La IA despliega todo su potencial de cambio en las organizaciones

Hace varias décadas vimos cómo el 'software' transformó la industria, convirtiéndose en un factor diferencial para la prosperidad de los negocios. Ahora es el turno de la inteligencia artificial (IA) que, con su potencial de transformación, nos trae la enésima revolución. Siendo precisos, no es algo nuevo (porque ya lleva tiempo entre nosotros), pero es ahora cuando empezamos a avistar la punta del iceberg, al aparecer potentes herramientas que nos posibilitan hacer cosas que no soñábamos hasta el momento. 

Para hablar de la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial, el pasado lunes EL PERIÓDICO organizó una mesa redonda en el hotel Catalonia Plaza de Barcelona, donde participaron cuatro expertos en la materia: Silvia Hernández, directora de Sector Financiero y Seguros de Microsoft Ibérica; Javier Martínez, jefe de ingeniería de ventas para Iberia de Google Cloud; Gabriel García, director de Innovación de Integra; y Jesús Lanero, director general de CaixaBank Tech.

Este último empezó recordando el carácter pionero de CaixaBank en la aplicación de la IA: “En el 2014 fuimos los primeros entrenando a Watson en español y pioneros en desarrollar asistentes cognitivos, lo que hizo que nuestros empleados en comercio exterior tuvieran una mejor respuesta en ese tipo de negociado. Esto nos llevó a conformar un equipo experto en IA que hemos sido reforzando con los años y seguimos reforzando con la contratación de profesionales expertos. Desde entonces, tenemos un gran bagaje en asistentes cognitivos para nuestros clientes, tanto en nuestras aplicaciones móviles como en nuestros canales electrónicos”, dijo el portavoz de CaixaBank, empresa impulsora del evento.

Aplicaciones concretas

El director de Innovación de Integra, Gabriel García, fue el primero en aterrizar el concepto de inteligencia artificial en la empresa, poniendo sobre la mesa algunos ejemplos prácticos y aplicaciones. “En el sector bancario nos permite identificar cuándo un cliente está en el momento adecuado para lanzarle una campaña específica de márketing enfocada a una necesidad concreta (como por ejemplo, la solicitud de un préstamo, una hipoteca o un seguro)”. De ahí saltó García al sector energético: “Estamos viendo empresas de placas fotovoltaicas cuyos sistemas de inteligencia artificial determinan qué ángulos deben tener dichas placas en cada momento para optimizar la captación solar y, por lo tanto, maximizar la obtención de energía”. El representante de Integra dio un tercer ejemplo: “Si, como fabricante, yo puedo llegar a adivinar cuándo mis clientes van a necesitar y me van a pedir mis productos, puedo adaptar y ajustar toda mi cadena de suministro”.

Por su parte, Silvia Hernández también ve distintos escenarios donde la IA puede tener una incidencia inmediata. “El primero es en el mundo de los desarrolladores, a los que les va a permitir mejorar su productividad en el desarrollo de 'software' de manera muy significativa”. La experta explicó que Microsoft está “impulsando el concepto de copiloto, donde la inteligencia artificial se convierte en ayudante diario en tareas cotidianas repetitivas, liberando tiempo para los trabajadores, que así pueden dedicarse a otras tareas alto valor, a la creatividad y el desarrollo de nuevas ideas”. En este sentido –explicó Hernández– nuestras capacidades Microsoft permitirán preparar respuestas automatizadas y precisas a los correos electrónicos que los clientes envíen a las empresas para que, una vez revisados y ajustados, puedan ser enviados con un importante ahorro de tiempo en esta tarea comercial relevante para todas las compañías. La mayor seguridad y la reducción de tiempo en la toma de decisiones son otros de los beneficios de la AI que Silvia destacó en pos de la mejora de la productividad de las compañías. 

Asistentes virtuales

Javier Martínez se centró en otras dos aplicaciones concretas de la inteligencia artificial. La primera fueron los chatbots, o asistentes virtuales, que en su opinión “han mejorado mucho en los últimos meses: Antes teníamos que programar sus respuestas; pero ahora son capaces de tener un interacción libre a partir del corpus de conocimiento que han ido adquiriendo”. La segunda aplicación hacía referencia al servicio Enterprise Search lanzado por Google Cloud: “Consiste en implementar un buscador dentro de la empresa con toda tu documentación, que no solo permite buscar por palabras clave, sino que entiende todos los documentos. Es decir, puedes hacerle una pregunta concreta, que él revisará toda la información y ofrecerá como respuesta un párrafo redactado, incluyendo además cuál es la fuente original”. 

Lanero, por su parte, añadió otro ejemplo más del sector bancario. “La gestión de los recibos impagados es una tarea que representa una gran carga administrativa para los empleados. Mediante inteligencia artificial hemos conseguido que el modelo tome la misma decisión que tomaría la persona que está en la oficina, haciendo más eficiente el proceso”. 

Todos los presentes coincidieron en destacar el grandísimo potencial de la IA generativa, es decir, aquella que es capaz de aprender los patrones y la estructura de los datos de entrada y luego crear nuevo contenido con cierto grado de novedad. “Detrás de ello hay unos algoritmos que llamamos los grandes modelos de lenguaje (conocidos también por las siglas inglesas LLM), capaces de aprender solos frente a grandes volúmenes de información válida”, explicó Javier, para quien “son equiparables al conocimiento humano”.

Los recelos

El portavoz de Google Cloud conminó a los presentes (y a los que pudieran estar viendo el evento en streaming) a “abrazar el cambio”, porque, “de lo contrario, vamos a ser menos competitivos. Si no lo hacemos nosotros, lo harán los de nuestro lado, y nos tomarán ventaja”. De esta forma, quiso dejar a un lado los miedos que, desde su aparición, han rodeado a la IA, muchos de ellos relacionados con la posible desaparición de puestos de empleo. 

Lo que es evidente es que muchos de los perfiles profesionales de las empresas altamente tecnológicas están sufriendo una transformación, que apunta hacia nuevas competencias. “En nuestra empresa queremos personas audaces y rebeldes, capaces de explorar, que intenten entender cómo hay que cambiar los procesos para funcionar mejor, y que sean capaces de dar un golpe en la mesa para proponer mejoras que aprovechen todo el potencial de la inteligencia artificial”, dijo Gabriel. “Necesitamos personas creativas, que quieran resolver las cosas de forma distinta. Y para eso también es necesario hacer un cambio de mentalidad, para que cuando alguien se lance y se equivoque, no solo no se le castigue, sino que se le pueda llegar a premiar por, al menos, haberlo intentado”.

Además de los miedos relacionados con la pérdida de masa laboral, también planearon sobre la mesa los límites éticos de la inteligencia artificial. En este sentido, Silvia Hernández recalcó la importancia de “contar con un potente marco regulatorio que, por un lado, proteja a los usuarios y, por el otro, ayude a promover el uso positivo de esta tecnología. Porque si realmente buscamos el crecimiento y el impacto de la inteligencia artificial, lo que necesitamos es que la sociedad y las empresas confían en ella”, reflexionó la ponente.

Lo que ocurre –añadió Martínez– es que casi siempre “la tecnología va por delante de la regulación, porque no puedes regular algo que aún no existe”. En este sentido, Javier explicó cómo, en el 2017, Google decidió avanzarse y dotarse de unos principios éticos, que hablan, entre otras cosas, “de no desarrollar armas, ni herramientas de seguimiento masivo de personas, por ejemplo”.

Los desafíos

Para Jesús Lanero, uno de los retos de futuro de la IA será desarrollarse de una forma ética. “CaixaBank basa su relación con el cliente en la confianza, y esta tiene que ver con la privacidad, con la no divulgación de información, con tener algoritmos que no contengan sesgo, con no clasificar a las personas en base a la información que poseen, etcétera. Sin ética, difícilmente podremos avanzar”. Para el ejecutivo de la entidad financiera, el otro reto de futuro pasa por la sostenibilidad: “El pensar que los algoritmos se pueden simplificar, tener menos instrucciones, necesitar menos entrenamiento y, por tanto, menor consumo de máquinas”.

Si hace 15 años todos los modelos de gestión, liderazgo y negocio empezaron a basar sus decisiones en datos, lo más probable es que en 15 más cualquier decisión que se tome en el seno de las empresas sin intervención de la inteligencia artificial será vista como una operación de riesgo. El auténtico reto ahora es cómo realizar el salto.