Convertirse en una potencia de la IA significa ‘ir con todo’

Hay muchas organizaciones que están incursionando en la IA, pero relativamente pocas han decidido apostar por la tecnología. Una que está decididamente en ese camino es Mastercard. 

Empleando una combinación de adquisiciones y capacidades internas, Mastercard tiene el objetivo claro de convertirse en una potencia de IA. ¿Qué significa ese término y cómo se aplica en la empresa?

¿Qué es una potencia de IA?

Algunos se refieren a la idea de una adopción agresiva y generalizada de la IA como “la IA primero”. Otros usan el término “alimentado por IA” o “todo en IA” (ese es el favorito de Tom, ya que es el título de su próximo libro sobre el tema). 

Mastercard prefiere la “potencia de la IA”. Independientemente del descriptor, el concepto se refiere a las organizaciones que aplican IA en todos sus negocios, utilizándola para transformar operaciones o desarrollar nuevos productos, servicios y modelos comerciales, o ambos. 

Estas empresas emplean múltiples tecnologías de IA, desarrollan muchos casos de uso y los ponen todos en implementación de producción.

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Como hemos señalado en columnas anteriores, este nivel de compromiso es inusual. 

En una encuesta de IA de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group de 2019, el 65% de los encuestados dijeron que no habían visto valor en sus inversiones recientes en IA, en parte porque se habían puesto en producción relativamente pocos proyectos. 

Los encuestados informaron que estaban asustados con la tecnología, y el 45% dijo que percibía algún riesgo para su negocio debido al uso de  IA (frente al 37 % dos años antes).

Para tener éxito y convertirse en una potencia de IA, las empresas deben tener un conjunto de requisitos previamente establecidos. 

Los líderes senior de la organización deben estar a bordo y comprometidos con el esfuerzo porque los casos de uso de IA deben permitir nuevas formas de hacer negocios y las potencias de IA inevitablemente invierten al menos una cantidad justa en IA. 

Se necesitan muchos datos de alta calidad porque así es como se entrenan los modelos de aprendizaje automático. 

Desde la perspectiva del talento, las empresas necesitan personas inteligentes que puedan desarrollar y aplicar sistemas de inteligencia artificial. Y es importante que una organización tenga una brújula ética sobre cómo usa la IA y otros recursos de información.

Mastercard tiene todos esos elementos esenciales. Su director ejecutivo, Michael Miebach, es un firme partidario de la IA en Mastercard. 

La empresa procesa 110 mil millones de transacciones de pago al año, ha contratado o adquirido muchos científicos de datos y sus ejecutivos tienen conocimientos digitales y de datos. 

También escribimos sobre cómo Mastercard fue una de las primeras organizaciones en dedicar un alto ejecutivo a cuestiones de ética de datos.

Construyendo las capacidades de IA de Mastercard

Mastercard ha adquirido capacidades de IA en los últimos años tanto para su uso interno como para beneficiar a sus clientes, incluidos bancos, comerciantes y consumidores.

Para mejorar su unidad comercial de datos y servicios, que brinda una variedad de servicios relacionados con datos, análisis e inteligencia artificial a clientes externos, adquirió Dynamic Yield, una empresa de software de personalización basada en inteligencia artificial.

Para respaldar su unidad de Cibernética e Inteligencia (C&I), que se enfoca en brindar interacciones seguras y sin fricciones para los consumidores, clientes y socios de Mastercard en todo el mundo, adquirió Brighterion, una empresa que utiliza IA para ayudar en la prevención del fraude; NuData Security, otra empresa de prevención de fraudes que utiliza biometría de comportamiento para reconocer a los usuarios; y RiskRecon, una empresa que detecta y clasifica el riesgo de ciberseguridad. 

Cada adquisición fue diseñada para ayudar a promover la confianza y la inclusión en el ecosistema digital.

C&I es el hogar de la organización global de IA de Mastercard. Está encabezado por Rohit Chauhan, vicepresidente ejecutivo de inteligencia artificial. 

Chauhan no es ajeno a los datos, ya que lideró las actividades de datos y servicios centradas en el cliente antes de asumir el rol de IA. Es Chauhan quien está encargado de hacer de Mastercard una potencia de IA.

Chauhan y su equipo están trabajando en una variedad de frentes para hacer que la IA sea omnipresente, “como la electricidad“, dijo. 

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Hay cinco pilares básicos de los esfuerzos de IA de la empresa:

• Impulsar productos y servicios usando IA.

La primera incursión en esta área fue la detección de fraudes, pero Mastercard ha aprovechado estos esfuerzos en muchos productos y servicios diferentes para los clientes, incluida la autenticación y las devoluciones de cargo. 

Este trabajo en última instancia abarcará todos los componentes del ciclo de pago.

• Potenciar las operaciones comerciales internas utilizando IA.

Chauhan dijo que está más orgulloso de una aplicación de pronóstico basada en IA que predice cuántos negocios hará Mastercard con 90 días de anticipación con un 99 % de precisión. 

La empresa también ha creado módulos de mantenimiento predictivo basados ​​en IA que se ejecutan en servidores de transacciones iniciados por comerciantes, a través de los cuales se transmiten todos los mensajes de transacciones. 

Los módulos predicen qué servidores dejarán de funcionar antes de que realmente lo hagan.

• Apoyar a los clientes en sus propios viajes de IA.

Chauhan dijo que las empresas a menudo se atascan en la big data y luchan con la adopción de nuevas tecnologías. 

Además de ofrecer a los clientes productos basados ​​en IA, Mastercard ha creado un programa llamado AI Express que trabaja con los clientes para identificar sus propios casos de uso de IA y crear pruebas de concepto en seis a ocho semanas. 

El equipo de C&I ya lo ha hecho para muchos bancos diferentes en todo el mundo.

• Perseguir la IA para siempre.

Mastercard está tratando de utilizar la IA para mejorar la sostenibilidad y la calidad de vida. 

Tiene varios proyectos de IA en marcha relacionados con el crecimiento inclusivo y el desarrollo comunitario. 

Se está asociando con la organización mundial sin fines de lucro Accion para mejorar la toma de decisiones crediticias de microfinanzas con IA. 

El Centro Mastercard para el Crecimiento Inclusivo se está asociando con el Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Chicago y Data.org para aumentar el impacto social a través de la ciencia de datos. El objetivo es desarrollar la capacidad del talento en ciencia de datos en comunidades marginadas de todo el mundo.

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• Priorizar la IA ética.

En 2019, Mastercard replanteó una posición sólida en la responsabilidad de los datos que enfatiza la propiedad, el control y la capacidad de los clientes para beneficiarse de sus datos. 

En IA, un proceso de diseño de productos garantiza que los datos y los modelos cumplan con los criterios de la empresa con respecto a la transparencia, la falta de sesgo y el cumplimiento normativo. 

La directora de datos, JoAnn Stonier, tiene un fuerte enfoque en esos temas, como se describe en un podcast reciente de MIT SMR sobre IA.

Chauhan cree que la IA eventualmente debería impregnar la empresa y residir dentro de cada una de sus divisiones, pero por ahora, su grupo centralizado dentro de C&I es necesario para convencer a las unidades de negocios de la importancia de la IA, ayudarlas a desarrollar casos de uso, desarrollar pruebas de concepto con ellos, y capacitar a su gente en habilidades de IA.

El grupo de Chauhan está tratando de desarrollar la capacidad organizacional en una variedad de áreas, lo que incluye capacitar a las personas en las unidades comerciales.

 “Realmente creo que es posible capacitar al personal existente”, nos dijo. El grupo de IA está identificando los mejores conjuntos de herramientas y relaciones con los proveedores para la empresa, creando conjuntos de datos y “almacenes de características” de IA (colecciones de variables reutilizables y bien documentadas para su uso en modelos de aprendizaje automático) y creando una infraestructura para respaldar la implementación de producción.

El grupo también está desarrollando un sólido proceso de gobernanza para la IA, que incluye tanto las capacidades humanas como las que involucran herramientas de automatización, como las operaciones de aprendizaje automático. 

Mastercard está experimentando con el aprendizaje automatizado, que Chauhan cree que eventualmente potenciará el trabajo de muchos “científicos de datos ciudadanos” en la empresa, aunque es una etapa temprana de ese proceso.

El mayor desafío para muchas organizaciones en estos días es adquirir el talento adecuado para lograr sus objetivos. 

Mastercard ya ha dado grandes pasos en ese sentido, en parte a través de sus adquisiciones. 

Pero Chauhan confía en que Mastercard puede continuar aumentando sus capacidades a través de nuevas contrataciones y también de capacitación interna. 

Las organizaciones rara vez definen su objetivo cómo convertirse en una potencia de cualquier tipo sin confianza en su capacidad para lograrlo.

SOBRE LOS AUTORES

Thomas H. Davenport (@tdav) es Profesor Distinguido del Presidente de Tecnología de la Información y Gestión en Babson College, profesor invitado en la Escuela de Negocios Saïd de Oxford y miembro de la Iniciativa del MIT sobre la Economía Digital. Randy Bean (@randybeannvp) es un líder intelectual de la industria, autor y director ejecutivo de NewVantage Partners, una firma de consultoría de gestión y asesoría estratégica que fundó en 2001. Es autor del libro Fracasa rápido, aprende más rápido: Lecciones de liderazgo basado en datos en una era de disrupción, Big Data e IA (Wiley, 2021).

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