El impacto de la inteligencia artificial en la expansión mundial

El impacto global de la inteligencia artificial será profundo, hasta cierto punto ya lo es, y todavía falta mucho más desarrollo.

Índice

1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
2. Componentes clave de la IA
3. Famosos ejemplos de IA en la historia
4. Tipos de IA
5. El impacto de la IA en la economía mundial
6. Cómo la IA ayuda a las empresas a expandirse a nivel mundial
7. ¿Cómo afectará la IA a la expansión global en el futuro?
8. Más información sobre la plataforma de expansión global de Globalization Partners

El crecimiento comercial internacional, la inteligencia artificial y la expansión global a menudo van de la mano. El McKinsey Global Institute analizó recientemente datos económicos de las Naciones Unidas, el Banco Mundial y el Foro Económico Mundial e informó que para el 2030, la IA tiene el potencial de agregar un 16%, o alrededor de $13 billones, a la economía mundial. También podría impulsar el producto interno bruto (PIB) global hasta en un 26%.

McKinsey también informa que para el mismo año, es probable que al menos el 70% de las empresas hayan adoptado al menos una forma de tecnología de IA, tal vez visión computarizada, aprendizaje automático avanzado, lenguaje natural, automatización robótica de procesos o asistentes virtuales.

Pero, ¿qué es exactamente la IA y cómo contribuye a la expansión global? A continuación, explicaremos cómo funciona la IA, cómo afecta el crecimiento económico y cómo es probable que contribuya a la expansión global tanto ahora como en el futuro.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El padre de la inteligencia artificial es ampliamente considerado Alan Turing, tal vez más famoso por su computadora que rompe códigos y ayudó a los Aliados durante la Segunda Guerra Mundial. Turing también propuso lo que más tarde se conoció como la prueba de Turing, una prueba que una computadora podía aprobar solo si sus respuestas a las preguntas eran indistinguibles de las respuestas humanas.

Desde 1950s, las mentes científicas se han desconcertado sobre lo que constituye “pensamiento” e “inteligencia”  en lo que respecta a las máquinas y los algoritmos que utilizan para interpretar los datos y responder preguntas.

La IA puede ser difícil de definir, pero normalmente, se  cree que una máquina tiene inteligencia artificial  si responde a las consultas de la manera en que los seres humanos generalmente responderían y si es capaz de tomar decisiones que requieren un nivel humano de inteligencia.

Componentes clave de la IA

Un artículo reciente de Brookings Institution argumenta que la IA tiene  tres cualidades principales:

• Intencionalidad: En términos de IA, intencionalidad significa que el sistema toma decisiones, en lugar de simplemente programarse con respuestas predeterminadas. La intencionalidad requiere que la IA comprenda el significado de una consulta y analice los datos con la intención de determinar la respuesta. Para hacerlo, los sistemas de IA deben combinar datos de diferentes fuentes, analizarlos de inmediato y actuar sobre las conclusiones que sacan.
• Inteligencia: La inteligencia de la IA a menudo proviene de su interacción con los programas de aprendizaje automático y análisis de datos. La combinación de estas tecnologías permite lo que pensamos como toma de decisiones inteligente. Por ejemplo, un sistema de IA que asigna a los estudiantes a diferentes sistemas escolares no puede depender de los cómputos de memoria; también debe ponderar valores como la equidad y la justicia para crear resultados beneficiosos para todos.
• Adaptabilidad: la adaptabilidad significa que los sistemas de IA se ajustan a medida que reciben nuevos datos, toman decisiones e interpretan los resultados. Si las condiciones financieras o ambientales cambian, o, en el caso de los automóviles autónomos, si las condiciones de la carretera se deterioran, la IA puede tener en cuenta los nuevos datos y ajustar su toma de decisiones en consecuencia.

Además, la IA incorpora aprendizaje automático y redes neuronales profundas.

El aprendizaje automático utiliza grandes cantidades de datos y sofisticados algoritmos informáticos para hacer predicciones. Las grandes cantidades de datos son cruciales porque los algoritmos de aprendizaje automático necesitan evaluar tantos resultados pasados como sea posible para producir predicciones correctas. A medida que la IA se desarrolla y se vuelve más capaz, es probable que pueda predecir con mayor y mejor precisión.

El aprendizaje automático puede ser supervisado o no supervisado.

• En el aprendizaje automático supervisado, los datos vienen con información útil, como etiquetas o hechos interpretados, digamos que el agua se congela a 0 grados Celsius, para ayudar a que el aprendizaje automático progrese más rápidamente.
• El aprendizaje automático no supervisado solo proporciona datos sin etiquetas o hechos asociados, por lo que el algoritmo debe aprender a interpretar patrones y hacer interpretaciones correctas por sí solo. El aprendizaje automático sin supervisión incluye lo que se conoce como aprendizaje de refuerzo, en el que los algoritmos eligen y producen sus propios datos a medida que aprenden.

La IA también funciona utilizando lo que se conoce como redes neuronales profundas o DNN. Las redes neuronales profundas combinan varias tareas de aprendizaje en un solo paquete para crear aprendizaje automático de uso general o GPML. El beneficio de GPML es que puede comprender fácilmente una variedad de entradas, como video, audio e información textual.

Famosos ejemplos de IA en la historia

Los sistemas de IA han sido titulares en las últimas décadas. La computadora Deep Blue de IBM podría vencer a los grandes maestros en el ajedrez hace más de 20 años y, más recientemente, su Watson ha  superado a los campeones de Jeopardy en Jeopardy .

Los experimentos de IA de IBM han existido durante décadas, pero se han vuelto gradualmente más sofisticados con la creación de algoritmos más potentes. Ganar en Jeopardy, por ejemplo, es un desafío más grande que ganar en el ajedrez porque Jeopardy es un juego basado en el lenguaje. Por lo tanto, la máquina tiene que analizar los matices infinitos del lenguaje, los idiomas, las referencias culturales y otros aspectos de la comunicación humana en lugar de simplemente elaborar estrategias sobre los movimientos en una pizarra.

Una razón por la que los programas de IA son tan expertos en el ajedrez es que abordan el problema de manera diferente que los humanos. Cuando jugamos al ajedrez, normalmente empleamos una mezcla de reconocimiento de patrones e intuición como parte de nuestra estrategia. Una computadora también realiza el reconocimiento de patrones, pero en segundos, también puede buscar en una base de datos masiva de posibles posiciones y resultados para determinar su mejor movimiento.

Cuando Watson aprende a jugar a Jeopardy, hace casi lo mismo: utiliza  enfoques estadísticos y orientados a las reglas  para interpretar las preguntas y reducir las respuestas. Luego incorpora comentarios de los resultados que obtiene, de modo que gradualmente pueda determinar qué algoritmos funcionan mejor y bajo qué circunstancias. Este “aprendizaje” ayuda al sistema a encontrar respuestas con mayor precisión en el futuro.

Por supuesto, la mayoría de las empresas no necesitan sus computadoras para jugar al ajedrez o ganar juegos de trivia. Pero las mismas cualidades que ayudan a la IA a ganar partidos de ajedrez y juegos de Jeopardy también pueden traducirse en aplicaciones profesionales.

Por ejemplo, es poco probable reemplazar a los médicos por sistemas de IA porque muchos de los matices del diagnóstico, el tratamiento de la enfermedad y la relación paciente-médico son difíciles de encapsular en un conjunto de datos. Pero la IA puede proporcionar un complemento útil a un médico humano.

Un programa de IA podría desplazarse por cientos de miles de diagnósticos potenciales o protocolos de tratamiento y ofrecer sugerencias en un entorno médico. Watson ya ha demostrado ser útil de esta manera debido a sus capacidades de  reconocimiento de voz y visión artificial . Puede analizar imágenes radiológicas, por ejemplo, y comunicar sus hallazgos a los médicos.

Tipos de IA

La IA se puede dividir en dos tipos:  IA limitada e IA general.

• La IA restringida, que existe en muchas aplicaciones en la actualidad, es la IA creada para realizar tareas específicas y definidas. Puede encontrarse en chatbots, programas de reconocimiento de voz, servicios de traducción automática y automóviles autónomos. Las computadoras de empresas como Amazon, Google y Netflix también utilizan la IA para analizar los patrones de navegación, compra y visualización de los consumidores, y utilizan esos patrones para hacer recomendaciones personalizadas.
• La IA general , que tenemos el potencial de convertir en una herramienta más poderosa en el futuro, abarca sistemas de aprendizaje automático que pueden utilizarse en una amplia variedad de aplicaciones. En su forma ideal, la IA general puede aprender más rápidamente que los humanos, y sus capacidades pueden superar las capacidades humanas en tareas intelectuales y de rendimiento.

Actualmente, las computadoras no pueden comunicarse exactamente como los seres humanos, y también tienen limitaciones en términos de qué tan bien pueden “explicar” sus opciones o recomendaciones cuando se les pregunta. Pero ofrecen muchas ventajas en entornos profesionales.

El impacto de la IA en la economía mundial

El impacto económico global de la IA ya es sustancial. La IA afecta el crecimiento económico de diversas maneras:

• Aumento de la productividad y las oportunidades comerciales: Uno de los impactos de la IA en el crecimiento económico proviene de sus efectos macroeconómicos. Por ejemplo, cuando la IA aumenta el crecimiento de la productividad, ese crecimiento de la productividad también aumenta el crecimiento económico. También aumenta las oportunidades de comercio internacional.
• Mejor gestión de unidades de producción complejas: la IA ayuda a las empresas a manejar mejor unidades de producción complejas y lejanas al proporcionar un sistema de gestión centralizado. Por ejemplo, una empresa puede usar la IA para administrar sus almacenes de manera más eficiente, predecir la demanda de los consumidores y mejorar la precisión de sus sistemas de entrega y respuesta rápida.
• Expansión de plataformas digitales: el comercio a través de plataformas digitales es posible gracias a la tecnología de IA. El sitio de subastas en línea eBay, por ejemplo, utiliza la IA para automatizar sus operaciones.

Cómo la IA ayuda a las empresas a expandirse a nivel mundial

La expansión global y la IA han tenido una asociación fructífera. La IA ayuda a las empresas a expandirse globalmente de varias maneras:

• Fácil expansión a través de plataformas digitales: la automatización de IA a través de plataformas digitales proporciona una manera conveniente para que las empresas se expandan internacionalmente. En los Estados Unidos, el 97% de las pequeñas empresas que están activas en eBay, que utiliza IA, exportan algunos de sus productos. En comparación, solo el 4% de las empresas fuera de línea que no utilizan IA exportan sus productos.
• Servicios de traducción precisa: AI también proporciona servicios de traducción instantáneos y precisos que mejoran el diálogo, disminuyen las fallas de comunicación y hacen que la cooperación internacional sea mucho más ágil y eficaz. Se ha demostrado que el uso de traducciones de IA en los negocios tiene un efecto positivo en los ingresos comerciales, un efecto que equivale a disminuir la distancia entre los países en  más del 35%.
• Mejorar las negociaciones comerciales: la IA no solo mejora las comunicaciones, sino que también mejora sus resultados. La IA se puede utilizar para analizar las trayectorias económicas de los socios de negociación en diversos escenarios, predecir cómo las diferentes variables en el escenario comercial afectarán los resultados y predecir las respuestas comerciales de los países que no son parte de la negociación. Brasil, por ejemplo, ha desarrollado una Iniciativa de tecnología inteligente + comercio que enfatiza la inclusión de la IA como componente de las negociaciones comerciales.
• Gestión de la cadena de suministro: los sistemas de IA también pueden responder a la cadena de suministro en tiempo real. Pueden detectar patrones y tendencias, y pueden predecir dónde y cuándo aumentará la demanda. También pueden aumentar automáticamente la producción para satisfacer esa demanda, o pueden disminuir la producción para responder a la disminución de la demanda, reduciendo así el desperdicio de mano de obra y el excedente de inventario. Para las empresas en expansión que necesitan una forma de descubrir cómo suministrar la cantidad óptima de productos a un nuevo mercado, la IA ha demostrado ser invaluable.
• Automatización de tareas rutinarias: Cuando las empresas se expanden, por lo general quieren enfocar sus energías en tareas de mayor nivel, como la estrategia, y menos en tareas de menor nivel, como los asuntos burocráticos. La IA puede ayudar mediante la automatización de tareas rutinarias y burocráticas. Por ejemplo, a medida que las empresas incorporan nuevos trabajadores en diferentes países, pueden tener dificultades para gestionar tareas como la nómina y proporcionar beneficios. La IA puede ayudar a automatizar estas tareas y a evitar que los trabajadores humanos se frustren y se compliquen.
• Mayor eficiencia y precisión: la IA también puede optimizar diferentes procesos dentro de una empresa al hacerlos más eficientes y precisos. Si un empleado humano está realizando tareas de nómina o inscribiendo a empleados en planes de seguro médico, podría cometer un error o dos, lo que provocaría demoras, pagos incorrectos o falta de cobertura. Con un sistema automatizado que nunca se cansa o distrae, la probabilidad de errores se vuelve mucho menor. Y un algoritmo de IA puede completar sus cálculos y entradas de datos más rápido que un empleado humano, lo que también aumenta la eficiencia.

¿Cómo afectará la IA a la expansión global en el futuro?

Es probable que la IA afecte la expansión global en el futuro con mucha más fuerza que en la actualidad. Una razón es que adoptar nuevas tecnologías e incorporarlas de manera efectiva lleva tiempo. A medida que las empresas usan más la IA y comprenden mejor lo que la IA puede hacer por ellas, podrán hacer un uso más efectivo de sus capacidades.

Y a medida que la IA mejora, su impacto también aumentará. El McKinsey Global Institute estima que, debido a que es probable que los efectos de la IA muestren un crecimiento logístico, aumentando a lo largo de una curva en forma de S, el impacto de la IA en la economía global será tres veces mayor en 2030 que lo es hoy.

En el futuro, es probable que la IA afecte la expansión global de las siguientes maneras:

• Mejorar las predicciones de tendencias futuras:  Gran parte del éxito de un negocio internacional se basa en su capacidad para predecir y responder a tendencias futuras. La IA puede ayudar en esta área al pronosticar con precisión esas tendencias con modelos predictivos y permitir que las empresas tomen decisiones más informadas a medida que se expanden a los mercados internacionales.
• Mayor fabricación inteligente: la fabricación inteligente requiere interconexión entre sistemas de sensores, sistemas cibernéticos y maquinaria física. A medida que la IA se vuelve más sofisticada, puede mejorar enormemente la fabricación inteligente al especializarse y agilizar procesos específicos. La IA también puede permitir una fabricación constante, a cualquier hora del día o de la noche, para aumentar la productividad. Y sus sistemas sensoriales, junto con su menor dependencia de los operadores humanos, también pueden aumentar la seguridad en la planta de fabricación.
• Mayor capacidad para analizar la evidencia y sacar conclusiones: en el futuro, la IA puede utilizarse para leer e interpretar grandes volúmenes de datos. En el campo legal, por ejemplo, la IA podría funcionar en gran medida de la manera en que lo hace un asistente legal, pero a velocidades mucho más altas: leer grandes cantidades de casos precedentes y recopilar información relevante para su uso en casos actuales.
• Mayor automatización de tareas: en los procesos de recursos humanos (RR. HH.), por ejemplo, la automatización puede ayudar a agilizar el reclutamiento, la incorporación, la capacitación, la nómina y la prestación de beneficios. Y las formas más sofisticadas de IA probablemente podrán analizar la ley fiscal y las regulaciones internacionales de manera mucho más rápida y eficaz que los seres humanos. Por lo tanto, la automatización de estos procesos a través de la IA ayudará a las empresas a ahorrar tiempo y mano de obra y disminuir su vulnerabilidad a las sanciones.
• Vehículos autónomos más confiables: los vehículos autónomos, o autos autónomos, tienen muchos sensores, específicamente, radares y detectores de luz, que recopilan información sobre objetos alrededor del vehículo. El sistema de IA utiliza estos datos para tomar decisiones instantáneas sobre cuán cerca están los objetos, si hay peligros en la carretera y qué camino debe tomar para evitarlos. Los vehículos autónomos pueden ayudar a las empresas a ahorrar dinero a medida que se expanden; no tendrán que pagar a los conductores. Tampoco tendrán que capacitar a los empleados para aprender nuevas reglas de carretera en diferentes países, ya que un sistema de IA puede aprenderlas instantáneamente. Y los desarrollos en IA pueden hacer que estos vehículos sean más seguros y aumentar su presencia en la carretera.
• Mayor precisión y eficiencia: Podemos pensar que nuestros procesos de IA son relativamente eficientes ahora, pero existen algunos errores en los sistemas de IA. ¿Alguna vez ha llamado a la línea de farmacia automatizada para resurtir una receta, solo para que el sistema de IA se confunda y lo transfiera a un humano para resolver el problema? ¿O alguna vez ha interactuado con un chatbot que no pudo proporcionar información útil? En el futuro, los sistemas más sofisticados conducirán a un rendimiento mejorado casi humano y a una reducción de errores y limitaciones.
• Mayor enfoque en las innovaciones comerciales: cuando las empresas deben enfocarse menos en los procesos cotidianos de rutina, sus recursos mentales y creativos se vuelven libres para hacer un trabajo de mayor nivel. En el futuro, a medida que la IA se vuelva más sofisticada, asumirá cada vez más funciones administrativas dentro de una empresa. Por lo tanto, liberará el poder de la empresa para asumir más desafíos intelectuales y dar saltos creativos. Un mayor enfoque en la visión y la creatividad probablemente conducirá al éxito internacional.
• Rentabilidad: la IA es más rentable que los empleados humanos porque solo requiere un costo de compra. No necesita un salario, aumentos, beneficios de salud ni contribuciones para la jubilación. Tampoco se enferma, pierde el trabajo o experimenta pérdidas de productividad. A medida que las empresas adoptan la IA cada vez más, es probable que vean que sus costos operativos disminuyen y las ganancias aumentan. Estos dos datos se combinan para liberar el capital tan necesario para las empresas de expansión global.

Obtenga más información sobre la  plataforma de expansión global de Globalization Partners

Cuando esté listo para usar la tecnología de IA para automatizar sus procesos de RR. HH. y eliminar la burocracia legal con facilidad, recurra a una organización de empleador profesional (PEO) como Globalization Partners.

Nuestra plataforma de expansión global puede  realizar tareas de reclutamiento, nómina y beneficios de manera eficiente y precisa, para que sus mejores impulsores y pensadores puedan volver al trabajo crítico de elaborar estrategias y desarrollar nuevas ideas creativas para ayudarlo a expandirse.

Póngase en contacto hoy mismo para obtener más información. Para obtener más consejos sobre la expansión internacional, asegúrese de descargar nuestra guía sobre los principales 10 errores de expansión internacional que debe evitar

Descargar el libro electrónico