Rita Estévez.
En los últimos meses la IA generativa ha vuelto a capturar la atención del mundo empresarial y tecnológico, generando un gran debate sobre si se trata de una tendencia real o es simplemente una revolución pasajera.
En mi opinión la respuesta es clara, la IA Generativa es una tecnología solvente que transformará nuestras empresas y aportará un gran valor económico. Es sólo cuestión de tiempo.
Son varios los motivos para afirmar que la IA generativa no es un hype, sino una tecnología con un futuro prometedor.
En primer lugar, la IA generativa es ya una realidad. Distintas aplicaciones comerciales de la IA gen están ya en uso en las empresas, generando resultados positivos tangibles y medibles. Algunos ejemplos vividos en primera persona, son: chatbots inteligentes que realizan una atención al cliente 100% autónoma, con una mejor experiencia de cliente y un ahorro significativo en llamadas a los call centers (40-60%); soluciones IA que analizan la información desestructurada del cliente posibilitando ofertas más personalizadas; soluciones para escribir o revisar código software de una manera más eficiente (+30%) o aquellas que permiten la optimización de operaciones al explotar la información de la empresa de forma más óptima.
El éxito ha sido tal, que el 80% de las organizaciones ha aumentado su inversión en esta tecnología este año. Un mercado liderado por EEUU -donde más del 40% de las empresas están adoptándola- con Europa a la zaga en innovación.
El segundo elemento que avalaría el interés por esta tecnología es el fuerte compromiso por parte de las grandes Tecnológicas con la IA Generativa. Sólo este año se espera una inversión superior a los 40.000 millones de dólares. No sólo para el desarrollo de nuevos modelos LLMs (Large Language) con funcionalidades cada vez más avanzadas(como el GPT4o, Llama 3.2, Mistral Nemo 12B, etc.), sino también para el desarrollo de aplicaciones corporativas de IA gen, al incorporar esta tecnología de forma embebida en las grandes plataformas software comúnmente utilizadas (SAP, Oracle, Salesforce, etc.).
¿Y por qué entonces la adopción de la IA generativa está siendo más lenta de lo esperado?
Estamos ante un proceso extraordinariamente complejo. El entusiasmo surgido en el 2023 en torno a la IA generativa y su relativa facilidad de uso, dio lugar a numerosas "pruebas piloto" que sirvieron a las empresas para entender su gran valor estratégico, pero también determinar que para transformar su potencial en una ventaja económica sostenible, había que incorporar esta tecnología a escala en los procesos de la compañía.
La dificultad de este salto explicaría por qué la adopción de la IA generativa está llevando más tiempo. La transformación necesaria en la compañía es profunda, y precisa de una planificación estratégica que afronte proactivamente cada uno de los desafíos que plantea.
Estos son los principales "deberes" a los que se están enfrentando las empresas para poner la IA generativa en "producción":
- Definir un enfoque flexible en cuanto al modelo de IA (LLM) a utilizar. La IA gen es una tecnología en constante evolución, pero la elección del modelo es cada vez menos crítica. Lo importante será construir una infraestructura dinámica que permita cambiar de proveedor o de modelo con relativa facilidad.
- Afrontar los retos de ética, privacidad y sesgos algorítmicos con la definición de un modelo de gobernanza integral, centralizado y con protocolos de riesgo eficaces. A ello contribuirá también la nueva regulación europea de la IA que define un marco claro para su uso responsable. Además de definir un modelo de gobernanza financiera, decidiendo sobre niveles de inversión e indicadores de medición del gasto y resultados – FinOps- de forma que se garantice su sentido económico.
- Centrar esfuerzos en mejorar la infraestructura tecnológica. Asegurar la calidad de los datos – clave para personalizar los modelos - y preparar los sistemas la mayor carga de trabajo asociada al entrenamiento e inferencia de los modelos e integrar la IAgen en los sistemas existentes.
- Incorporar el talento y las competencias técnicas necesarias para la gestión de modelos, bases vectoriales, ingeniería contextual o prompting. Así como formar a toda la organización para que haga un uso eficiente de la IA generativa
- Y por último reflexionar en profundidad sobre cómo mitigar el impacto de la IA generativa en nuestros equipos y cultura corporativa. Evaluar el futuro de la actividad, implicaciones en la organización, necesidades de formación y definir una hoja de ruta clara.
Desafíos, todos ellos, clave, que la compañía afrontará con cautela en los próximos 2, 3 años en paralelo con un mejor conocimiento de la tecnología.
Pero el veredicto es claro: la IA generativa "llegó para quedarse" y su potencial empresarial es enorme.
*** Rita Estévez, consejera independiente Línea Directa, Vodafone/Zegona y MoraBanc.