Hace cuatro años escribí un artículo similar, y ahora, como Presidente y Consejero Delegado de DXC Technology, me acuerdo de su vigencia cuando leo los últimos titulares y hablo con clientes de todo el mundo que están ansiosos por garantizar a sus consejos de administración e inversores que están adoptando la innovación para impulsar el crecimiento.
Todos los CIO quieren invertir en las últimas tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para obtener una ventaja competitiva, lograr eficiencias de costes, acelerar la velocidad de comercialización y mejorar la experiencia general. Créanme, no querrán llegar tarde a esta fiesta. Pero la presión por actuar rápido puede obstaculizar tu capacidad para alcanzar los objetivos empresariales deseados.
Un aspecto que muchos CIO pasan por alto al embarcarse en su viaje hacia la IA/ML es cómo hacer evolucionar su estrategia de talento para ampliar eficazmente sus iniciativas en este campo.
La nueva regla 80/20
At DXC, we have learned that to maximize the benefits of machine learning for your business, you need to adopt a hybrid approach that combines technology to take you 80% of the way there, and people who will take it the rest of the way.
En DXC, hemos aprendido que, para maximizar los beneficios del aprendizaje automático para tu empresa, debes adoptar un enfoque híbrido que combine tecnología para recorrer el 80 % del camino y personas que recorran el resto.
Hoy en día, muchos productos de software llevan incorporadas capacidades de IA y ML, lo que sugiere que las empresas pueden confiar simplemente en un enfoque "plug-and-play". Sacarlo de la caja, conectarlo y que funcione por arte de magia.
Pero la verdadera esencia del aprendizaje automático -su carácter innovador y el valor que aporta a las empresas- es imposible de conseguir sin la intervención humana.
Un ejemplo perfecto de ello es DXC Platform X , TM nuestra plataforma de inteligencia basada en datos que gestiona eficientemente los parques informáticos de nuestros clientes. Platform X integra tecnologías avanzadas de IA y ML con un amplio catálogo de bots de automatización. Sin embargo, está diseñada para incluir a nuestros ingenieros, que operan desde una "sala de control" virtual para garantizar su rendimiento óptimo.
Cómo funciona el ML
Para que el aprendizaje automático sea eficaz, primero hay que introducir los datos en la plataforma, limpiarlos, configurar el modelo de ML y, a continuación, calibrar el modelo a medida que va encontrando datos. Este proceso de hacer pasar los datos por el modelo, y de supervisar y recopilar información continuamente, mejora el rendimiento del modelo y genera resultados precisos.
Para ponerlo en perspectiva, pensemos en el cerebro humano. Las personas piensan y sacan conclusiones mejor cuando tienen más datos, experiencia y sabiduría acumulada para procesar esos datos.
Confiar únicamente en lo que está escrito en la "etiqueta de la caja del producto" de ML o en la respuesta del proveedor a una RFP puede llevarte por un camino arriesgado. Todo CIO debe priorizar tres factores críticos de éxito a la hora de implantar el ML en su empresa.
1. Un modelo ML sin datos es como un coche sin gasolina.
Para entrenar eficazmente los modelos de aprendizaje automático, se necesitan datos de alta calidad y gran volumen. Estos datos deben ser fácilmente accesibles, tener el formato adecuado y ser lo suficientemente variados como para garantizar resultados imparciales.
En DXC, nuestro modelo de datos se basa en más de 60 años de gestión de sistemas esenciales para más de 6.000 clientes. Esta rica historia nos permite entrenar nuestros modelos con datos de mejor calidad, lo que se traduce en un reconocimiento más rápido y preciso de los problemas que afectan al servicio, lo que provoca menos interrupciones. Cada cliente individual se beneficia no sólo de sus propios datos, sino también de la sabiduría colectiva derivada de nuestra base de clientes. En otras palabras, nuestros datos (seguros y anónimos) se convierten en sus datos.
2. No existe una solución "listo y olvidado".
Como ya se ha mencionado, los modelos de ML requieren supervisión humana. Aunque las soluciones de software seguirán mejorando con el tiempo, el éxito del ML en las empresas depende de profesionales cualificados que puedan hacerlo funcionar con eficacia.
En DXC, contamos con un equipo de élite de científicos de datos especializados que experimentan, diseñan y crean modelos. Nuestra plantilla global de ingenieros en 70 países nos permite desplegar, supervisar, auditar y optimizar modelos a escala.
Una capacidad crucial que poseen nuestros ingenieros es la de determinar la combinación adecuada de productos y funciones de ML. Muchos productos ofrecen funcionalidades similares, pero saber qué aplicar, dónde y cuándo para obtener resultados óptimos es un rasgo exclusivamente humano que requiere experiencia práctica y criterio.
Aunque la IA y el ML pueden perturbar ciertos mercados laborales, también crean nuevas y emocionantes oportunidades para las personas con conocimientos tecnológicos que abrazan el cambio.
3. No te olvides de la integración.
Un aspecto que a menudo se pasa por alto del enfoque "plug and play" es el esfuerzo necesario para configurar todas las integraciones. Sólo las nuevas empresas tienen el lujo de construir un patrimonio greenfield. La mayoría de nosotros nos enfrentamos al reto de integrar las nuevas tecnologías con las ya existentes. La mayoría de las empresas de la lista Fortune 500 cuentan con un parque informático extenso y complejo, compuesto por miles de servidores, cientos de aplicaciones estratégicas y dispositivos finales distribuidos que dan soporte a una plantilla dinámica y, a menudo, virtual.
Aquí es donde destaca DXC Platform X. Su arquitectura abierta y modular permite una integración sencilla y opciones de despliegue flexibles, aprovechando las inversiones en TI actuales y futuras de nuestros clientes. Hemos hecho el trabajo pesado proporcionando integraciones preconfiguradas para las principales plataformas SaaS empresariales, modelos ML listos para usar, un catálogo de activos de hiperautomatización e ingenieros experimentados que conectan a la perfección todas las piezas.
Resumen
Sin duda, la revolución de la IA y el ML seguirá acelerándose, impulsando avances en todos los sectores. En DXC, nos entusiasma estar a la vanguardia, evaluando y aplicando cuidadosamente las tecnologías emergentes en beneficio de nuestros clientes y nuestros empleados.
Independientemente de tu estrategia, ya sea comprar, construir o asociarte para los avances de IA y ML, debes priorizar algo más que el propio ML. Datos de alta calidad, el talento adecuado y una estrategia de integración completa.
Más información sobre DXC Platform X, DXC Data & Analytics y DXC AI.
Mike Salvino es Presidente y Consejero Delegado de DXC Technology, la principal empresa independiente de servicios informáticos integrales del mundo, con más de 130.000 empleados que atienden a cerca de 6.000 clientes de los sectores público y privado en unos 70 países y en una amplia gama de sectores.