Desde que, en agosto del año pasado, se conoció la noticia sobre una empresa china especializada en juegos, llamada NetDragon, que afirmó haber nombrado a una Inteligencia Artificial como su CEO, el debate sobre el papel de las IA en la toma de decisiones corporativas se encendió. Los defensores de este enfoque señalan que las máquinas tienen capacidades de análisis que las vuelven candidatas perfectas para sustituir a los altos directivos en un negocio. En el caso de NetDragon, la compañía dice haber incrementado sus números en la bolsa de Hong Kong desde que la IA Tang Yu está a cargo de una de sus filiales.
La Inteligencia Artificial no tiene que tomar el control ni ser nombrada CEO o presidente de una compañía. Basta con asistir a los tomadores de decisiones, como es el caso de R-Daniel, una IA desarrollada en Colombia que hoy ya cuenta con clientes en diversas industrias del país. R-Daniel es un robot para ejecutivos, que se conecta a las fuentes de datos de las empresas, analiza las compras, las ventas y el inventario, para entregar todas las mañanas un reporte con las noticias más relevantes que los gerentes deben saber. Es un ayudante en la toma de decisiones.
Oscar Ramos, CEO R-Daniel menciona una lista de clientes notables, en la que figuran Fabricato, Comfinagro, Ken, Kenworth y Key Logistics Group, entre otros. En palabras de Ramos, desde el primer día se pueden identificar fugas de rentabilidad, los clientes que están en riesgo, en cuáles sitios las ventas tienen problemas; y con esta información se pueden tomar decisiones más acertadas e identificar la situación actual del negocio. El robot predice escenarios, por ejemplo, que no se cumplirán las metas en ventas, según la información que recopila y monitorea.
¿Qué debe saber una IA para ayudar a las empresas?
La Inteligencia Artificial necesita datos para aprender y allí se topa con uno de los principales problemas en las empresas colombianas: no hay bases de datos para entrenar a la IA. “Si tú vas a entrenar a un robot para que juegue ajedrez, tú le muestras partidas viejas o lo pones a competir contra otros robots, pero cuando quieres que entregue información relevante para los gerentes, no existen bases de datos para enseñarle qué es lo relevante en la toma de decisiones, porque esa no es información pública”, explicó Ramos.
Es por ello que el principal reto de los desarrolladores de esta IA fue tomarse un par de años para estudiar los patrones que existen en los negocios. Hoy R-Daniel tiene un conocimiento general de cómo se comportan los precios, la rentabilidad, las compras, las ventas, y cómo deben comportarse los clientes; todo basado en modelos matemáticos, los cuales complementa con los datos de cada empresa en un ambiente controlado, respetando la privacidad de la información.
El robot aprendió los modelos de ciencias de datos y funciona de forma automática, sin la intervención de personas; así logra conocer la diferencia entre utilidad bruta, utilidad neta y cómo analizar las variaciones de precio, volumen y costo por producto, cliente, canal, geografía y ubicación. Ramos asegura que, con los datos diarios de ventas, presupuestos, costos y gastos, más los movimientos de inventario recopilados durante tres años, el robot puede arrojar análisis relevante para las organizaciones.
Entre los ejemplos destacadas, una empresa distribuidora descubrió, tan solo en la primera semana, que algunos clientes de la industria de seguros estaban comprando cantidades más pequeñas de ciertos productos. Tomando acciones sobre estos comportamientos incrementaron sus ganancias 190.000 dólares al mes, según relata Ramos.
R-Daniel, que utiliza los servicio en la nube de IBM, se ofrece en la modalidad de Software como Servicio. Su «robot maestro» pre entrenado y sus algoritmos de aprendizaje profundo, en los que se han vertido grandes cantidades de experiencias y datos de big data financieros, le permiten analizar millones de situaciones posibles y apoyar la toma de decisiones en casi cualquier tipo de negocio.
Los empleos de cuello blanco
Cuando se discute el impacto en el empleo, la opinión pública suele temer despidos de trabajadores provocados por la llegada de las máquinas y la Inteligencia Artificial. En realidad, el mayor impacto en este momento se siente en los trabajos profesionales de oficina: administración, creación de contenidos y análisis financiero, para citar unos casos. La investigación titulada “GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models” desarrollada por Open AI y la Universidad de Pensilvania en marzo de este año reveló que los más afectados con la masificación y sofisticación de la IA generativa son aquellos que fueron a la universidad, tienen cargos gerenciales y ganan más de 80.000 dólares anuales.
Los investigadores han identificado cuáles trabajos son más propensos a ser automatizados mediante plataformas inteligentes que pueden generar texto, traducir idiomas y escribir diferentes tipos de contenido creativo. Encontraron que los trabajos más propensos a la automatización son aquellos repetitivos, rutinarios y que requieren poca creatividad o pensamiento crítico. Por ejemplo, los trabajos de procesamiento de datos y servicio al cliente.
Soluciones como R-Daniel, claramente están diseñadas para complementar el trabajo de los equipos directivos humanos, no para sustituirlos. No tenemos en Colombia un robot del tipo Tang Yu, ni está probado que en realidad un robot actual pueda fungir como CEO o presidir una organización. Sabemos que hay más titulares impactantes que verdades en una gran parte de la información que circula por estos días. Lo que sí está ocurriendo es que plataformas del tipo R-Daniel asisten a los directivos y les permiten perfeccionar las decisiones que toman cada día.
