Por: Linda Yicela Hernández Sanchez • Colombia.com

Sólo 1,5% por ciento de las empresas utilizan inteligencia artificial en Colombia

A medida que se invierta en el desarrollo de esta tecnología, más empresas mejorarán su eficiencia. 

Con tecnología las empresas adquieren una ventaja competitiva. Foto: Shutterstock
Con tecnología las empresas adquieren una ventaja competitiva. Foto: Shutterstock

A medida que se invierta en el desarrollo de esta tecnología, más empresas mejorarán su eficiencia. 

La Inteligencia Artificial (IA) ha encontrado un nicho en diversas compañías ya que les permite ser más eficientes en sus procesos y obtener una ventaja competitiva que pocos tienen en el mercado. De acuerdo con EPICA actualmente sólo 1,5% por ciento de las empresas utilizan esta tecnología en Colombia  aunque se espera que la cifra ascienda a 3% para el año 2019.

“Colombia es un mercado que se encuentra en constante evolución y búsqueda en la aplicación de nuevas tecnologías. Estamos presentando en el país una transformación digital que sin duda hará que más compañías implementen modelos predictivos en sus áreas”, explicó Diego Páramo, Vicepresidente de EPICA, empresa especializada en la aplicación de modelos predictivos como servicio.

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La predicción y la IA impactarán a la mayoría de las industrias, empleos y empresas de todos los niveles, agregó el directivo. A medida que se invierta en el desarrollo de esta tecnología, más empresas integrarán este tipo de soluciones a su operación. Las empresas que no se arriesguen comenzarán a rezagarse.

Los beneficios de la IA van desde ahorro de tiempo, hasta la implementación de nuevos procesos que satisfacen las necesidades de sus usuarios, pero ¿cómo saber si su empresa está lista para incorporar IA en sus procesos? EPICA recomienda plantearse 4 preguntas antes de dar el salto.

¿Qué tan dispuesta se encuentra la empresa a innovar?

Esta es quizás la pregunta fundamental que deben hacerse las compañías antes de incorporar una nueva tecnología ¿Qué tan dispuesto estoy de innovar?No cabe duda que el miedo al fallo  es el principal enemigo a la hora de implementar nuevas tecnologías. Muchas empresas por esta causa se quedan ejecutando procesos tradicionales, y por lo general tienden a quedar rezagadas en la industria o por las compañías que sí deciden acercarse a nuevas tecnologías.

“No obstante, en las empresas tradicionales, los procesos y la tecnología pueden no ser fácilmente adaptables para las aplicaciones que ofrece la inteligencia artificial. Por lo que si su empresa aún no ha digitalizado sus procesos, es momento de hacerlo antes de dar el siguiente paso.” , dijo Páramo.

¿La empresa tiene visión de corto o largo plazo?

Es importante que las compañías entiendan que la aplicación de tecnologías innovadoras como es el caso de la predicción, por lo general, toman tiempo. Procesar y predecir lo que harán los usuarios puede llevar un espacio de ejecución considerable dependiendo de qué tan madura se encuentre su estrategia de data. La ventaja competitiva se obtiene en el mediano y largo plazo.

“Como cualquier otra solución, es importante empezar con el resultado que se espera conseguir. Simplemente no se puede aplicar una nueva herramienta por aplicarla, ya que esto puede atraer nuevos problemas, como un gran costo de inversión, o incluso puede entorpecer los procesos ya establecidos dentro de una empresa.” señaló Páramo

¿Tiene presupuesto?

Utilizar modelo predictivos requiere de inversión. Si bien el uso de las tecnologías se ha democratizado en los últimos años, es necesario entender que la implementación y el manejo de herramientas capaces de disruptir el mercado mediante el uso de tecnologías de última generación, no son económicas. Dentro de su estrategia de data debe tener en cuenta que el presupuesto es un factor importante.

¿Qué tanta data estoy generando?

Si no ha  digitalizado los procesos de negocio del mundo del papel a la nube, es posible que no este listo para la IA. La materia prima para poder generar modelos predictivos es la data “ Tan simple y complicado como esto; sin data, no hay predicción. Por eso, más allá de mirar si la data está bien estructurada o no, de las primeras cosas que se tiene que preguntar la empresa es si se está capturando la suficiente cantidad de datos para que esta sea utilizada eficientemente. “Muchas empresas hoy en día ni siquiera capturan la data, o no hacen uso de la que ya tienen.” señaló Páramo.

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