Profesionales capaces de trabajar con dispositivos inteligentes y sistemas de aprendizaje automático, perfiles emergentes

Según un estudio de ServiceNow, casi el 60% de las empresas locales subraya la falta de habilidades específicas de los profesionales actuales para utilizar estos sistemas de inteligencia artificial y más de la mitad (52%) afirma carecer de presupuesto para el desarrollo de esas nuevas capacidades dentro de su compañía.

ServiceNow, compañía de servicios en la nube para empresas, ha presentado los resultados de su estudio munidal The Global CIO Point of View (‘Perspectivas de los CIO a escala mundial’), que analiza las ventajas competitivas que conlleva la adopción del aprendizaje automático (machine learning) en las empresas y cómo los directores de sistemas de TI están impulsando este proceso de digitalización dentro de sus compañías.

El estudio – que se ha llevado a cabo en 11 paises, incluida España, a través de una encuestas a 500 CIOs (46 en España) de 25 sectores diferentes - revela que el aprendizaje automático ya se ha convertido en un elemento clave para el desarrollo empresarial, ayudando a las compañías a gestionar de manera cada vez más eficiente el trabajo y las tareas diarias. En este sentido, la encuesta desvela que los responsables de tecnología han de trabajar codo con codo con los directivos de las empresas para ayudarles a rediseñar la organización en su conjunto y los procesos de trabajo para adaptarlos al nuevo contexto de inteligencia artificial.

Sin embargo, de cara a aprovechar todo el potencial que esta rama de la inteligencia artificial aporta, el estudio hace hincapié en la importancia de seleccionar empleados con el conocimiento y el talento necesarios para trabajar con procesos de aprendizaje automático y dispositivos inteligentes. De hecho, según datos de IDC, la inversión en aprendizaje automático casi se duplicará antes de 2020* y los últimos análisis muestran que los especialistas en este campo son una de las figuras que más crecimiento están registrando en los departamentos informáticos**.

Desglosada por países, la encuesta revela que en España los altos directivos están cada vez más convencidos de que el aprendizaje automático dará lugar a una toma de decisiones más rápida y acertada. Los software de aprendizaje automático son capaces de analizar y mejorar su propio rendimiento sin necesidad de intervención humana directa, lo que, con el tiempo, les permite tomar decisiones aún más complejas. En este sentido, los resultados son claros:

• El 57% de los encuestados en España declara estar avanzando más allá de la automatización de tareas rutinarias, de cara a automatizar también la toma de decisiones complejas. Así por ejemplo, además de detectar las incidencias de sistema, las empresas pueden adelantarse para solucionar este tipo de problemas de seguridad antes de que ocurran.
• El 96% de los CIO españoles afirma que este proceso generará un valor considerable o incluso transformador en la precisión de las decisiones. De hecho, el 79% expresa que las decisiones tomadas mediante aprendizaje automático serán más acertadas que aquellas tomadas por las personas.
• El 59% de los CIO en España declara que tanto los empleados como los directivos invierten mucho tiempo en la toma de decisiones sobre cuestiones cotidianas, por lo que el valor potencial de la automatización en término de eficiencia es elevado. Los CIO españoles esperan que esta automatización de las decisiones contribuya al crecimiento de los ingresos de sus empresas (56%).

“Creemos que la automatización podrá emplearse en la toma de tres tipos de decisiones: aquellas relativas a la planificación, la clasificación y la realización de previsiones”, declara Pedro Ligero, director general de ServiceNow para España y Portugal. Y añade: “En las tareas cotidianas, como la asignación de registros de servicio de TI o la planificación de ventas, ya se pueden observar los resultados. Las expectativas sobre el aprendizaje automático han pasado a ser una realidad”.

Siete de cada diez (70%) CIO en España declaran que ellos son los encargados de dirigir el proceso de digitalización de su empresa y el 61% afirma que el aprendizaje automático desempeña un papel fundamental. La mitad (50%) de los encuestados en nuestro país expresa que su empresa hace uso del aprendizaje automático y el 46% afirma que tiene planeado implementar este tipo de tecnología.

Aun así, existen ámbitos esenciales en materia de talento, organización y procesos que aún deben abordarse para que las empresas puedan sacar el máximo partido de la tecnología de aprendizaje automático:

• Solo el 22% de los CIO españoles ha contratado empleados que cuenten con las nuevas aptitudes necesarias para trabajar con dispositivos inteligentes.
• A la hora de publicar nuevas ofertas de empleo, menos de la mitad (39%) de los CIO en España ha comenzado a reformular las descripciones de los puestos de trabajo y perfiles que se requieren, para que quede bien definida la capacidad de interacción con dispositivos inteligentes.
• Aún así, el 59% de los CIOs de España menciona la falta de habilidades específicas para gestionar este tipo de dispositivos entre los profesionales actuales y aproximadamente la mitad (52%) afirma carecer de presupuesto para el desarrollo de esas nuevas capacidades dentro de sus equipos.
• Los CIO españoles mencionan también la calidad de los datos (54%) y los procesos obsoletos (50%) entre las grandes barreras para la adopción de esta tecnología de aprendizaje automático.
• Menos de la mitad (43%) de los CIO en España ha desarrollado métodos para detectar los errores de estos dispositivos inteligentes.

“El aprendizaje automático permite a las empresas digitalizarse de un modo inédito hasta la fecha”, comentó Ligero. “De cara a aprovechar todo el potencial que ofrece la tecnología de aprendizaje automático, los CIO deben convertirse en líderes transformadores con influencia sobre la forma en que las empresas conciben sus procesos empresariales, organizan los datos y contratan y forman a nuevos talentos”.

A nivel mundial, solo un selecto grupo de los CIO encuestados (menos del 10%) va por delante de sus homólogos en cuanto al uso del aprendizaje automático. Estos pioneros constituyen un ejemplo para el resto de CIO sobre cómo aprovechar mejor esta tecnología de inteligencia artificial:

• Casi el 90% de ellos cree que la automatización de la toma de decisiones impulsará el crecimiento de los ingresos, frente a solo el 67% de los CIO no pertenecientes a este grupo.
• Aproximadamente el 80% de los CIO pioneros ha desarrollado métodos para la detección de errores provocados por los dispositivos, frente a solo el 41% del otro grupo.
• Más de tres cuartas partes han comenzado a reformular las descripciones de los puestos que ofertan para que estas se centren en el trabajo con dispositivos inteligentes, frente a solo el 35% del otro grupo.
• Más del 70% ha elaborado un plan de futuro para la implementación de cambios en los procesos empresariales, frente al 33% del otro grupo.

A raíz de los resultados del estudio, ServiceNow ofrece una serie de recomendaciones para que los CIO puedan iniciar la transformación digital de sus empresas gracias al aprendizaje automático:

1) Construir las bases y mejorar la calidad de los datos. La calidad de los datos es uno de los principales obstáculos para la adopción del aprendizaje automático. Si los dispositivos toman decisiones basándose en datos deficientes, los resultados no generarán valor e incluso pueden suponer un aumento del riesgo. Los CIO deben aprovechar aquellas tecnologías que simplifiquen el mantenimiento de los datos y la transición al aprendizaje automático.

2) Priorizar la generación de valor. A la hora de concebir un plan, conviene centrarse en aquellos servicios que se usen más a menudo, ya que su automatización proporcionará unos mayores beneficios empresariales. En términos generales, ¿cuáles son los ámbitos laborales menos estructurados que se beneficiarían de la automatización? Es necesario comprometerse con la reformulación de los servicios y los procesos como parte de esta transformación, en vez de simplemente eliminar y sustituir los procesos actuales con un nuevo modelo.

3) Ofrecer una experiencia de atención al cliente excepcional. Uno de los principales beneficios del aumento de la velocidad y la precisión de la toma de decisiones reside en la creación de una experiencia de atención al cliente excepcional, tanto a nivel interno como externo. A la hora de concebir un plan para implementar capacidades de aprendizaje automático, hay que visualizar cual sería la experiencia ideal de atención al cliente y priorizar la inversión teniendo en mente estos objetivos.

4) Atraer nuevas aptitudes y apostar más por la cultura. Los CIO deben identificar los puestos del futuro y prever el modo en que los empleados interactuarán con los dispositivos, además de contratar profesionales especializados y ofrecer formación con antelación. Estos perfiles deben fomentar una cultura que adopte nuevos modelos y habilidades de trabajo, esto es, establecer directrices para los ejecutivos, los ingenieros y los trabajadores en primera línea sobre el trabajo que implique el uso de tecnología y el futuro de la colaboración entre personas y dispositivos.

5) Calibrar e informar. Es posible que las ventajas del aprendizaje automático sean evidentes para los CIO, pero otros directivos de alto nivel y miembros del consejo a menudo necesitan recibir formación sobre su valor. Deben generar expectativas, establecer parámetros de éxito antes de la implementación y construir un sólido argumento empresarial para obtener y mantener la financiación necesaria. Asimismo, deberían plantearse el establecimiento de referencias automatizadas frente a sus homólogos del sector y otras compañías de envergadura similar.

*Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide , IDC, octubre de 2016. http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616 Según datos de IDC, se espera que el gasto en inteligencia artificial y aprendizaje automático aumente con celeridad de menos de 8.000 millones de dólares en 2016 a 47.000 millones de dólares para 2020.

**https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/quant-crunch.html