La inteligencia artificial (IA) generativa dibuja un escenario prometedor para el desarrollo empresarial, con su elevada capacidad de generación de eficiencias operativas, sinergias interdepartamentales, aplicaciones corporativas y servicios de mayor valor añadido para el cliente. Automatiza tareas, analiza datos y resuelve problemas complejos en diversos sectores.
En este contexto de crecimiento en la adopción de esta tecnología, Capital reúne en el Auditorio Olympia (Grupo Quirónsalud) a cinco expertos en el tratamiento de los datos para debatir sobre las ventajas y límites de una tecnología clave para el crecimiento.
Juan Carlos Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal; Pilar Castro Garrido, gerente del área de IA y Robotización (Chief Artificial Intelligence Officer) de Redsys; Diego Rodríguez Herrero, Head of Iberia Enterprise Greenfield de Amazon Web Services (AWS); Luis Echavarri, responsable de Analítica de Datos e Inteligencia Artificial de Banco Sabadell, y Miguel del Sastre, subdirector general de Tecnologías de Análisis de la Información e Investigación del Fraude de la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT), analizan el presente y el futuro de la IA generativa en el entorno empresarial.
Las ventajas de la tecnología ‘de moda’
Según un estudio de The Adecco Group, el 55% de los líderes españoles asegura que el uso de la IA por parte de los equipos directivos está mejorando la toma de decisiones, y Juan Carlos Sánchez de la Fuente (Cloudera) es tajante al respecto y opina que esta tecnología “es una obligación” y las empresas tienen que “tomarla como algo natural”. Al respecto, cree que será muy útil para mejorar la gestión corporativa, pero para extraer su valor es imprescindible una sólida gestión del dato, ya que "dos terceras partes de la información de la que disponen las organizaciones no se están utilizando”.
“Desde hace dos años, estamos viendo iniciativas de IA que cambian la forma en la que podemos interactuar con la información y aportar valor a las organizaciones”, añade. Pilar Castro (Redsys) coincide con esta visión al apuntar que “la IA generativa nos va a ayudar a democratizar el acceso la información, ya que personas sin conocimientos específicos sobre herramientas para el acceso a los datos podrán acceder a ellos”.
Juan Carlos Sánchez de la Fuente (Cloudera):
"Tenemos tres prioridades para lograr la máxima eficiencia con la IA generativa: la seguridad, la interoperabilidad y la escalabilidad de los costes"
Castro también considera que “la IA generativa nos permite sacar mucho partido de la información que recibimos a través de las llamadas de nuestros clientes y de diferentes canales para extrapolar los datos relevantes, para conocer qué está pasando a nivel global”. Además, opina que “es más sencillo interactuar con herramientas basadas en el lenguaje natural que con herramientas complejas que requieren un proceso largo de aprendizaje”.
Diego Rodríguez Herrero (AWS), por su parte, cree que la vertiente generativa de esta tecnología es un paso más de un proceso que viene de largo. En su opinión, "las empresas líderes en innovación llevan años capitalizando el valor de sus datos a través de IA y machine learning, obteniendo ventajas competitivas significativas."
"La IA generativa ha catalizado una transformación sin precedentes, creando un sentido de urgencia en las organizaciones para maximizar el valor de sus datos y optimizar la gestión de la información", apunta Rodríguez Herrero. Luis Echavarri (Banco Sabadell) ahonda un poco más en las ventajas de esta tecnología y, coincidiendo con Pilar Castro, señala que las aplicaciones basadas en la misma “nos permiten analizar interacciones textuales y de voz en chatbots, asistentes virtuales o llamadas de servicio al cliente. Los datos desestructurados son elementos clave en los informacionales de las organizaciones”.
Miguel del Sastre (AEAT):
"La decisión del ser humano debe prevalecer respecto a las recomendaciones que pueda hacer la IA generativa"
Echavarri también apunta que “el papel del cloud en el despliegue de la IA ha sido fundamental: la capacidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos en la nube ha hecho posible que las empresas de todo el mundo implementen soluciones de IA de manera más accesible y escalable".
Miguel del Sastre (AEAT), por su parte, considera que “la incorporación de IA generativa nos permitirá acelerar significativamente la transformación de datos operacionales en datos analíticos”. Del Sastre revela que la Agencia Tributaria “ha mantenido una postura prudente y conservadora en relación con la migración de datos e información hacia entornos en la nube”, pero es optimista respecto al futuro impacto de la IA generativa en el desarrollo de software. “Incrementa nuestra productividad y mejora la calidad final de las aplicaciones desarrolladas”, señala.
Casos de uso
La aplicación de la IA generativa en la actividad corporativa diaria es la que marcará su éxito futuro en la gestión de las empresas. Diego Rodríguez (AWS) pone en valor que son los departamentos de Tecnologías de la Información (IT) “los que están liderando proactivamente la implementación estratégica de casos de uso, acelerando la transformación digital de las organizaciones”.
“La capacidad de integrar datos corporativos con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) pre-entrenados de manera segura representa un punto de inflexión en la adopción de IA generativa, multiplicando exponencialmente su impacto en el negocio”, añade Rodríguez. “La verdadera revolución radica en nuestra capacidad para aprovechar el procesamiento multimodal (voz, imagen y texto) en la optimización de procesos empresariales críticos”.
Luis Echavarri (Banco Sabadell) aplaude las bondades del uso del lenguaje natural y detalla que la entidad cuenta con “un equipo de lingüistas especializado en el desarrollo de soluciones con IA Generativa. Los propios modelos nos permiten desarrollar la interacción de forma indistinta tanto en castellano como en catalán u otros idiomas, incluso ser capaces de modular el discurso atendiendo a las características del cliente”.
Echavarri añade que la IA generativa permite “hacer el servicio más cercano al cliente” y que, en solo un año, la evolución ha sido exponencial. “La diferencia es importante en términos de funcionalidades y escalabilidad”, apunta.
Pilar Castro Garrido (Redsys):
"Es más sencillo interactuar con herramientas basadas en el lenguaje natural que con herramientas complejas que requieren un proceso largo de aprendizaje"
Miguel del Sastre (AEAT) considera que “la IA generativa nos permitirá mejorar los interfaces de usuario en el acceso a las bases de datos analíticas”, lo que permitirá “eliminar barreras de acceso y contribuir a la democratización del acceso al dato analítico”. “Espero una mejora en el rendimiento de los actuales modelos de análisis de lenguaje, que reducirá los errores y favorecerá un mayor despliegue de chatbots y asistentes virtuales, así como la generación de más contenido empresarial”, afirma.
Pilar Castro (Redsys) cree que, gracias a la IA generativa, los modelos tradicionales serán sensiblemente mejorados. “Podremos incluso generar escenarios extraordinarios y catastróficos, para poder identificar cómo nos afecta, y verificar si estamos preparados para afrontarlos y, en su caso, cómo enfrentarnos a ellos”. En cualquier caso, afirma que “preferimos soluciones abiertas, con diferentes fuentes, diferentes modelos y diferentes tipologías de despliegue. Apostamos por la adaptabilidad”.
Juan Carlos Sánchez de la Fuente (Cloudera) considera que, para que los casos de uso tengan éxito, “tenemos tres prioridades para lograr la máxima eficiencia con la IA generativa: la seguridad, la interoperabilidad y la escalabilidad de los costes”. Y, respecto al fututo de esta tecnología y de su aplicación en el entorno corporativo, Sánchez de la Fuente revela que “además de los multiagentes, la explotación y la aplicación de la computación cuántica en los procesos nos van a situar en el siguiente nivel”.
“Nosotros ofrecemos una solución que genera valor y es fácil de usar, una plataforma que se puede adaptar a las necesidades y cuyo coste tiene sentido en términos de eficiencia”, apunta Sánchez de la Fuente. “Cada industria tiene su idiosincrasia y tenemos que desarrollar los casos de uso adaptados a cada sector”, concluye.
¿Formación? La clave, en la alta dirección
La importancia del uso de la tecnología reside en la capacidad de los profesionales de utilizarla adecuadamente. Para el caso de las soluciones basadas IA generativa, por su relativa complejidad técnica, “es fundamental crear un documento de buenas prácticas para interactuar con las herramientas, sin eso no podremos sacarle el máximo partido”, señala Pilar Castro (Redsys). “Hay que acompañar al empleado, darle directrices”, sostiene la experta.
La implicación de los consejos de administración es clave. Tal y como señala Miguel del Sastre (AEAT), “los directivos ya asumen el compromiso de la alta dirección y se empiezan a formar en las capacidades técnicas, de gestión del cambio y del uso de la IA generativa de una forma segura y responsable”.
Luis Echavarri (Banco Sabadell):
"El cloud ha hecho posible que las empresas de todo el mundo implementen soluciones de IA de manera más accesible y escalable"
Del Sastre añade que debemos evitar esa visión peyorativa de la nueva tecnología como amenaza para el empleo. “Es importante reconducir una posible percepción de amenaza hacia una visión en la que IA sea percibida como un asistente o copiloto estratégico, una herramienta que potencia las capacidades del equipo y contribuye al logro de objetivos”.
Juan Carlos Sánchez de la Fuente (Cloudera) coincide en que el impulso de la IA generativa debe venir “desde arriba” y “para llegar a la alta dirección, debemos diseñar programas específicos de formación para directivos”. Luis Echavarri (Banco Sabadell), por su parte, cree que las organizaciones deben “invertir en perfiles como data scientists, data engineers y data architechts que desarrollen soluciones de IA que aporten un claro valor al negocio en las organizaciones”.
Diego Rodríguez (AWS) considera clave la implicación de los altos mandos directivos y es tajante al señalar que “la adopción de la IA generativa se ha convertido en un imperativo estratégico para mantener la competitividad en el mercado actual”.
Límites, riesgos y consideraciones éticas
La adopción de la nueva tecnología implica oportunidades, pero también riesgos. En este sentido, Luis Echavarri (Banco Sabadell) apunta que, para que la implementación de la IA generativa tenga éxito, "debemos disponer de un marco normativo seguro pero que no frene la inversión, y las empresas debemos ir de la mano de la Administración”.
Y Echavarri añade que “para diseñar algunos temas, es muy importante que tengamos visión de futuro y nos traslademos a imaginar cómo va a ser esto dentro de diez o quince años”.
Juan Carlos Sánchez de la Fuente (Cloudera) cree que “tenemos que enlazar la evolución tecnológica con la sostenibilidad” y considera, por su parte, que “debemos tener máxima libertad en el uso de los datos a la vez que luchamos por los derechos de los ciudadanos y por la máxima calidad para las organizaciones”.
Diego Rodríguez Herrero (AWS):
"La verdadera revolución radica en la capacidad para aprovechar el procesamiento multimodal (voz, imagen y texto) en la optimización de procesos empresariales críticos"
Diego Rodríguez cree que es necesario medir el impacto, tanto positivo, como negativo, pero apunta que "mientras los comités directivos evalúan los riesgos de la IA Generativa, es fundamental implementar estrategias de mitigación efectivas para capitalizar su potencial transformador".
Miguel del Sastre (AEAT) alerta sobre los posibles riesgos y precedentes (“la jurisprudencia cuando se usa la IA generativa es muy escasa”) y pone en valor el factor humano. “Los sistemas basados en IA generativa son autónomos y, como tales, debemos vigilar que no incorporen sesgos, que no se degraden”, afirma, y añade que “la decisión del ser humano debe prevalecer respecto a las recomendaciones que pueda hacer la IA generativa”, concluye.
Pilar Castro (Redsys) señala, por su parte, que “debemos tener mucho cuidado con los datos que usamos, qué modelo aplicamos, evitando en todo momento que salgan de nuestro entorno o que se puedan llegar a utilizar para algo que no es debido”.
Como conclusión, queda patente que la integración de esta tecnología deberá marcar la agenda de las organizaciones, tanto públicas, como privadas. La implicación de los directivos debe ser total para el éxito de las diferentes aplicaciones y casos de uso. Los expertos coinciden en que los riesgos en torno a la IA generativa existen, pero no deben impedir su integración en el día a día de la actividad empresarial y administrativa.
