Siempre que surge una nueva tecnología se tiende a creer que se necesitan nuevas formas de gestión empresarial, nuevas estructuras organizativas y una plantilla totalmente nueva. Esta sensación existe, sobre todo, frente a las llamadas tecnologías cognitivas, las cuales comprenden diferentes aproximaciones a la inteligencia artificial (IA), al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo. Algunas personas han defendido la creación de puestos como el "director de cognición"; y desde luego, muchas empresas se están apresurando a contratar expertos con experiencia en aprendizaje profundo. "Nuevo y diferente" es el ethos que domina nuestra época.

Sin embargo, nosotros creemos que las empresas de éxito pueden utilizar las tecnologías cognitivas como una oportunidad para evolucionar y crecer a partir del trabajo previo. Para las empresas que ya basaban sus resultados en análisis de big data, el aprendizaje automático no supone un salto demasiado grande. Si una empresa tiene experiencia con sistemas expertos, también estará familiarizada con algunos de los cambios organizacionales y de procesos necesarios para adaptar las herramientas cognitivas contemporáneas. Es probable que estas empresas ya hayan preparado incluso las estructuras internas necesarias para fomentar y promover la adopción de nuevas tecnologías y modelos de negocio. Es probable incluso que tengan prevista la forma de facilitar entre sus trabajadores el desarrollo de las nuevas habilidades necesarias.

Dos buenos ejemplos de combinar prácticas y procedimientos consolidados con tecnologías cognitivas para alcanzar el éxito empresarial son American Express y Procter & Gamble (P&G). Las dos empresas persiguen de forma activa iniciativas tecnológicas. Las dos están en su segundo siglo de vida: si no fueran capaces de adaptarse al cambio e implementar nuevas tecnologías con eficacia, ya habrían dejado de existir. 

Hemos podido hablar con directivos de primer nivel de cada una de las dos empresas sobre el auge de lo cognitivo dentro de sus organizaciones: el presidente global de riesgos crediticios y gestión de datos de American Express, Ash Gupta, y el director de datos y vicepresidente de tecnologías de la información de P&G, Guy Peri. Los dos ejecutivos tienen un largo historial de éxito dentro de sus organizaciones respectivas y han podido observar cómo han cambiado tanto la tecnología como el negocio en sí mismo durante 20 años o más.

Las dos empresas tienen también un expediente notable en lo que a inteligencia artificial (IA) se refiere. Gupta nos recordó el Authorizer's Assistant o asistente de autorización desarrollado por American Express, uno de los sistemas más exitosos de finales de la década de 1980. Como se describía en un conocido artículo de Harvard Business Review sobre dicha tecnología, el sistema hacía recomendaciones dirigidas a los agentes humanos sobre la aprobación (o el rechazo) de grandes operaciones de compra realizadas por los clientes.

P&G también ha desarrollado y utilizado varios sistemas expertos basados en reglas. Además de con el actual director de datos de la empresa (Guy Peri), también pudimos hablar con Franz Dill, un director de tecnología de P&G ya jubilado y cuyo trabajo se centró en el uso de IA durante las décadas de 1980 y 1990. Según Dill, el sistema experto más conocido que desarrollaron fue uno que mezclaba el café Folgers, el cual ya no es una marca de P&G. Ese sistema, nos contó Dill, ahorró más de 20 millones de dólares (unos 17,8 millones de euros) al año a P&G en costes de café verde. La empresa también desarrolló un sistema experto que ayudaba a los equipos de publicidad de P&G a utilizar, modificar y reutilizar los activos publicitarios de la empresa.

Tanto American Express como P&G son empresas que han explorado y planteado el uso de inteligencia artificial a lo largo de los años. Aunque es posible que la tecnología haya cambiado, los procesos innovadores que estas empresas adoptaron para incorporar nuevas tecnologías también han evolucionado. Sus prácticas de innovación con fundamentos sólidos ya ofrecen un buen punto de partida para avanzar. Las características de sus diferentes enfoques para las tecnologías cognitivas incluyen:

Aprovechar los puntos fuertes 

Hace ya un tiempo que American Express y P&G centraban parte de su actividad en las analíticas y, en los últimos años, el big data. Las dos compañías ven las tecnologías cognitivas como una extensión de ese enfoque analítico, no como un área totalmente nueva. Saben que muchas técnicas cognitivas están basadas realmente en estadísticas, que los mismos analistas y científicos de datos que trabajan con estadísticas tradicionales pueden formarse y aprender para trabajar con aprendizaje automático y otras formas de IA. Gupta y Peri son tanto responsables de tecnologías cognitivas como del big data y las analíticas en sus empresas respectivas.

Centrarse en el talento 

American Express y P&G son bien conocidas por sus políticas de personal y su forma de gestionar el talento; ahí, su trabajo con analistas y científicos de datos no es ninguna excepción. American Express ha construido una organización de 1.500 científicos de datos (radicados principalmente en la India y EE. UU.), de los cuales un número cada vez mayor lleva a cabo trabajos cognitivos. La plantilla de analistas y científicos de datos de P&G es algo más pequeña (de varios cientos de personas, más o menos) pero está muy por encima de la media de otras empresas de la industria. Aunque P&G tiene una cultura empresarial centrada en las nuevas contrataciones y la promoción interna, para los campos de ciencia de datos y el aprendizaje automático hizo una excepción y contrató a varias personas externas que ya contaban con el conocimiento y las habilidades necesarias.​

Ejecutar de forma interna la mayor parte del trabajo 

Tanto American Express como P&G siguen una filosofía de desarrollar sus propias capacidades y sistemas de tecnologías cognitivas. Por supuesto, ambas empresas trabajan con proveedores, pero se centran en herramientas de fuente abierta para el desarrollo interno. Como empresas, creen que es más eficaz y rentable desarrollar este tipo de capacidades internamente (al igual que hicieron en gran medida con la generación anterior de herramientas de IA).

Plantear aplicaciones que beneficien a la empresa y sus clientes 

Ambas empresas tienen una reconocida trayectoria de centrarse en el cliente. En consecuencia, ambas están planteando y buscando aplicaciones cognitivas que beneficien a sus clientes y a la vez creen valor operativo para su negocio. Por ejemplo, American Express se está centrando en la reducción del fraude crediticio, algo que implica un valor añadido tanto para los clientes como un beneficio interno para la empresa. Al crear formas de aprender a partir del contexto del cliente (como su ubicación actual), la empresa ya no necesita molestar a sus clientes con alertas de fraude innecesarias.

P&G, por su parte, aborda las necesidades de los consumidores, por ejemplo, con una app basada en una tecnología cognitiva llamada Olay Skin Advisor (asesor para la piel de Olay). Esta aplicación móvil permite a las mujeres hacerse selfis que después utiliza para analizar la edad real de su piel y recomendarles los productos de la marca más adecuados para ellas. P&G también desarrolla otro tipo de aplicaciones como bots basados en IA para procesar los pagos de clientes (funciones que también utilizarse como apoyo interno para TI y operaciones), además de sistemas de aprendizaje automático para optimizar los gastos de marketing, las cadenas de suministro y las promociones comerciales, algo que beneficia tanto a P&G como a sus propios clientes minoristas.

Aumentar, no automatizar 

Ninguna de estas organizaciones tiene, sin embargo, por objetivo eliminar grandes cantidades de puestos de trabajo con las tecnologías cognitivas. Según Gupta, "todos los análisis de datos que pueden realizar las tecnologías cognitivas ayudarán al negocio a crecer y, finalmente, a necesitar más personas". Los casos de uso de P&G para las tecnologías cognitivas tampoco persiguen reducir el número de trabajadores. Las dos empresas creen firmemente que los humanos y las máquinas colaborarán estrechamente a fin de aumentar capacidades en vez de automatizarlas.

Hemos seguido a estas empresas durante largo tiempo, desde sus primeros experimentos con sistemas expertos. No nos sorprende, por tanto, que se encuentren entre los usuarios pioneros de las tecnologías cognitivas dentro de las grandes empresas. Tampoco nos sorprende que estén fomentando la evolución y la innovación para lograr éxitos empresariales. Su adopción mesurada de las tecnologías cognitivas es tan solo una razón más por la que American Express y Procter & Gamble siguen ofreciendo una experiencia de calidad a sus clientes década tras década.