Las empresas continúan implementando Inteligencia Artificial en sus procesos: Marketing, Finanzas, Operaciones… todos ellos se ven beneficiados por la irrupción del uso del dato como eje transversal en las compañías.
En un reciente estudio publicado por Fujitsu y Pier Audoin Consultants, se pone de manifiesto que los beneficios que obtienen las empresas gracias a la IA empieza a dar resultados. No es algo a futuro que ocurrirá dentro de 5 años. El tiempo de la IA es ahora. Sin embargo, las cifras aún son bajas: solo el 11% de las empresas encuestadas está implantando estrategias de Inteligencia Artificial, el 29% tiene proyectos en fase de desarrollo y un 35% tiene pensado hacerlo en los próximos dos años.
Esta clasificación es la que se denomina innovators, early adopters, followers. Es decir, dependiendo del estado de madurez de las compañías y cómo están realizando la adaptación al dato, éstas se situarán en los porcentajes antes mencionados.
En esta línea, aquellos que han implementado IA o tienen en mente hacerlo aseguran que es la base para mejorar en la automatización de sus procesos (53%), mientras que un porcentaje cercano al 75% están creando las unidades de negocio para ayudar a su despliegue. Las principales áreas en las que se está empleando esta tecnología son en la mejora en la eficiencia de la producción, el mantenimiento predictivo y sobre todo en poder predecir el comportamiento del cliente para realizarle las acciones oportunas.
Sin embargo, hace unas semanas se ha publicado una encuesta realizada por MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group que han arrojado datos diversos.
Mientras se asegura que la IA promete recompensas, éstas no están exentas de riesgos, como que tus competidores hayan decidido arriesgarse e ir un paso por delante. Son los innovators que utilizan la IA para la alineación, inversión e integración en toda la organización. De manera transversal y en todos los órdenes organizacionales.
Un gran número de empresas líderes son las que ven a la IA, no como una oportunidad sino como una estrategia de riesgo. Tanto, que desde 2017 a 2019 esta percepción se ha incrementado de 37% al 45% respectivamente.
Y en este saber manejar el riesgo muchas iniciativas basadas en IA fallan. 7 de cada 10 empresas encuestadas aseguran que apenas han obtenido réditos de esta tecnología. Y no es baladí cuando casi el 90% de las compañías han hecho alguna inversión en este campo.
El quid de la cuestión es que, si bien algunas empresas han descubierto cómo tener éxito, la mayoría de ellas tienen dificultades para generar valor con Inteligencia Artificial. Como resultado, muchos ejecutivos se enfrentan a un conjunto de realidades derivadas de la inteligencia artificial: la IA es una fuente de oportunidades sin explotar, es un riesgo existencial. Sobre todo, es un problema urgente que abordar. ¿Cómo pueden los ejecutivos explotar las oportunidades, gestionar los riesgos y minimizar las dificultades asociadas con la IA?
El traductor de datos, la figura oculta de las empresas
La capacitación de los profesionales, no sólo en el ámbito técnico y científico sino también en el área de interlocución e interpretación se convierten en fundamentales para que la generación de valor diferencial a través de la inteligencia artificial sea un hecho. La capacidad de comprender profundamente el negocio y saber trasladarlo a los equipos técnicos encargados de aplicar la IA es el Santo Grial de todas las empresas, también de las proveedoras de este servicio.
Por otro lado, según Mckinsey, el éxito en la obtención de resultados a través de la IA y la analítica no recae solamente en los equipos de data scientist, data engineer o data analytics. Se necesita una figura transversal, el traductor de datos.
Mckinsey considera que esta figura asegura que las organizaciones logren un impacto real en sus iniciativas analíticas ya que son capaces de interpretar correctamente las necesidades de negocio y traducirlas a lenguaje científico-técnico, y viceversa.
La experiencia en traducción de datos permite a este perfil ser un gran conocedor del negocio y de su cadena de valor, ya sea en el campo de la distribución, salud, marketing, manufacturing o cualquier otro ámbito.
Según define la consultora, en su función, los traductores ayudan a garantizar que los conocimientos profundos generados a través de análisis sofisticados se traduzcan en impacto a escala en una organización. Para 2026, el Instituto Global McKinsey estima que la demanda de traductores solo en los Estados Unidos puede llegar a dos o cuatro millones.
Por tanto, los traductores de datos aprovechan su conocimiento práctico de inteligencia artificial y análisis para transmitir estos objetivos comerciales a los profesionales de datos que crearán los modelos y las soluciones. Finalmente, los traductores se aseguran de que la solución produzca inisghts que la empresa pueda interpretar y ejecutar y, en última instancia, comunique los beneficios de estos insights a los empresarios para impulsar su adopción.
Una de las fórmulas para reducir la estrategia del riesgo que asumen las compañías cuando deciden estar a la vanguardia de su sector, es sin duda la capacidad de interpretar los datos y ofrecer insights a través de ellos.
