Maximizando las ventajas de la inteligencia artificial en las empresas 

El impacto generalizado y las ventajas de la inteligencia artificial (IA) en nuestra vida diaria y entornos profesionales no es solo una sombra en el horizonte, sino una realidad ya presente. Las empresas, por su parte, reconocen cada vez más el potencial transformador de estas tecnologías para mejorar su eficiencia, automatizar procesos complejos y ofrecer experiencias de usuario más avanzadas. Sin embargo, no es oro todo lo que reluce, o al menos no lo es todavía. Al igual que con otras tecnologías, también en el caso de la IA debemos entender cuándo y cómo utilizarla para disfrutar de las ventajas y evitar las desventajas. 

Las IA generativas, como Chat GPT, están destinadas a revolucionar la forma en que trabajamos. Según el ‘Future of Work Report: AI at Work’ de LinkedIn, el 47 % de los ejecutivos estadounidenses cree que introducir la IA en los procesos aumentará significativamente la productividad por su capacidad de automatizar tareas repetitivas, soportar la investigación y el análisis de datos y mejorar la eficiencia de las comunicaciones y el procesamiento de la información. 

Desde el punto de vista de los efectos sobre el crecimiento económico global, Goldman Sachs estima que la IA generativa podría producir un crecimiento de hasta el 7 % del PIB mundial anual, casi todo motivado por un aumento de la productividad. El banco de inversión ha pronosticado que en Estados Unidos una cuarta parte de las tareas laborales actuales podrían automatizarse, con porcentajes especialmente elevados en profesiones administrativas (46 %) y jurídicas (44 %), diversamente de las de alta intensidad física como construcción (6 %) y mantenimiento (4 %). 

Es muy probable que la IA generativa y los Large Language Models (LLM) revolucionen el mundo a medio y largo plazo del mismo modo que lo hicieron el ordenador personal o el smartphone. Sin embargo, persiste una serie de problemas, que van desde las llamadas ‘alucinaciones’, es decir, errores graves en las respuestas de Chat GPT y soluciones similares, hasta los altos costes de implementación, pasando por las cuestiones no resueltas relacionadas con la protección de la privacidad y los derechos de autor, lo que ralentiza la adopción de la tecnología. 

También deben señalarse las limitaciones intrínsecas, al menos en este nivel de desarrollo. Un estudio realizado por el Boston Consulting Group (BGC) examinó el uso de GPT-4 en entornos laborales reales, involucrando a los consultores de varias empresas en una serie de tareas. La tecnología mejoró significativamente la cantidad, rapidez y calidad del trabajo realizado por los consultores, especialmente en tareas de innovación productiva y análisis de mercado. 

En cambio, cuando se le pidió que hiciera recomendaciones estratégicas basadas en datos financieros y entrevistas, la IA brindó consejos incorrectos, engañando a las personas, que luego obtuvieron peores resultados que los que no usaron la IA. Donde los humanos sobresalen (resolución de problemas y creatividad), apunta el BGC, sería mejor dejarlos al mando. Además, los errores de los humanos son diferentes a los de las máquinas, que pueden ser más extraños e impredecibles y, por tanto, más difíciles de verificar, como inventarse estudios o la jurisprudencia de un caso judicial. 

Estos altibajos, que limitan la aplicabilidad de la IA, también se reflejan en las dudas surgidas de la experiencia de las primeras empresas que adoptaron estas herramientas. El balance es positivo, pero no del todo. «Nuestros hallazgos describen una paradoja: las personas parecen desconfiar de la tecnología en áreas donde puede aportar un enorme valor y confiar demasiado en ella en áreas donde no es competente», escribe el BCG. 

Dicho esto, ya existen muchas aplicaciones prácticas de la IA generativa. Cem Dilmegani, fundador de AIMultiple, ha intentado enumerarlas. Se dividen en dos macro categorías: las generales referidas al campo de las aplicaciones visuales, de audio, textuales, basadas en código, etc. Y aplicaciones específicas que van desde la sanidad hasta la educación, desde el marketing al servicio de atención al cliente, de la optimización de motores de búsqueda a los recursos humanos. Es una lista por defecto, en constante evolución. 

Por su parte, McKinsey & Company en un documento titulado ‘Lo que todo CEO debería saber sobre la IA generativa’, cita cuatro áreas donde esta tecnología ya puede marcar la diferencia en ámbito empresarial: ingeniería de software, gestión de la información, automatización de la atención al cliente, aceleración de la fase de descubrimiento de fármacos. 

Algunas organizaciones podrán decidir que la IA generativa representa una oportunidad para reinventar toda su estructura, desde el I+D hasta marketing y ventas y gestión de clientes. Otras preferirán optar por una serie de cambios graduales, comenzando con pequeñas innovaciones y luego ampliándolas a mayor escala. Lo que está claro es que la IA generativa es una evolución que requiere adaptabilidad, previsión y, sobre todo, sinergia entre humanos y máquinas. Los verdaderos ganadores serán aquellos que no sólo se adapten, sino que también lideren esta transformación.