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Creación de inteligencia artificial innovadora con Design Thinking

Alex Robbio


August 27th, 2019

Recientemente, el New York Times publicó un artículo sobre cómo el béisbol de ligas menores está empezando a utilizar la inteligencia artificial (IA) para ayudar a los árbitros. Como informó el periódico, el árbitro usa un auricular que brinda información sobre si un lanzamiento fue una bola mala o un strike. Quien esté mirando un partido de béisbol probablemente no se sorprenda por la jugada, dado el predominio de la tecnología que ya está en uso, particularmente para aquellos que ven televisión.

Lo interesante de esto, gran ejemplo de lo que está sucediendo en muchas industrias, es que los juegos de béisbol aún necesitarán un árbitro. Seguirán siendo una parte fundamental del partido, y su trabajo no desaparecerá. En este caso, la inteligencia artificial les ayuda a mejorar su trabajo y a ser más precisos en una parte específica de su función.

En este artículo, quisiera hablar sobre el rol de Design Thinking en la creación de estos sistemas en los que la IA trabaja de la mano con las personas, ayudándolas a mejorar en su trabajo.

Podemos ver otro gran ejemplo con los agentes de servicio al cliente, donde una empresa puede usar bots para responder a ciertas consultas de los clientes, pero los seres humanos son responsables de otras situaciones, como cuando se requiere más empatía o comprensión. O tomemos el caso de la creación de mapas a partir de imágenes satelitales. A pesar de los avances en el aprendizaje automático, todavía se requiere que los humanos presenten análisis y conocimientos contextuales.

Estas implementaciones exitosas de IA reflejan la madurez de las tecnologías. Podemos ver cómo ya está transformando la forma en que operan las empresas, sus sistemas y cómo interactúan con sus clientes. Pero, a pesar de todo lo que se dice acerca de si las máquinas reemplazarán trabajos, creo que esto es a lo que nos acostumbraremos. La gente trabajará junto con las máquinas para tomar decisiones mejores y más informadas.

Desde hace varios años, en el mundo del big data hemos hablado sobre los intentos de hacer que los ejecutivos de negocios sean menos dependientes de su intuición, y en su lugar usen datos para tomar decisiones informadas. Cuando estos datos se vuelven más accesibles, más utilizables, más oportunos, las personas no solo los usan, sino que desean usarlos.

El rol de Design Thinking

Por lo tanto, el desafío para los líderes empresariales y tecnológicos es crear servicios y flujos de trabajo donde las personas y las máquinas se complementen entre sí. Por eso creo que el Design Thinking tendrá un papel cada vez más importante cuando las empresas creen estos sistemas de inteligencia artificial (IA), ya que el enfoque ayuda a incorporar la perspectiva del usuario final y cómo la gente realmente usará el sistema.

La investigación de Harvard Business Review que involucra a 1.500 empresas apoya esta afirmación. Descubrieron que las empresas que utilizan la IA para reemplazar a sus trabajadores solo lograron una ganancia de productividad a corto plazo. El valor real a largo plazo se produjo cuando las personas y la IA trabajaron en conjunto, como se destaca en la siguiente cita: “A través de dicha inteligencia colaborativa, las personas y la IA mejoran activamente las fortalezas complementarias de cada uno: el liderazgo, el trabajo en equipo, la creatividad y las habilidades sociales de una parte y la velocidad, escalabilidad y capacidades cuantitativas de la otra”.

Construyendo sistemas de inteligencia artificial centrados en las personas con Design Thinking

En vista de esto, debemos considerar cómo construir mejor los sistemas de inteligencia artificial que ayuden a las personas con sus funciones. Recomiendo considerar:

  • Evaluar donde la IA puede ofrecer el mayor valor. Las herramientas y los enfoques, como el mapeo de la experiencia del cliente y la evaluación de las experiencias del cliente, brindarán un análisis crítico para identificar dónde los sistemas inteligentes pueden ofrecer el mayor valor.
  • Incorporar el Design Thinking en la etapa más temprana posible. Idealmente, durante la fase de desarrollo de ideación y diseño, asegúrate de incluir la perspectiva del usuario final y la forma en que es probable que utilicen el sistema y cuál es el resultado que desean lograr.
  • Trabajar con las personas que actualmente tienen la experiencia. Por ejemplo, si estás creando un sistema para ayudar a las personas a registrarse en su hotel, entonces trabaja con el personal de facturación, que tiene comunicación diaria con los clientes, y que tendrá un gran conocimiento sobre las inquietudes y preguntas típicas de las personas. La idea aquí es intentar y garantizar que la cultura de tu empresa se refleje en el sistema de inteligencia artificial que estás construyendo.
  • Buscar construir sistemas de inteligencia. En un artículo esclarecedor, los capitalistas de riesgo en Greylock Partners hablan sobre el surgimiento de “sistemas de inteligencia” que reúnen diferentes conjuntos de datos y diversos sistemas de registro, para crear nuevos productos y servicios inteligentes. El desafío para muchas empresas es que los datos que informarán estos nuevos sistemas se encuentren en diversas bases de datos en toda la empresa. Sin embargo, los capitalistas de riesgo consideran que dichos sistemas serán las nuevas “fosas” sobre las cuales las empresas podrán construir modelos de negocios sostenibles y defendibles.

Lo que significa desarrollar sistemas de IA

Para aquellos que formamos parte de la industria tecnológica y que trabajamos en la creación de sistemas de inteligencia artificial, esto significa evaluar cuidadosamente cómo esperamos que las personas utilicen estos sistemas. En la fase de diseño de la creación de un nuevo producto, debemos buscar enfoques como Design Thinking y mapeo de la experiencia del cliente para comprender cómo las personas usarán el sistema y cómo les ayudará a cumplir sus funciones.

Este es un enfoque más evolutivo, una perspectiva más centrada en el ser humano y una que reconoce que los sistemas de IA funcionan mejor cuando ayudan a las personas, en lugar de reemplazarlas. Veremos cada vez más este tipo de enfoques, que en última instancia formarán la base del éxito comercial a largo plazo.

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