IA actual es una novedad

Demasiado de la IA actual es una novedad sin un plan claro para ganar dinero

10 de abril de 2018 6 min. leer Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son suyas.
El paisaje de la inteligencia artificial 2018 se parece mucho al catálogo de Sharper Image. Está lleno de productos que fueron construidos simplemente porque podemos construirlos, y porque son comercializables.
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¿Realmente necesitas esta tostadora de tocino? ¿De verdad crees que este lápiz de dibujo 3D va a sacar a relucir a tu artista interior?
Al igual que estos productos, demasiada de la IA en el mercado hoy en día es tecnología de novedad desechable. Nadie llevó a cabo una investigación de mercado para determinar el mercado total de tostadoras de tocino. No tenían grupos de enfoque con clientes probables. Construyeron una novedad que era buena para una risita y tenía la utilidad suficiente para convencer a unas cuantas personas a separarse con una pequeña cantidad de dinero en efectivo y darle una vuelta. Si eso no suena como mucho de la IA a la venta en estos días, no sé qué lo hace.
En una defensa poco entusiasta de la industria, a los expertos de AI les gusta recordarnos que"aún es pronto". Otros explican que la primera ola de empresas de IA está "condenada al fracaso", y de alguna manera eso está predestinado y es aceptable. Dado su poder bien entendido y su impacto potencial en la sociedad, ¿no debería la IA estar sujeta a un estándar más alto?
Como resultado, los clientes inteligentes se preguntan: ¿Por qué hay tanta cobertura y tan poca responsabilidad en AI?

Los investigadores enloquecen

Me encanta visitar laboratorios de investigación tanto como al próximo nerd, pero debemos tener cuidado con las implementaciones de IA dirigidas por investigadores en escenarios empresariales. Con una enorme escasez de talento en IA, muchas compañías están robando doctorados de universidades de todo el mundo. Facebook cuenta con un equipo de investigación de IA de más de 100 investigadores en su personal, un lujo que pocas compañías de tecnología pueden reclamar, sin embargo, el grupo de IA de Facebook Messenger fue cerrado poco después de alcanzar una tasa de fracaso del 70 por ciento.
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Algunos podrían argumentar que la plataforma fracasó a pesar de la inversión masiva de capital y talento académico, pero debemos ser honestos con nosotros mismos: Fracasó por ello.
El dinero y el talento importan. Son muy importantes. Pero, las tasas de fracaso que estamos experimentando en esta industria se parecen mucho más a la investigación científica que a las implementaciones de TI. Más del 70 por ciento de los investigadores han intentado y fracasado en reproducir los experimentos de otros científicos, y más de la mitad han fracasado en reproducir sus propios experimentos", informó Nature recientemente.
La industria de la IA ha importado multitud de científicos investigadores académicos, y el resultado es una tonelada de experimentación con los negocios de los clientes. No me malinterpreten, valoro la investigación, la experimentación e incluso el fracaso como emprendedor tecnológico. Pero cualquier empresario estaría de acuerdo en que es inaceptable pedir a los clientes que asuman todos los riesgos.
Mientras tanto, los investigadores, por necesidad, se centran en la tecnología y su funcionamiento interno. No están entrenados para, ni suelen ser muy buenos para, asegurar resultados óptimos de negocio. Considere por un segundo que las fallas de la IA no son el resultado de una escasez de doctores en inteligencia artificial; son el resultado de la ausencia de analistas de negocio y de especialistas en el éxito de los clientes en sus equipos.
Si estuvieras tan por encima de tus posibilidades en términos de conocimiento de los negocios, también estarías cubriéndote.
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El daño colateral de la mirada del ombligo

Los investigadores son una parte crucial del ecosistema de la IA. Pero miles de desarrolladores y tecnólogos han inundado el espacio a medida que éste se ha ido acelerando en la última década. Si alguna vez ha pasado tiempo en sitios como Stack Exchange o Hacker News, encontrará comunidades dedicadas de talentosos tecnólogos debatiendo los méritos de las nuevas tecnologías, discutiendo sobre los puntos más finos de los lenguajes de programación y las herramientas, plataformas y estándares.
Así es como la industria de la tecnología avanza por sí misma, paso a paso.
Dado que la IA se encuentra todavía en una etapa relativamente incipiente, la discusión y el debate en torno a todos estos temas está en su apogeo. Como industria, todavía estamos trabajando para establecer las mejores prácticas y estándares, y el proceso requiere que nuestros líderes técnicos miren hacia adentro de la tecnología misma.
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La buena noticia es que lo hemos hecho durante décadas: así es como hemos solucionado la transformación digital y la transición a la computación en nube, luego móvil, y ahora lo estamos haciendo para la IA.
La mala noticia es que la mayoría de la industria ha dedicado poco tiempo y energía a entender a sus clientes y sus necesidades empresariales. Silicon Valley tiene una larga historia en la construcción de nuevas y glamorosas tecnologías que fracasan en el primer intento porque no se adaptan a los productos y al mercado. Construir la mejor tecnología no es lo mismo que construir la mejor tecnología para mi negocio.
Este fenómeno exacto es lo que estamos viendo en AI en este momento, al menos con los desarrolladores que no se han obsesionado con sus clientes.

Clientes, clientes, clientes, clientes

El próximo gran avance de la IA no vendrá de un laboratorio de Stanford. No va a suceder en código con un cliente. Esto va a suceder en los departamentos de RRHH, donde los equipos de reclutamiento promulgarán estrategias para contratar a empresarios que tengan la capacidad de cerrar la brecha entre las tecnologías empresariales y los resultados empresariales.
Necesitamos obsesionarnos con el negocio del comprador de AI, y necesitamos obsesionarnos también con sus clientes. La IA no es una tecnología única, sino que afecta a toda la cadena de valor de principio a fin. Estas tecnologías tienen que encajar en el negocio, no al revés.
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Desde los días de la "transformación digital", nos hemos dedicado a dar conferencias a las empresas sobre cómo debería funcionar su TI. Eso ya no va a funcionar. La IA llega demasiado lejos en un negocio y toca demasiados procesos para que cualquier ejecutivo cuerdo deje que las compañías de tecnología les digan cómo manejar su negocio.
Necesitamos empresarios que sean buenos escuchando a sus clientes y a los clientes de sus clientes, porque ahí es donde la IA tiene un impacto real.
Gracias a la capacidad de transformación de AI, el cliente tiene siempre la razón.