La Inteligencia Artificial ha llegado de lleno a nuestras vidas, y apenas quedan áreas de esta donde los tentáculos de dicha tecnología no haya llegado ya. Pero sin duda uno de los aspectos más interesantes y cruciales donde se está incorporando la IA es en las empresas, ya que en muy poco tiempo ha demostrado que puede revolucionar cualquier sector y llevar a las compañías a nuevos niveles.
Sin embargo, esta tarea está muy lejos de ser fácil, y es que la IA presenta varios problemas o cuestiones que hay que resolver, y no puede ser de otra forma que mediante la prueba y error en la adopción de esta tecnología. Hugo Cortada, Director de Desarrollo de Negocio de Serimag, una consultora tecnológica especializada en el diseño e implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) y automatización en el ámbito de las transformación de procesos para grandes empresas, está viviendo esta transformación en sus carnes, y desde elEconomista.es hemos tenido la oportunidad de hablar con él y saber cómo está yendo la cosa.
¿Cuál es el estado actual de la adopción de la IA en las grandes empresas?
Bajo, muy bajo. Adoptar nuevas tecnologías que cambian radicalmente la forma en la que trabajamos es complejo. Si además hablamos de grandes empresas el impacto de equivocarse es muy grande y donde muchas veces hay una falta de talento especializado, se acaba trasladando en una gran resistencia al cambio.
Para muchas compañías dichos esfuerzos se han quedado en fases de prueba de concepto y no en grandes proyectos a escala. Según un estudio de Minsait de 2024, el 90% de las empresas no cuentan con un Plan Estratégico de IA definido y alineado con el negocio.
¿Qué sectores van a la cabeza y cuáles se están quedando atrás?
Existen sectores muy competitivos pero poco automizados como la banca o el sector asegurador van a la cabeza implementando casos de uso que les permitan ser más eficientes en sus operaciones, llegar a sus clientes de forma más personalizada y desarrollar nuevos productos y servicios.
Por otro lado existen sectores que han sido menos proactivos en la adopción de soluciones de IA como el sector público, educativo o el retail. Esto último en gran parte se debe a que hay que tener perfiles expertos en IA y hoy en día todavía existe un volumen pequeño de perfiles tecnológicos en algunos sectores, lo que dificulta el grado de implementación y cómo sacar el máximo provecho a esta herramienta.
¿Cuáles son los principales errores están cometiendo las grandes compañías a la hora de adoptar la IA?
En mi opinión hay cinco puntos clave; establecer una visión clara y compartida, priorizar los casos de uso adecuados en base a ROI y encaje con la visión, establecer los KPI's de seguimiento que determinen el éxito o fracaso de las iniciativas, fomentar la colaboración transversal entre equipos y garantizar la seguridad de los datos y la ética de la IA implantada. Además de estos 5 puntos, el talento es fundamental, capacitar a los equipos (upskilling) así como apoyarse en proveedores expertos es una pieza crítica de todo proceso de innovación y transformación.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las grandes empresas al implementar la IA?
Diría que lo primero es una cierta resistencia al cambio provocada por un desconocimiento y una cultura que fomenta poco tomar riesgos y atreverse a cuestionar el status quo. Hay que capacitar a los equipos e instaurar una cultura que permita e incluso incentive el probar.
En segundo lugar sigue siendo muy complicado en servicios innovadores hacer una correcta estimación del retorno sobre la inversión, ya que un proyecto disruptivo puede no llegar a buen puerto y eso es difícil de tener en cuenta en esos cálculos. Se ha de adoptar una cultura de experimentación. Y en estos cálculos hay que tener en cuenta no sólo las métricas financieras sino también las no financieras, debido a que la IA puede generar beneficios no tangibles inmediatos como pueden ser la eficiencia operativa o la mejora en experiencia de cliente.
Y por último es difícil encontrar buenos partners. Por ello es clave apoyarse en proveedores especializados y con experiencia contrastada en casos de uso similares a los que se busca desarrollar.
¿Cuál es el impacto de la IA en la fuerza laboral de las grandes empresas? ¿Cómo se están adaptando los empleados a esta nueva realidad?
Pienso que a nivel práctico, como directivo, surgen grandes oportunidades de desarrollo de talento interno (upskilling) para ganar productividad y poder innovar de forma más ágil. Pero a su vez, hay áreas y funciones que quedan obsoletas y que hay que redirigir a esos equipos a tareas de mayor valor añadido. Los cambios están presentes en nuestro día a día y la tecnología debe ir siempre a contribuir en nuestro crecimiento individual (en lo que se refiere a las personas que forman parte de la compañía)y empresarial.
Las empresas que se encuentran en pleno proceso de cambio con la IA deben asumir que esto es un periodo de transición y hay que saber re-colocar el valor de los humanos en las tareas de la compañía y el valor de la tecnología en sus diferentes funciones.
