ENSAYO INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Las empresas, como sistemas compuestos a su vez de subsistemas con funciones y atributos propios, no son ajenas a la incursión de las nuevas tecnologías que buscan optimizar no solo procesos de producción, sino también agilizar y mejorar decisiones gerenciales con el fin de mejorar su productividad en un entorno económico fuertemente competitivo y globalizado.

Dentro de las nuevas tecnologías, la inteligencia artificial ha tomado un papel dominante en la actualidad y se proyecta como una posible solución a la baja competitividad de las empresas de países emergentes como el nuestro. Desde los procesos básicos de la gerencia como el análisis de solvencia de una determinada organización, la IA puede jugar un papel innovador, pues de forma clásica determinar el estado de solvencia depende de una serie de datos y valores propios de la empresa sumados a factores externos que en conjunto son generalmente analizados por técnicas estadísticas que dependen de la experiencia del gerente, con el riesgo de sesgos que genera partir desde hipótesis restrictivas basadas en su subjetividad. Por el contrario, sistemas de IA conocidos como “sistemas de expertos”, que son básicamente software programados en base a una serie de conocimientos de personas expertas en un tema, plasmados en códigos de programación, a partir de los cuales se puede llevar a cabo un análisis más especializado de los datos, contemplado muchas mas posibilidades o factores que una única persona puede olvidar o simplemente desconocer, estos sistemas de expertos no parten de hipótesis preestablecidas y se enfrentan a los datos de una forma totalmente exploratoria, configurándose como procedimientos menos susceptibles al sesgo. (1)

Sin embargo, con el advenimiento de sistemas más complejos de IA su aplicabilidad se ha extendido más allá de la contabilidad empresarial. En las empresas de manufactura se han desarrollado sistemas conocidos como “redes neuronales” cuyo objetivo es emular el funcionamiento de la transmisión y análisis de conocimiento del cerebro humano. Estos sistemas se componen, al igual que el cerebro de una serie de receptores de información que detallan el funcionamiento en todo momento de los sistemas de producción, al mismo tiempo analizan la forma en que se ejecuta y son capaces de detectar errores, retrasos o gastos excesivos en una cadena de producción, generando información útil sobre posibles cuellos de botella en el proceso y muchos incluso ahorran el proceso gerencial de toma de decisiones, pues se encargan de resolver el problema encontrado basado en el conocimiento obtenido de datos históricos de producción, requerimientos de la empresa y parámetros propios de su entorno económico, además son capaces de generar patrones de conocimiento en base a su experiencia generando el desarrollo de herramientas que permitan reducir costos, distribuir recursos, acelerar procesos y muchas mas acciones que mejoran la producción de los bienes y productos finales. (2)

Un proceso que también puede verse optimizado es el mejoramiento de la calidad de los productos, pues permiten detectar y reducir al mínimo los errores en el proceso de su fabricación pues como refiere Galindo “con el control y la automatización de los procesos es posible alcanzar estándares de calidad más altos, pues el proceso manual sin control es más susceptible a errores” (3). Además, la IA aplicada en sistemas de control de calidad permite disminuir o evitar posibles devoluciones de productos por defectos de producción o disgusto en su funcionalidad, pues detectan cuales son los errores típicos de la producción que generan la devolución del cliente y se enfocan en evitarlos, mejorando la imagen de la organización que tiene el cliente y posicionándola en su mercado. La cadena de distribución de productos puede también ser mejorado con sistemas inteligentes de geolocalización que detecten tiempos muertos en los trayectos, escogiendo de forma dinámica las mejores rutas para disminuir tiempos y costos, además permite tomar decisiones en cuanto la efectividad del personal en cumplir con entregas, por lo cual facilita a la gerencia la redistribución más adecuada del talento humano.

Por otro lado, las empresas de servicios también han logrado mejoras considerables con el uso de estas tecnologías. Un ejemplo actual es la respuesta de los servicios de salud ante la emergencia generada por la pandemia de COVID-19, muchos países han lanzado herramientas de IA para retrasar y evitar el colapso de las instalaciones físicas de sus hospitales. Por ejemplo, según datos oficiales de la organización panamericana de la salud, Panamá ha venido creciendo en el uso de aplicaciones inteligentes que recolectan información clínica, demográfica y social de los pacientes para determinar si personas con síntomas respiratorios requiere o no una atención directa por personal de salud, derivando así a los enfermos leves y ahorrando gastos de atenciones innecesarias que mejoran la estabilidad financiera de estas empresas. (4)

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