Casi la mitad de todas las empresas han implementado el aprendizaje automático

Si le preocupa (o está muy entusiasmado) que el aprendizaje automático (ML) se generalice, una encuesta reciente realizada por Oxford Economics en nombre de los recursos humanos (HR) y la empresa de gestión de activos de TI ServiceNow debería despertar su interés. El informe, que encuestó a 500 directores de información (CIO) en 11 países y en 25 industrias, encontró que el 49 por ciento de las empresas ya están utilizando el LD para mejorar los procesos comerciales tradicionales.

De los 500 CIO encuestados, 200 dijeron que ya están más allá de la etapa piloto y han comenzado a implementar ML de alguna manera. Los CIO esperan limitar el error del usuario y los errores de juicio al introducir la automatización. Casi el 70 por ciento de los CIO dijeron que las decisiones tomadas por las máquinas serán más precisas que las tomadas por los humanos. Según la encuesta, los CIO de hoy se centran principalmente en el uso de ML para automatizar tareas repetitivas (68 por ciento), tomar decisiones complejas (54 por ciento), reconocer patrones de datos (40 por ciento) y establecer vínculos entre eventos (32 por ciento).

"Una de las razones por las que está escuchando tanto sobre ML es porque es la ola de productividad que separará a las empresas de la competencia", dijo Chris Bedi, CIO de ServiceNow. "Es más rápido y ofrece mejores decisiones. Los humanos tienen sesgos, los algoritmos no".

Bedi dijo que ve un enorme potencial para el LD en industrias como la planificación de recursos empresariales (ERP), la gestión de inventario y la cadena de suministro, entre muchas otras. Cuarenta y uno por ciento de los CIO en la encuesta mencionaron la falta de habilidades como el problema principal que les impide implementar ML hoy. Por el contrario, solo el 16 por ciento de los CIO y sus compañías tienen planes para el tamaño de la fuerza laboral y los cambios de roles para acomodar el LD.

ML y Jobs

Los números publicados en la encuesta de Oxford Economics son proyecciones a corto plazo, a diferencia de un informe de la firma consultora de gestión McKinsey & Company. Su informe proyectaba que la mitad de las actividades laborales de hoy podrían ser reemplazadas por la automatización desde 2035 hasta 2055, dependiendo de varios factores. El informe de la empresa analizó 2, 000 actividades laborales en 800 ocupaciones y descubrió que casi $ 2.7 billones en salarios se gastan en trabajos que en última instancia podrían automatizarse.

"ML cambiará los roles de las personas", dijo Bedi. "No me suscribo a ML que quita los trabajos de las personas; cambiará los trabajos de las personas. Las decisiones mundanas se automatizarán, lo que liberará a las personas. Se crearán nuevos empleos".

Bedi dijo que la clave para aprovechar ML para mejorar el resultado final mientras se mantiene el rango y el archivo es cambiar los conjuntos de habilidades de los empleados actuales y contratar nuevos talentos para administrar las capacidades de ML. "El talento es un gran problema", dijo Bedi. "Data Scientist tiene que ser uno de los trabajos más importantes del mercado. ¿Realmente necesitamos analizar cuál es nuestro mapa de ruta de talentos y habilidades de tres años? Y tener un propósito real para desarrollar esas habilidades. Tenemos que capacitar a los empleados, pero también descubra fuentes alternativas a ese talento ".

Bedi instó a los empleadores a contratar y capacitar a los empleados para aprovechar los procesos basados ​​en ML. Una vez que los humanos se sientan cómodos con la capacidad de ML para producir datos confiables y tomar decisiones correctas, dijo que la industria hará la transición de la toma de decisiones de la máquina guiada por la supervisión humana.

El dilema del adoptador tardío

La encuesta de Oxford Economics aisló a 50 compañías que fueron consideradas "Primeros motores". La encuesta estudió los procesos comerciales y las estrategias de talento de estas compañías para determinar cómo y dónde avanzaría el LD en los próximos años. El estudio descubrió que es más probable que First Movers haya redefinido las descripciones de trabajo para centrarse en cómo los humanos trabajan con máquinas, y ha hecho planes para desarrollar equipos especializados centrados en el desarrollo y el uso de la tecnología ML. A diferencia de sus pares, es más probable que estas compañías hayan desarrollado mapas de ruta para procesos futuros, capturando errores y garantizando la precisión de los datos.

Desafortunadamente, otros informes indican que cuanto más pequeña es la organización (y menos recursos tiene una organización), es menos probable que esté preparada para la ola de LA. Un estudio reciente de Bluewolf (una empresa de IBM) encontró que solo el 33 por ciento de las pequeñas empresas planeaba invertir en inteligencia artificial (IA) y ML en los próximos 12 meses. Esto contrasta con el 30 por ciento de las grandes empresas que ya han invertido en las tecnologías y el 44 por ciento que planeaba comenzar a invertir en los próximos 12 meses. Eso es un total de 74 por ciento, o 20 por ciento más que el total de pequeñas empresas.

"Estamos temprano en el viaje", dijo Bedi. "Las personas y las compañías que son agresivas se separarán de las compañías que no lo son. Parece que hay un llamado a la acción para hacer esto. Las compañías que se inclinen van a comenzar a separarse de la competencia. Esa separación aumentará. Los CIO realmente comenzarán a impulsar esto en el futuro cercano ".