La empresa de hoy si quiere ser competitiva debe contar con políticas de mejora continua, pero este ecosistema productivo se compone de células que conforman uno o varios procesos que no son otra cosa que un conjunto de acciones que se ejecutan dentro de un flujo de trabajo para poder cumplir con los objetivos de la compañía.

Pero ¿qué es un proceso? Tiene que ver con el funcionamiento interno de la organización, y parte como una construcción social convirtiéndose en un conjunto de actividades que permiten llevar a un mejor desempeño colectivo del equipo humano.

Estos procesos de trabajo han ido cambiando considerablemente en los últimos años, tiempo en que la Inteligencia Artificial (IA) tiene mucho que decir, aportando en identificar oportunidades de innovación y mejora continua para implementar en las organizaciones.

Según IDC, para el 2025 el volumen global de datos que circula en Internet llegará a los 175 zettabytes (ZB), lo que equivale a 175 veces la información generada en 2011.

Este aumento de datos en la web fue una catapulta para el desarrollo más acelerado de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, que ha ido captando las preferencias en el mundo empresarial, puesto que la IA es capaz de optimizar el tiempo, y por consiguiente la calidad de vida de los trabajadores.

La Inteligencia Artificial entró con fuerza en diversos sectores productivos, y con mayor razón en tecnología y telecomunicaciones, por lo que aún se puede decir que estamos en los inicios de explotar el verdadero potencial de la IA.

La industria de telecomunicaciones y tecnologías es la que más utiliza Inteligencia Artificial, de acuerdo a estudios de Statista, aunque también está creciendo su implementación en el sector financiero, para sus operaciones de riesgo y servicios.

Los beneficios por sobre las amenazas

Con IA para automatización de procesos se pueden identificar tareas menores y repetitivas -como ya se dijo- para liberar de ellas al personal, tomar conocimiento de operaciones que ya están obsoletas, lograr mejoras en el tiempo de producción o ver el rendimiento del capital humano de las compañías, en pro de conseguir una mejor atención al cliente.

Ahora bien, no son pocas las visiones apologéticas de un escenario que restará puestos de trabajo producto de la utilización de la IA, no obstante, la proliferación de estas plataformas son más una oportunidad para justamente mejorar la productividad, eficientizando procesos y también en el análisis predictivo de datos.

Un estudio realizado por Gartner aseveró que en 2025 la cantidad de puestos de trabajo que se crearán en torno a la IA superará los 2 millones, y que diversos sectores, como salud, seguros, banca, retail y gobierno, entre otros, sabrán valerse de sus beneficios.

La invitación es a ver el potencial de la IA y su complemento con la capacidad de trabajo del capital humano y no como una amenaza. Las empresas necesitarán invertir más en capacitación de personal calificado en la utilización de estas herramientas.

Hoy, y más que nunca, el escenario exige a las organizaciones más flexibilidad, de modo tal de abrazar la innovación que representa la adopción de Inteligencia Artificial para una mejora continua de procesos.

En un escenario adverso

La implementación de Inteligencia artificial en una empresa puede ser un gran paso y un elemento de valor agregado en un escenario económico complejo, permitiendo incluso seguir creciendo de forma sostenible, producto de que se toman mejores decisiones, lo que a la postre se traduce en un mayor rédito económico.

La IA es un conjunto de tecnologías que no sólo poseen la capacidad de mejorar un proceso, sino que permite conseguir un ahorro de tiempo en su ejecución con óptimos resultados.

Por Daniel Scarafia, Vice Presidente para América Latina y Caribe Hitachi Vantara

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El Machine Learning (ML) tomó vuelo gracias a la posibilidad que entrega de gestionar enormes volúmenes de datos, permitiendo actuar sobre la base de mejores decisiones en tiempo real, e incluso predecir un comportamiento anómalo a futuro.

Machine Learning, o Aprendizaje Automático, es uno de los tantos aplicativos de la Inteligencia Artificial, que permite que las máquinas aprendan de manera autónoma, para mejorar y hacer más efectivos los diversos procesos empresariales. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

El dicho al que se alude cuando un proyecto no tiene techo calza perfecto con el Machine Learning, ya que la toma de decisiones basadas en análisis de datos permite generar conocimiento, detectar patrones y, a su vez, realizar mejores prácticas empresariales.

“El Machine Learning es una herramienta orientada a la mejora continua, producto de que se puede aprender de los enormes volúmenes de datos de modo tal de transformar escenarios complejos en oportunidades”, expresa Hugo Markl, Gerente de Distrito para SOLA (South of Latin America) de Hitachi Vantara.

“Resulta fundamental aplicar esta tecnología en el desarrollo de soluciones innovadoras, no solo para incrementar y mejorar la performance operacional, sino para que la infraestructura de gestión de la información porporcione mayor seguridad en el manejo de los datos que resguarda”, explica el ejecutivo.

Esta es una tendencia que llegó para quedarse debido a que presenta múltiples beneficios, puesto que es capaz de impedir la detención de procesos, producto de anomalías, además de robustecer métodos de ciberseguridad.

Esta información puede ser utilizada para analizar el comportamiento de los usuarios y los sistemas en la red, lo que puede ayudar a detectar actividades inusuales que puedan indicar una amenaza de seguridad.

El valor del ML es que puede generar un pronóstico de posibles vulnerabilidades antes que sucedan, gracias al manejo de enormes volúmenes de datos, lo que permite el desarrollo de un modelo para detectar y anticiparse a los problemas.

“El Machine Learning puede estar involucrado en cada uno de los procesos productivos, e incluso en la seguridad de la información, que es uno de los principales desafíos de las organizaciones, en una era de Transformación Digital exponencial”, comenta Markl, de Hitachi Vantara.

A lo que agrega que “el ML está inmerso desde la primera fase de recolección de los datos y su transferencia posterior al Cloud, para que los datos generados por toda la cadena productiva organizacional, estén siempre disponibles, y así tomar las mejores decisiones basadas en información”.

Esta tecnologia está estrechamente vinculada a la Industria 4.0, la que hace referencia a la Cuarta Revolución Industrial, que se caracteriza por la digitalización y la automatización de los procesos de producción.

La Cuarta Revolución Industrial está cambiando todos los paradigmas productivos por la incorporación de tecnologías como Big Data, ML o Cloud; una combinación poderosa que puede beneficiar y por ende hacer más eficiente cada proceso productivo.

La industria 4.0 hace referencia a la capacidad que tienen las empresas de digitalización y de interconectividad, para la optimización de su producción en todos los niveles.

En resumidas cuentas, el ML otorga la posibilidad de aprendizaje y obtener conclusiones de la información extraída de los datos, convitiéndose en un aliado imprescindible para evolucionar organizaciones al siguiente nivel, en respuesta a los desafíos actuales y futuros.

Algunas empresas combinan Machine Learning con otras tecnologías de digitalización, como tableros digitales de visualización de datos, Internet Industrial de las Cosas (IIOT), analíticos y modelado de datos; que logran un proceso centralizado, y que se almacenan en la Nube.

El Machine Learning permite identificar patrones o practicar un mantenimiento predictivo, dando como ejemplos el hecho de que un algoritmo podría anticipar fallas en la red, predecir el volumen de tráfico en horarios peak, o descubrir en qué zona geográfica existen personas sin acceso a Internet.

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