Adoptar la inteligencia artificial generativa en las empresas se ha convertido en una cuestión de estado, en una obligación impuesta por los mandatos de la moda (y, en ocasiones, también por orden directa de la junta directiva). Pero encontrar enseñas que la estén implementando a escala es extraordinariamente difícil, con salvedades como la de Repsol que hemos contado esta semana en DISRUPTORES - EL ESPAÑOL.

Llevar a escala esta tecnología y hacerlo de forma efectiva y eficiente no es sencillo. Encontrar los casos de uso que tengan un retorno de la inversión claro y contundente, tampoco. Las cifras lo reflejan: menos de un tercio de las organizaciones están siguiendo buenas prácticas para la adopción y escalado de la IA generativa.

Así lo dice un estudio de McKinsey recién publicado, que deja patente cómo muchas empresas aún carecen de hojas de ruta definidas o métricas claras para evaluar el impacto de la IA en su negocio. En otras palabras: todavía estamos en una fase de exploración más que de consolidación.

De nuevo, en este caso se revalida la brecha en la adopción entre grandes y pequeñas empresas. En concreto, las grandes empresas—aquellas con ingresos superiores a los 500 millones de dólares—están liderando la incorporación de la inteligencia artificial en su seno. No es algo que deba sorprendernos: estas compañías tienen los recursos para experimentar, reorganizar flujos de trabajo y designar líderes responsables de la gobernanza de la IA. Las pymes, en cambio, mantienen esa laguna de talento que les impide por el momento la adopción masiva de esta tecnología, más allá de usar ChatGPT como un usuario final.

Pero, ¿cómo afecta todo esto a la fuerza laboral? Aquí es donde entramos en un terreno espinoso. Mientras que algunas áreas como TI y desarrollo de productos experimentarán un aumento en la demanda de profesionales, otras funciones, como la gestión de la cadena de suministro y operaciones de servicio, podrían enfrentar una reducción de personal. Contradicciones al margen, lo esencial es evitar la tentación de caer en el neoludismo que promulgan las posiciones proteccionistas, al mismo tiempo que buscamos soluciones para no dejar a nadie atrás en esta transición.

No debemos olvidar, al respecto, que esta no es la primera vez que la automatización impacta de forma desigual en el empleo, pero la velocidad a la que esto ocurre con la IA generativa es alarmante. De ahí que el aviso de McKinsey no debe caer en saco roto: las empresas que no planifiquen esta transición con antelación podrían verse envueltas en conflictos laborales y problemas de retención de talento.

El entuerto con los perfiles profesionales no es el único reto que encuentran (y encontrarán) las empresas en su adopción de la inteligencia artificial generativa. Hay preocupaciones que atañen más allá de la privacidad de los datos o la seguridad informática; como la inexactitud de la información, la infracción de propiedad intelectual y la posibilidad de que los modelos generativos introduzcan sesgos perjudiciales en los procesos empresariales. ¿Cómo solventar esta situación? Es la pregunta del millón.

Me gustaría cerrar esta columna con una nota positiva y optimista respecto al impacto financiero que la IA generativa va a aportar a las cuentas de resultados de las empresas. Empero, más del 80% de los encuestados por la consultora afirman que aún no han visto un impacto tangible en el EBIT de sus empresas debido a la IA generativa. ¿Significa eso que esta tecnología no va a suponer un salto adelante para estas enseñas? Nada más lejos de la realidad: las organizaciones que solo buscan retornos rápidos podrían verse decepcionadas, mientras que aquellas con una visión a largo plazo probablemente cosecharán los frutos en los próximos años.

Lo que está en juego no es solo eficiencia operativa o la reducción de costes; es el futuro del trabajo, la ética empresarial y el impacto real de la IA en la sociedad. Así es cómo estamos hoy, pero la verdadera incógnita es cómo las empresas elegirán escribir el siguiente capítulo de esta historia.