa nacional o para otros fines confidenciales, de alto valor. En 2016 esto va a cambiar, con lo que el análisis del Big Data va a tener una amplia gama de aplicaciones en los negocios.
Aquí hay cinco beneficios de negocio críticos que el Big Data va a proporcionar en 2016:
Tendencias del big data
1. Optimización del trabajo
La intuición es en gran medida una habilidad humana. Todos tenemos corazonadas y las «corazonadas» sobre lo que debe hacerse, lo que está bien y lo que está mal. Pero la intuición sin datos concretos que lo respalden rara vez conduce a la selección ideal.
La optimización sucede cuando los datos impulsan una decisión y complementa la intuición humana. Por ejemplo, casi 16 millones de personas conducen vehículos comerciales en los Estados Unidos (taxis, autobuses, camiones comerciales, y así sucesivamente). Hace un tiempo basaban sus decisiones sobre la ruta a seguir mediante la intuición y la experiencia previa. Con los datos de optimización de rutas las empresas pueden mejorar su eficiencia de conducción y utilizar su intuición para resolver problemas según van viniendo. Estos procesos híbridos permiten que las máquinas y los seres humanos sean más potentes, y aporten un valor óptimo para los procesos de negocio y las experiencias de los clientes.
2. Elección en un mundo multicanal
La generación de los Millenials evita los procesos que no se ofrecen a través de los dispositivos móviles y sociales, sus canales «nativos». La diversificación de canales crea un desafío para las empresas que no han tenido el apoyo tecnológico para que todos los canales ofrezcan una misma experiencia.
Por ejemplo, los agentes de centros de llamadas utilizan herramientas para ayudar a resolver los problemas de acuerdo a la política de la empresa, pero si los datos y políticas del sistema no coinciden con la manera de resolver los problemas en los otros canales, al final se puede ver afectada la experiencia del cliente “multicanal”, pudiendo generar frustración y confusión al usuario. El análisis del Big Data puede ayudar a las organizaciones a solventar de forma inteligente este problema.
3. Personalización automatizada
Tendemos a otorgar tareas de personalización a la gente. Esto tenía sentido en el pasado, ya que las máquinas no han sido tradicionalmente muy buenas en este aspecto. Me refiero a funciones como el comportamiento no verbal, las expresiones faciales y el tono de voz.
En 2016, las empresas comenzarán a trabajar en esta dirección. El Big Data lo hace posible mediante la asimilación de grandes cantidades de información, incluyendo aquellos datos que antes eran demasiado lentos y costosos para recopilar y analizar.
Como las máquinas van a mejorar su capacidad para interpretar una amplia variedad datos «no estructurados» y el cotejo con grandes cantidades de datos estructurados, van a empezar a ser capaces de mejorar los procesos de negocio de los empleados y las experiencias de cara al cliente:
• Para los empleados: el trabajo de un empleado puede ser grabado y comparado con lo que se considera ideal. Además, pueden recibir apoyo para que puedan ejecutar sus tareas más rápidamente y con mayor eficacia.
• Para los clientes: permite una experiencia sin fricción, proporcionando contexto a temas complejos y amplios mejorando la satisfacción al cliente.
Las máquinas comenzarán a reproducir la toma de decisiones humanas, que las personas acabarán supervisando.
Para recoger la inteligencia de fuentes de datos, aún sin explotar, las organizaciones tendrán que aplicar los instrumentos para mejorar la interacción entre los humanos y las máquinas. ¿Qué significa esto? Para los seres humanos esto significa que se recopilarán y analizarán los clics en todo lo que hacemos online. También puede implicar la recogida de datos fuera de la Red, como cuando pedimos comida para llevar o navegamos durante la conducción. Para las máquinas, significa agregar más sensores y medidores. En ambos casos, más datos pueden conllevar una mejor comprensión de las acciones y comportamientos y generar un efecto dominó en la organización de las políticas y los procesos de las empresas.
La Inteligencia Artificial va a comenzar a atraparnos porque vamos a empezar a añadir otro «sentido» a nuestros sistemas de Big Data, lo que permitirá nuevos tipos de inteligencia que van a crear más innovación en sentido descendente. Por ejemplo, la suma de sensores de presión peatonales en intersecciones muy transitadas podría permitir a los semáforos inteligentes que no interrumpan el tráfico innecesariamente (Smart city).
Las empresas ya están utilizando el análisis de clics para optimizar la nueva formación de los empleados así como para identificar y eliminar la ambigüedad que ralentiza los procesos de abajo.
Cuanto mayor sea el uso inteligente del Big Data mayor es la inteligencia, y mejor se puede modelar y mejorar la productividad humana y de las máquinas, hasta alcanzar una robotización inteligente, que mejore la vida de las personas y la eficiencia de las empresas.
Fuente: HP
