Aceptar el ritmo acelerado de la IA

En asociación con KPMG

En una encuesta reciente, 2021 Thriving in an AI World, KPMG descubrió que en todas las industrias, desde la fabricación hasta la tecnología y el comercio minorista, la adopción de la inteligencia artificial (IA) aumenta año tras año. Parte de la razón es que la transformación digital se está moviendo más rápido, lo que ayuda a las empresas a comenzar a moverse exponencialmente más rápido. Pero, como afirma Cliff Justice, líder estadounidense de innovación empresarial en KPMG, Covid-19 ha acelerado el ritmo de lo digital de muchas maneras, en muchos tipos de tecnologías. Justice continúa: Aquí es donde estamos comenzando a experimentar un ritmo tan rápido de cambio exponencial que es muy difícil para la mayoría de las personas comprender el progreso. Pero entiéndelo, ellos deber porque la inteligencia artificial está evolucionando a un ritmo muy rápido.

Justice nos desafía a pensar en la IA de una manera diferente, más como una relación con la tecnología, en lugar de una herramienta que programamos, porque dice que la IA es algo que evoluciona, aprende y se desarrolla cuanto más se expone a los humanos. Si su empresa está rezagada en la adopción de la IA, Justice tiene un estímulo cauteloso, [el] mundo centrado en la IA acelerará todo lo que la tecnología digital tiene para ofrecer.

Business Lab está organizado por Laurel Ruma, directora editorial de Insights, la división de publicaciones personalizadas de MIT Technology Review. El programa es una producción de MIT Technology Review, con la ayuda de producción de Collective Next.

Este episodio de podcast fue producido en asociación con KPMG.

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2021 prosperando en un mundo de IA, KPMG

Transcripción completa

Laurel Ruma: De MIT Technology Review, soy Laurel Ruma, y ​​esto es Business Lab, el programa que ayuda a los líderes empresariales a dar sentido a las nuevas tecnologías que salen del laboratorio y llegan al mercado.

Nuestro tema de hoy es la tasa de adopción de inteligencia artificial. Está aumentando, y rápido. Un nuevo estudio de KPMG muestra que se está acelerando en industrias específicas como la fabricación industrial, los servicios financieros y la tecnología. Pero, ¿qué sucede cuando presionas el acelerador pero no has asegurado todo lo demás? ¿Le preocupa la tasa de adopción de IA en su empresa?

Dos palabras para ti: covid-19 latigazo cervical.

Mi invitado es Cliff Justice, quien es el líder estadounidense de innovación empresarial para KPMG. Él y su grupo se enfocan en identificar, desarrollar e implementar la próxima generación de tecnologías, servicios y soluciones para KPMG y sus clientes. Cliff es un ex empresario y es una autoridad reconocida en abastecimiento global, tecnología emergente como IA, automatización inteligente y transformación empresarial. Este episodio de Business Lab se produce en asociación con KPMG. Cliff, gracias por acompañarme en Business Lab.

Acantilado de justicia: Es genial estar aquí. Gracias por invitarme.

Laurel: Entonces, estamos a punto de echar un vistazo a los resultados de la encuesta de KPMG para su informe 2021 Thriving in an AI World, que analiza siete industrias. ¿Por qué KPMG repitió esa encuesta para este año? ¿Qué pretendía lograr con esta investigación?

Acantilado: Bueno, la inteligencia artificial está evolucionando a un ritmo muy rápido. Cuando comenzamos a cubrir e invertir en inteligencia artificial, probablemente hace siete años, estaba en una forma muy incipiente. No hubo muchos casos de uso. Muchos de los casos de uso se basaron en el procesamiento del lenguaje natural. Hace unos 10 años fue cuando el primer caso de uso público de inteligencia artificial llegó a los titulares con IBM Watson ganando Jeopardy. Desde entonces, has visto una progresión muy, muy rápida. Y todo este campo está evolucionando a un ritmo exponencial. Entonces, donde estamos hoy es muy diferente de donde estábamos hace uno o dos años.

Laurel: Parece que fue ayer cuando IBM anunció Watson, y el crecimiento exponencial de la inteligencia artificial está en todas partes, en nuestros autos, en nuestros teléfonos. Definitivamente lo estamos viendo en más lugares que solo en este tipo de caso de investigación. Uno de los titulares de la investigación es que existe la percepción de que la IA podría estar moviéndose demasiado rápido para la comodidad de algunos tomadores de decisiones en sus respectivas industrias. ¿Cómo se ve demasiado rápido? ¿Esto se debe al latigazo cervical covid-19?

Acantilado: No se debe necesariamente al latigazo cervical. El entorno covid ha acelerado el ritmo de lo digital de muchas maneras, en muchos tipos de tecnologías. Aquí es donde estamos comenzando a experimentar un ritmo tan rápido de cambio exponencial que es muy difícil para la mayoría de las personas comprender el progreso. Para cualquiera de nosotros, incluso yo mismo que trabajo en este campo, es muy difícil entender el progreso y el ritmo del cambio. Y preparar una empresa (preparar a las personas, el proceso, los sistemas empresariales, el riesgo, las protecciones cibernéticas para un mundo que se basa cada vez más en la inteligencia artificial) es difícil en circunstancias normales. Pero cuando combina la aceleración y adopción digital que se está produciendo como resultado de covid, junto con el desarrollo exponencial y la evolución de la inteligencia artificial, es difícil comprender las oportunidades y amenazas que se le presentan a una organización.

Incluso si uno pudiera comprender completamente el progreso de la inteligencia artificial y el potencial de la inteligencia artificial, cambiar una organización y cambiar la mentalidad y la cultura de manera de adoptar y beneficiarse de las oportunidades que plantea la inteligencia artificial y también protegerse contra el Las amenazas toman algún tiempo. Por lo tanto, crea un nivel de ansiedad y precaución que, en mi opinión, está bien justificado.

Laurel: Entonces, hablando de esa precaución o planificación necesaria para implementar IA, en una discusión anterior en la Conferencia EmTech de MIT Technologies Review en 2019, usted dijo que las empresas necesitaban repensar su ecosistema al implementar IA, es decir, socios, proveedores y el resto de su empresa. , para que todos se pongan al día. En ese momento, mencionaste que ese sería el verdadero desafío. ¿Sigue siendo cierto? ¿O crees que ahora que todo avanza tan rápido, ese es el malestar que pueden estar sintiendo algunos ejecutivos?

Acantilado: Bien, eso es cierto. Todavía es cierto. El ecosistema que te llevó a un nivel en un mundo más centrado en lo analógico va a ser muy diferente en un mundo más centrado en la IA. Ese mundo centrado en la IA acelerará todo lo que la tecnología digital tiene para ofrecer. Lo que quiero decir con digital son las nuevas formas de trabajar: los modelos de negocios digitales, las nuevas formas de desarrollar y evolucionar el comercio, las formas en que interactuamos e intercambiamos ideas con clientes y con colegas y compañeros de trabajo. Todos estos se están volviendo mucho más centrados en lo digital, y luego la inteligencia artificial se convierte en uno de los mecanismos que evoluciona y progresa en la forma en que trabajamos y en la forma en que interactuamos. Y se vuelve un poco más como una relación con la tecnología, a diferencia de una herramienta que programamos porque la IA es algo que evoluciona, aprende y se desarrolla cuanto más se expone a los humanos.

Ahora que tenemos muchas más capacidades perceptivas de la vida humana, gracias a la evolución del aprendizaje profundo (por eso, hoy, me refiero a más visión por computadora), la tecnología puede abarcar mucho más del mundo que antes. Por lo tanto, es fundamental comprender qué tecnología, qué IA, todas las capacidades que la IA puede aportar y mejorar y aumentar las capacidades humanas. Es importante restablecer y volver a desarrollar el ecosistema en torno a su negocio y su empresa. Sin embargo, creo que el problema más grande y a más largo plazo es la cultura, y es la cultura de la empresa de la que eres responsable, de la que uno es responsable. Pero también está aprovechando la cultura, la cultura externa, la adopción y la forma en que trabaja con sus clientes, sus vendedores, proveedores, reguladores y partes interesadas externas. La evolución de la mentalidad no es igual en todos esos grupos de partes interesadas. Y dependiendo de la industria en la que opere, podría ser muy desigual en términos del nivel de adopción, el nivel de comprensión, la capacidad y la comodidad para trabajar con tecnología. Y a medida que esa tecnología se vuelve más humana, y lo vemos en los asistentes virtuales y con ese tipo de tecnologías, será un abismo más grande que cruzar.

Laurel: Me gusta mucho esa frase de pensar en la IA como una relación con la tecnología versus una herramienta, porque eso realmente expresa tus intenciones cuando ingresas a este nuevo mundo, esta nueva relación, y aceptas ese cambio constante. Hablando de la encuesta y de varias industrias, algunas de ellas vieron un aumento significativo en la implementación de IA, como las finanzas, el comercio minorista y la tecnología. ¿Pero aquí fue esa necesidad de transformación digital o covid, o quizás otros factores que realmente impulsaron ese aumento?

Acantilado: Bueno, covid ha tenido un impacto de aceleración en todos los ámbitos. Cosas que estaban en movimiento, ya sea que se tratara de la adopción de tecnologías digitales o el crecimiento o un cambio en el comportamiento del consumidor, todas esas tendencias que existían antes de que covid las acelerara. Y eso incluye modelos de negocios que estaban en declive. Vimos las tendencias que estaban ocurriendo en los centros comerciales. Eso es solo acelerado. Hemos visto la adopción de tecnología acelerada. Hay industrias en las que el covid tiene un efecto menor, no un efecto cero, pero un efecto menor. La banca y los servicios financieros se ven menos afectados por el covid que el comercio minorista, la hostelería, los viajes y la logística. Covid realmente ha acelerado el cambio que está ocurriendo en esas industrias.

AI, separada de covid, tiene un impacto material en todos estos. Y como dijo nuestra encuesta, la fabricación industrial, el uso de la robótica, el uso de la visión por computadora, la inteligencia artificial para acelerar la productividad y la mejora de la eficiencia realmente han comenzado a generalizarse y a escala en la fabricación industrial. Lo mismo con los servicios financieros, la interacción del consumidor se ha mejorado con inteligencia artificial en esas áreas. La tecnología, como era de esperar, ha adoptado completamente la IA o se ha acercado bastante a la IA completamente adoptada. Y luego hemos visto un aumento dramático en el comercio minorista como resultado de la IA. Entonces, las compras en línea, la capacidad de predecir la demanda del consumidor, ha sido un caso de uso sólido para la IA en esas industrias.

Laurel: Entonces, los rezagados, sin embargo, las industrias rezagadas fueron la atención médica y las ciencias de la vida con solo, digo solo, un aumento del 37% en la adopción con respecto a la encuesta del año pasado. Ese sigue siendo un gran número. Pero, ¿crees que eso se debe a que combatir el covid era la prioridad o quizás porque son industrias reguladas, o había otra razón?

Acantilado: La regulación es un tema común entre esos rezagados. Tienes el gobierno, tienes las ciencias de la vida, la atención médica. Sin embargo, los servicios financieros también están regulados y son un gran adoptante, por lo que no puede ser lo único. Creo que la hipótesis sobre covid es probablemente más plausible porque el enfoque en las ciencias de la vida ha sido sacar la vacuna. Aunque desde nuestro punto de vista y por lo que vemos, el gobierno es un adoptante masivo. Solo en términos del potencial dentro del gobierno, todavía está atrasado. Pero los números absolutos y la gran cantidad de actividad que se lleva a cabo en el gobierno cuando se compara con la empresa privada sigue siendo bastante impresionante. Es solo que estás lidiando con un cambio a gran escala y mucha más burocracia para hacer ese cambio dentro de una empresa gubernamental.

Laurel: Con seguridad. Mencionó anteriormente el sector de fabricación industrial, y ese sector vio que el 72% de los líderes empresariales se vieron influenciados por la pandemia para acelerar la adopción de IA. ¿Qué significa eso realmente para los consumidores de esa industria, así como para ese sector en su conjunto?

Acantilado: Cuando miro estos números, no habrá una industria que no se vea afectada por la IA. Las industrias que van a adoptarlo cada vez más rápido o tendrán un impacto como resultado de la pandemia, casi todas impulsadas por el trabajo remoto, la incapacidad de llevar recursos a un lugar, el ímpetu para impulsar la automatización y la IA. siendo uno de los elementos fundamentales de la automatización. Porque si miras otras partes de la encuesta donde preguntamos, ¿Dónde están los mayores beneficios? se encontrará en la eficiencia y la productividad. Eso es bastante consistente en todas las industrias cuando observa dónde se aplica la IA. Entonces, la automatización, la productividad, el análisis predictivo, todas estas áreas están siendo impulsadas por estos temas relacionados con la productividad. Los casos de uso son diferentes según la industria, pero las necesidades son muy similares. Los temas generales y las necesidades generales son muy similares. Había algunas industrias que simplemente se vieron afectadas por la pandemia de manera diferente.

Laurel: Sin embargo, tal vez una diferencia en la fabricación industrial, como mencionaste, es la robótica. Entonces, un poco de nuestro hardware juega contra siempre el software.

Acantilado: Correcto. Sí, en la fabricación industrial, estás viendo una remodelación de las fábricas. Estás viendo lo que algunas personas llaman el efecto Tesla, donde hay un enfoque en la transformación y automatización de las fábricas, donde construir la fábrica es casi tan importante como el producto mismo. Hay mucho debate y mucha discusión en ese sector sobre cuánto automatizar, y ¿hay demasiada automatización? Creo que en algunos de estos eventos públicos en los que ha visto un rápido aumento en la producción donde se utilizó la automatización, también ha visto un retroceso en eso. Demasiada tecnología en realidad puede tener consecuencias e impactos contraproducentes porque tiene que haber una participación humana en la toma de decisiones y la tecnología aún no existe. Entonces, muchos cambios están ocurriendo en ese espacio. Estamos viendo mucha evolución, muchos nuevos tipos de tecnologías. El aprendizaje profundo está permitiendo una mayor visión artificial y una automatización más inteligente en el proceso de fabricación dentro de las fábricas.

Laurel: Hablando de mantener a los humanos involucrados en estas elecciones, ideas y tecnologías, la seguridad cibernética sólida es un desafío, en realidad, para todos, ¿no? Pero los malos utilizan cada vez más la IA contra empresas y empresas, y su única respuesta y defensa es más IA. ¿Cree que la ciberseguridad es específicamente un área en la que los ejecutivos en general aceleran el gasto?

Acantilado: Bueno, tiene toda la razón, la seguridad cibernética es una de las mayores amenazas a medida que avanza la tecnología, ya sea con inteligencia artificial impulsada por la computación clásica o dentro de cinco o 10 años cuando tengamos la computación cuántica disponible para los gobiernos o las corporaciones. Los riesgos de seguridad seguirán acelerándose. La IA es ciertamente una ofensa, pero también es una defensa. Por lo tanto, el análisis predictivo usa IA para predecir amenazas, para defenderse de las amenazas que plantea la IA, que están aumentando la sofisticación de la penetración, el phishing y otras formas de comprometer el sistema. Estas tecnologías son una especie de carrera armamentista entre, como dijiste, los buenos y los malos. No se vislumbra un final para eso a medida que comenzamos a avanzar hacia una era de cambio real, que se sustentará en la computación cuántica en el futuro. Esto solo se acelerará porque necesitará un nuevo tipo de criptografía poscuántica para defenderse de las amenazas que las computadoras cuánticas podrían representar para una organización de seguridad.

Laurel: Es absolutamente asombroso lo rápido, ¿verdad? Como decíamos, crecimiento exponencial, especialmente con la computación cuántica, quizás a la vuelta de la esquina, cinco, 10 años, eso suena bien. Sin embargo, la investigación vuelve y dice que muchos de los encuestados piensan que sus empresas deberían tener algún tipo de política de ética de IA y código de conducta, pero no muchos lo hacen, no muchos lo hacen. Así que las que lo hacen son empresas más pequeñas. ¿Crees que es solo cuestión de tiempo antes de que todos lo hagan o es un requisito de la junta incluso tener estas políticas de ética de IA?

Acantilado: Bueno, sabemos que esto se está discutiendo a nivel regulatorio. Hay preguntas importantes sobre dónde debe intervenir el gobierno con medidas regulatorias y dónde la ética de la IA autocontrolada... ¿Cómo se enfoca su organización de marketing en el comportamiento de su base de clientes? ¿Y cómo aprovecha la IA para usar los perfiles psicológicos para habilitar las ventas? Hay algunas decisiones éticas que tendrían que tomarse en torno a eso, por ejemplo. El uso del reconocimiento facial en entornos de consumo está muy debatido y discutido. Pero el uso de la IA y el uso ético de la IA dirigido a la psicología de los consumidores, creo que el debate acaba de comenzar en gran parte este verano con algunos documentales que mostraron cómo las redes sociales están usando la IA para dirigirse a los consumidores con productos de marketing y cómo eso puede ser mal usado y mal aplicado por los malos.

Entonces, sí, esto es solo la punta del iceberg. Lo que estamos viendo hoy son solo las declaraciones de apertura iniciales cuando se trata de hasta dónde debemos llegar con la IA y cuáles son las sanciones que se aplican a quienes van más allá de lo que deberíamos, y ¿esas sanciones están reguladas por el gobierno? ¿Son sanciones sociales y solo exposición o son estas cosas que necesitamos leyes y reglas que tengan algunos dientes para violar esta ética acordada, cualquiera que sea?

Laurel: Es un poco como una situación de empujarme, tirar de ti, ¿verdad? Porque la tecnología avanza muy rápido, pero la sociedad o las regulaciones pueden estar un poco rezagadas. Y al mismo tiempo, las empresas no están necesariamente, tal vez en algunos casos, adoptando la IA tan rápido o están teniendo problemas para dotar de personal a estas iniciativas de IA. Entonces, ¿cómo intentan las empresas mantenerse al día con la adquisición de talento? ¿Deberían las empresas comenzar a buscar, o quizás ya lo hayan hecho, buscar mejorar o capacitar a los empleados actuales sobre cómo usar la IA como una nueva habilidad?

Acantilado: Sí, estos son problemas muy difíciles. Si observa el estudio y se sumerge, verá la diferencia entre las empresas grandes y las empresas pequeñas. Me refiero a la capacidad de atraer talento que ha pasado por años y años de capacitación en análisis avanzado, ingeniería informática, aprendizaje profundo, aprendizaje automático y comprensión de las complejidades y los matices de entrenar los pesos y sesgos del aprendizaje profundo complejo y de múltiples niveles. algoritmos: ese talento no es fácil de conseguir. Es muy difícil tomar a un ingeniero informático clásico y volver a capacitarlo en ese tipo de inteligencia artificial basada en estadísticas, donde realmente tiene que trabajar capacitando estas redes neuronales complejas para lograr los objetivos de la empresa.

Estamos viendo que las empresas de tecnología ofrecen estos servicios en la nube, y esa es una forma de acceder a la inteligencia artificial y acceder a algunas de estas herramientas a través de la suscripción a API, interfaces de programas de aplicaciones y aplicando esas API a sus plataformas y tecnologías. Pero para tener realmente una ventaja competitiva, debe poder manipular, desarrollar y controlar los datos que se utilizan para entrenar estos algoritmos. En el mundo actual, la inteligencia artificial tiene mucha, mucha hambre de datos, y requiere cantidades masivas de datos para obtener resultados precisos y de alta calidad. Esos datos se acumulan para las empresas más grandes y eso se refleja en su valoración. Entonces, vemos quiénes son esas empresas. Gran parte de ese valor se debe a los datos a los que tienen acceso. Y los productos que pueden producir se basan en gran parte de esos datos. Esos productos muchas veces funcionan con inteligencia artificial.

Laurel: Entonces, volviendo a la encuesta, un último punto de datos aquí, el 60% de los encuestados dice que la IA es al menos moderadamente funcional en su organización. En comparación con hace 10 años, parece un progreso real para la IA. Pero no todos están allí todavía. ¿Cuáles son algunos pasos que las empresas pueden tomar para volverse más completamente funcionales con IA?

Acantilado: Aquí es donde vuelvo a lo que dije el año pasado, que es reevaluar su ecosistema. ¿Quiénes son sus socios? ¿Quién está trayendo estas capacidades a su negocio? Comprenda cuáles son sus opciones en relación con los proveedores de tecnología que le brindan acceso a la IA. No todas las empresas podrán simplemente contratar a un experto en IA y tener IA. Estas son tecnologías, como dije, son difíciles de desarrollar. Son difíciles de mantener. Están evolucionando a un ritmo exponencial vertiginoso. Entonces, las conversaciones que habríamos tenido hace seis meses o un año serían diferentes ahora, solo por el ritmo de cambio que se está produciendo en este entorno. La obstinación es baja para cambiar en AI. Y así, se mueve más rápido que la Ley de Moore. Está acelerando tan rápido como los datos lo permiten. Los propios algoritmos existen desde hace años. Es la capacidad de capturar y utilizar los datos lo que impulsa la IA. Entonces, asociarse con estas capacidades, estas empresas de tecnología que tienen acceso a datos que son relevantes para su industria es un elemento crítico para tener éxito.

Laurel: Cuando habla con los ejecutivos sobre cómo tener éxito con la IA, ¿cómo les aconseja si están detrás de la competencia y los pares en la implementación de la IA?

Acantilado: Bueno, hacemos encuestas como esta. Hacemos puntos de referencia. Aprovechamos los puntos de referencia que existen en otras áreas y otros dominios. Observamos el ritmo del cambio y el beneficio relativo para esa industria específica, e incluso más limitado que eso, la función o la actividad dentro de esa industria y ese negocio. La IA aún no se ha infiltrado en todas las áreas. Está en camino de hacerlo, pero hay áreas en el servicio al cliente, el GNA, los componentes administrativos de una organización, la fabricación, el análisis, los conocimientos, la previsión, todo eso, la IA tiene un punto de apoyo sólido, por lo que continuar evolucionando eso. Pero luego hay elementos en el diseño de productos, ingeniería, otros aspectos del diseño en los que la IA se está moviendo y que apenas hay igualdad de condiciones en este momento.

Entonces, es desigual. Está muy avanzado en algunas áreas, no está tan avanzado en otras. También diría que la percepción que surgirá en la encuesta de generalistas en estas áreas puede no considerar algunas de las capacidades de inteligencia artificial más avanzadas que podrían estar dentro de seis meses, un año o dos años. Pero esas capacidades están evolucionando muy rápidamente y se trasladarán rápidamente a estas industrias. También miraría el ecosistema de inicio. Las startups están evolucionando rápidamente. Las tecnologías que una startup está utilizando e introduciendo en nuevas industrias para interrumpir esas industrias no necesariamente están siendo consideradas por las empresas más establecidas que tienen modelos operativos existentes y modelos comerciales existentes. Entonces, una startup puede estar usando IA y datos para transformar totalmente la forma en que una industria consume un producto o servicio.

Laurel: Ese es un buen consejo como siempre. Cliff, muchas gracias por acompañarnos hoy en lo que ha sido una gran conversación en Business Lab.

Acantilado: Mi placer. Es genial hablar contigo.

Laurel: Era Cliff Justice, el líder estadounidense de innovación empresarial de KPMG, con quien hablé desde Cambridge, Massachusetts, la sede del MIT y MIT Technology Review, con vista al río Charles.

Eso es todo por este episodio de Business Lab. Soy su anfitrión, Laurel Ruma. Soy el Director de Insights, la división de publicaciones personalizadas de MIT Technology Review. Fuimos fundados en 1899 en el Instituto Tecnológico de Massachusetts. Y puede encontrarnos impresos, en la web y en eventos cada año en todo el mundo. Para obtener más información sobre nosotros y la feria, visite nuestro sitio web en technologyreview.com.

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Este episodio de podcast fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue producido por el equipo editorial de MIT Technology Review.

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