En todas las industrias, ahora las empresas son de tecnología y datos. Cuanto antes se comprenda y viva eso, más rápido se alcanzarán las necesidades y expectativas de los clientes, se creará más valor comercial y se crecerá. Es cada vez más importante reinventar los negocios y utilizar tecnologías digitales para crear nuevos procesos comerciales, culturas, experiencias y oportunidades para los clientes.

Uno de los mitos sobre la transformación digital es que se trata de aprovechar la tecnología, pero no significa solo ello. Para tener éxito, la transformación digital requiere y se basa inherentemente en la diversidad. La inteligencia artificial (IA) es el resultado de la inteligencia humana, habilitada por sus talentos y también susceptible a sus limitaciones.

Por tanto, es imperativo que las organizaciones y los equipos hagan de la diversidad una prioridad y la piensen más allá del sentido tradicional. La diversidad se centra en tres pilares clave:

Personas

Son la parte más importante de la inteligencia artificial; desde el hecho que son quienes la crean. La diversidad de personas, el equipo de tomadores de decisiones en la creación de algoritmos de IA, debe reflejar la diversidad de la población en general.

Esto va más allá de asegurar oportunidades para las mujeres en roles de inteligencia artificial y tecnología. Además, incluye todas las dimensiones de género, raza, etnia, conjunto de habilidades, experiencia, geografía, educación, perspectivas, intereses y más. ¿Por qué? Cuando se tienen diversos equipos que revisan y analizan datos para tomar decisiones, mitiga las posibilidades de que sus propias experiencias, privilegios y limitaciones individuales y exclusivamente humanas, los ceguen a las experiencias de los demás.

Colectivamente, tenemos la oportunidad de aplicar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para impulsar el futuro y hacer el bien. Eso comienza con diversos equipos de personas que reflejan la diversidad total y las ricas perspectivas de nuestro mundo.

La diversidad de habilidades, perspectivas, experiencias y geografías jugó un papel clave en la transformación digital. En Levi Strauss & Co., la estrategia de crecimiento y el equipo de inteligencia artificial no incluyen únicamente a científicos e ingenieros de datos y aprendizaje automático. Recientemente se contactaron con empleados de toda la organización en todo el mundo y deliberadamente se propusieron capacitar a personas sin experiencia previa en codificación o estadísticas. 

No se limitaron los antecedentes requeridos; simplemente se buscaron personas curiosas en la resolución de problemas, analíticas por naturaleza y persistentes para buscar diversas formas de abordar los problemas comerciales. La combinación de habilidades minoristas de expertos existentes y conocimiento agregado de aprendizaje automático significó que los empleados que se graduaron del programa ahora tengan nuevas perspectivas significativas además de su valor comercial. Esta iniciativa única en su tipo en la industria minorista ayuda a desarrollar un banco diverso y talentoso de miembros del equipo.

Datos

Las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático son tan buenas como los datos que se ingresan en el sistema. A menudo se limita a pensar en los datos en términos de tablas estructuradas (números y cifras), pero los datos son cualquier cosa que se pueda digitalizar.

Las imágenes digitales de los jeans y remeras que se producen en Levi Strauss durante los últimos 168 años son datos. Las conversaciones de servicio al cliente (grabadas solo con permisos) son datos. Los mapas de calor de cómo se mueven las personas en las tiendas son datos. Las reseñas de los consumidores son datos. Hoy, todo lo que se puede digitalizar se convierte en datos. Se necesita ampliar la forma en que pensamos en los datos y asegurarnos de que constantemente se introducen todos en el trabajo de IA.

La mayoría de los modelos predictivos utilizan datos del pasado para predecir el futuro. Suele ser complejo tener datos anteriores para referencia. En la moda, se mira hacia el futuro para predecir las tendencias y la demanda de productos completamente nuevos, que no tienen historial de ventas. 

Se utilizan más datos que nunca, por ejemplo, tanto imágenes de los nuevos productos como una base de datos de productos de temporadas pasadas. Después se aplican algoritmos de visión por computadora para detectar similitudes entre los productos de moda nuevos y pasados, lo que ayuda a predecir su demanda. Estas aplicaciones proporcionan estimaciones mucho más precisas que la experiencia o la intuición, y complementan las prácticas anteriores con predicciones basadas en datos e inteligencia artificial.

Herramientas y técnicas

Además de las personas y los datos, se debe garantizar la diversidad en las herramientas y técnicas que se utilizan en la creación y producción de algoritmos. Algunos sistemas y productos de IA utilizan técnicas de clasificación, que pueden perpetuar los prejuicios raciales o de género.

Por ejemplo, las técnicas de clasificación asumen que el género es binario y comúnmente asignan a las personas como “hombres” o “mujeres” según su apariencia física y suposiciones estereotipadas, lo que significa que todas las demás formas de identidad de género se borran. Eso es un problema, y ​ toca a todos los que trabajan en este espacio, en cualquier empresa o industria, prevenir los prejuicios y avanzar en las técnicas para capturar todos los matices y rangos de la vida de las personas. Por ejemplo, podemos eliminar la raza de los datos para intentar hacer que un algoritmo sea ciego a la raza mientras nos protegemos continuamente contra el sesgo.

El compromiso con la diversidad en los productos y sistemas de inteligencia artificial usan herramientas de código abierto, siendo las más diversas porque están disponibles para todos  y personas de todos los orígenes y campos trabajan para mejorarlas y promoverlas, enriqueciéndolas con sus experiencias y, por lo tanto, limitando los prejuicios.

La diversidad de personas, datos, técnicas y herramientas está ayudando a Levi Strauss & Co. a revolucionar su negocio y toda la industria, transformando lo manual en automatizado, lo analógico en digital y lo intuitivo en predictivo. También está construyendo sobre el legado de los valores sociales de la empresa, que fue sinónimo de igualdad, democracia e inclusión durante 168 años. La diversidad en la IA es una de las últimas oportunidades para continuar con este legado y dar forma al futuro de la moda.

Fuente

Leave a Reply