Inteligencia artificial en Latam VI: Entrenar versus subcontratar

Aparentemente, lo mejor es realizar una combinación de estrategias, utilizando soluciones externas con participación interna. Es decir, entrenar y subcontratar.

En artículos anteriores hemos comentado sobre los avances, desafíos, adopción, entendimiento, áreas funcionales más afectadas, las expectativas de cambio, los riesgos, las oportunidades de la inteligencia artificial (IA) en Latinoamérica, basados en un estudio realizado en agosto de 2019 a 1.500 profesionales y ejecutivos1. Ahora veremos el dilema de entrenar versus subcontratar.

Dentro de los temas que más influyen en los niveles de entendimiento de la IA tienen que ver con el desconocimiento de los procesos y los datos necesarios para el entrenamiento de algoritmos de IA.

Y, por otro lado, las mayores barreras para poder adoptar tecnologías de IA varían desde el problema para atraer, adquirir y desarrollar talentos de IA adecuados para las organizaciones Pioneras, hasta no contar con las capacidades tecnológicas para desarrollarla, como la analítica, uso de datos o la carencia de tecnologías de la información, para las Pasivas.

Para poder superar estos problemas, las organizaciones deben desarrollar las necesarias habilidades en las personas. Dado que la naturaleza del problema es diferente tanto para las Pioneras como para las Pasivas, aparentemente su solución también lo es.

Las organizaciones Pioneras creen que el desarrollo de habilidades del capital humano va más por el lado de entrenar a las personas que ya están dentro de su organización, ya sea a través de la capacitación en el trabajo como con entrenamiento formal (ver Figura 1).

Desarrollo de habilidades relacionadas con IA en Latam

Esto da luces de que ya han entrado en un ciclo mucho más avanzado y saben que para los siguientes estadios de desarrollo deberán contar con el talento adecuado, tema que lo ven como una barrera para la completa adopción de IA.

En cuanto a las empresas Pasivas, ellas creen que el desarrollo de habilidades va por el lado de la subcontratación, ya sea a través de consultores y contratistas o derechamente contratando a otras organizaciones (Figura 1). Obviamente esto parece muy racional, ya que las organizaciones Pasivas están recién viendo la posibilidad de adoptar alguna iniciativa de IA, teniendo el 72% de ellas la intención de hacerlo a futuro.

Atención con la seguridad de los datos

Una consideración muy relevante a la hora de la elección entre desarrollar internamente las habilidades de IA o contratarla externamente tiene que ver con 3 aristas: la primera es la seguridad de los datos, la segunda son las regulaciones externas y la tercera, la gestión de la iniciativa propiamente tal.

Los datos, procesos y algoritmos relacionados con la IA no solo deben ser precisos y de un alto nivel de desempeño, también tienen que satisfacer las potenciales preocupaciones sobre privacidad de los datos y las entidades fiscalizadoras.

De acuerdo con nuestra encuesta, un bajo número de ejecutivos consideró los problemas de seguridad derivados de la adopción de IA como una barrera para implementarla, es más, fue ranqueada en el último lugar con solo el 10% de relevancia. Las que menos problemas ven son las organizaciones Pasivas al contrario de las Pioneras; 10 puntos porcentuales las separan.

Los temas de seguridad de la información pueden ser muy relevantes en industrias altamente reguladas como las instituciones financieras, de seguros o de salud. Pensemos por ejemplo en el uso de datos y algoritmos para predecir los comportamientos de las personas o empresas frente a los riesgos de créditos, o las probabilidades de siniestros o la utilización de recursos en las salas de emergencia de los hospitales.

El último punto tiene que ver con la administración o gestión de la iniciativa de IA. En un principio el hecho de trabajar con terceras personas en el desarrollo y aplicación de IA puede sonar muy atractivo. Sin embargo, hay que tomar en consideración que igual van a necesitar personal interno que sepa cómo estructurar el problema a solucionar, manejar los datos o estar atento a nuevas oportunidades, ya que es clave el desarrollo de los procesos como las ofertas estratégicas.

Aparentemente, lo mejor es realizar una combinación de estrategias, utilizando soluciones externas con participación interna. Por ejemplo, tenemos los agentes virtuales desarrollados por Microsoft que utiliza el retailer norteamericano Macy’s, o la plataforma de machine learning de Salesforce llamada Einstein, o las sofisticadas soluciones de análisis de imágenes y videos que provee la empresa Planorama. Todas estas iniciativas requieren de una alta coordinación y el desarrollo de capacidades tanto externas como internas.

Referencias:

1. Encuesta realizada en agosto de 2019 por Clase Ejecutiva de la Pontificia Universidad Católica de Chile a 1.528 profesionales y ejecutivos de Latinoamérica pertenecientes a diversas industrias, tipos y tamaños de organización. La metodología consistió en enviar el formulario vía email a una extensa base de datos de interesados históricos en realizar estudios de postítulos.

Puedes bajar el PDF del estudio “Avances y Desafíos de la Inteligencia Artificial: Una mirada a Latinoamérica” completo aquí.

Lee aquí sobre el curso online “El Desafío de la Transformación Digital en la Organización” de Clase Ejecutiva UC.





Martin Meister
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