Nº 20Primavera 2024
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Colaboraciones

Aproveche este momento para integrar inteligencia artificial en su empresa

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Pablo Yusta
CEO
AI Consortium

Introducción

En  un contexto donde la inteligencia artificial (IA) ya no necesita evangelizadores y que hasta el Gobierno de España ha decidido invertir masivamente en esta tecnología, surge una oportunidad y un desafío simultáneo para las empresas y administraciones públicas del país. La oportunidad radica en la posibilidad de mejorar la productividad de manera exponencial, mientras que el desafío se centra en cómo adoptar esta tecnología de forma efectiva antes de que la competencia capitalice su potencial.

Los modelos fundacionales de IA, como GPT, Gemini y ALIA, son ejemplos destacados de lo que se puede lograr con grandes inversiones y entrenamientos intensivos. Estos modelos han sido entrenados con vastos conjuntos de datos para desarrollar capacidades avanzadas en análisis y procesamiento del lenguaje natural, posicionándolos a la vanguardia de la tecnología de IA. No obstante, la transición de estas capacidades desde el modelo teórico hasta una posible aplicación práctica no es trivial y la integración de estos modelos en las operaciones diarias de empresas y entidades gubernamentales enfrentan obstáculos significativos.

El principal problema no reside en la capacidad de estos modelos, sino en la accesibilidad y utilidad de estos sistemas en entornos reales de negocio o administrativos. La interfaz estándar de chat, similar a la que usa ChatGPT, aunque útil en contextos de consumo general, no logra desbloquear el potencial completo de estos modelos para aplicaciones empresariales o gubernamentales específicas. Las organizaciones necesitan soluciones que puedan integrarse sin fricciones en sus sistemas existentes y que sean capaces de adaptarse a las necesidades concretas de cada departamento o servicio.

Encarcelar la IA en nuestro software empresarial no es la solución

Todos hemos experimentado el desafío de implementar un ERP (sistema de planificación de recursos empresariales por las siglas en inglés de enterprise resource planning) u otro software empresarial en nuestras organizaciones. Sabemos que es un proceso tedioso y que, por mucho que lo intentemos, al final muchos de nuestros procesos de negocio deben adaptarse al software en lugar de que el software se adapte a nosotros.

Una de las soluciones propuestas para trasladar el potencial de los modelos fundacionales de IA a los procesos de negocio específicos ha sido a través de estos recursos software empresariales, instalando «copilotos» de IA que nos «asistan» al interactuar con ellos. Si bien esta aproximación tiene cierta lógica, ya que los modelos de IA son tecnologías con capacidades sobresalientes y los recursos software empresariales son soluciones diseñadas para ayudar al personal a trabajar de manera más rápida y con menos errores, adolece de un grave problema: las capacidades de la IA exceden de manera inimaginable lo que puede lograrse al encerrarla dentro de un sistema rígido como los recursos software empresariales.

Como bien señaló Peter Drucker, «No hay nada tan inútil como hacer con gran eficiencia algo que no debería haberse hecho en absoluto». Limitar el potencial ilimitado de la IA a los confines de un software empresarial tradicional es una tarea condenada al fracaso, ya que estas soluciones no fueron concebidas para aprovechar al máximo las capacidades de esta tecnología revolucionaria.

Figura 1. Robot inteligente con capacidades sobresalientes cuya tarea a realizar es ordenar un archivo desbordado, ilustrando así la futilidad de realizar tareas innecesarias con eficiencia. Fuente: imagen generada con Dall-E 3.

Figura 1. Robot inteligente con capacidades sobresalientes cuya tarea a realizar es ordenar un archivo desbordado, ilustrando así la futilidad de realizar tareas innecesarias con eficiencia.
Fuente: imagen generada con Dall-E 3.

Libere la IA en su empresa

Piense en la IA como su oráculo personal o un asesor omnisciente experto, incluso, en el proceso más recóndito de su empresa. Puede que sus primeros encuentros con esta tecnología no hayan sido del todo satisfactorios y que aún no confíe plenamente en ella. Sin embargo, la IA tiene el don de aprender rápido, muy rápido. De aprender de manera exponencial. Por lo tanto, le sugiero que le dé un voto de confianza.

Si logra ver la IA como un oráculo, ¿no la aprovecharía para conocer a fondo cada rincón de su empresa?, ¿para evaluar los niveles de eficacia de los procesos? ¿No estaría interesado en mejorar la toma de decisiones con su ayuda?

Los modelos fundacionales de IA saben muy poco de su empresa en particular. Cuentan con cierta información pública disponible en internet con la que han sido entrenados, pero nada más. Con ese «dataset» limitado, la IA no podrá desbloquear su potencial dentro de su organización. Sí podrá hacer más eficientes algunas tareas genéricas o integrarse con su software empresarial, pero desde luego, no podrá desplegar su verdadero poder transformador.

Por esta razón, es necesario que realice un entrenamiento del modelo fundacional con los datos relevantes de su empresa. Es importante que este «entrenamiento» se lleve a cabo por un experto de su confianza, ya que existen múltiples técnicas y el resultado puede variar drásticamente. Si ha intentado entrenar un modelo de IA previamente con sus datos y el resultado no ha sido satisfactorio, existe una alta posibilidad de que ese entrenamiento no se haya realizado de la manera correcta.

Una vez tenga un modelo fundacional entrenado y conectado con sus datos, usted podrá «conversar» con su empresa. ¿Cómo va la campaña comercial del producto X? ¿Cuál es la cifra de absentismo laboral? ¿Podría hacerme una proyección de la cifra de negocio hasta fin de año? Las posibilidades son infinitas.

Como consejo final, le recomiendo tener visión a largo plazo y paciencia. La IA le sorprenderá, pero necesita tiempo para aprender. Es y va a ser importante invertir en ella.

Democratice el acceso a la IA en su organización

Comparta el poder de la IA con sus empleados. Es la manera más recomendable de apalancar el potencial aumento de rendimiento. Tener múltiples mentes humanas utilizando la IA día a día traerá consigo continuas sinergias positivas para su empresa.

La cuestión clave es: ¿y cómo lo hago? Algunos dirán que se debe hacer a través de cursos de formación o similares. Pero en mi opinión, la mejor manera de aprender a utilizar la IA es… ¡utilizándola! Por esa razón, le sugiero que brinde a su plantilla acceso directo a ese modelo de IA personalizado para su empresa.

Pero, ¿sabrán cómo utilizarlo? ¿Sabrán qué preguntas hacerle? ¿Sabrán cómo sacarle el máximo partido? Desde luego, si no les guiamos, será difícil. La vía óptima para que sus empleados aprovechen la IA es personalizar los casos de uso a sus roles y puestos de trabajo específicos. Por ejemplo: el personal del departamento de marketing tendrá herramientas de IA generativa relacionadas con la redacción de textos publicitarios, contenido para redes sociales, etc.; el personal del departamento de cumplimiento tendrá herramientas para redactar contratos, interpretar leyes, validar operaciones, etc.; el personal de recursos humanos tendrá herramientas para redactar ofertas de trabajo, revisar currículums, organizar actividades de team building, etc.

Es muy importante comprometerse con el personal a que sus herramientas de IA generativa estén totalmente personalizadas a sus casos de uso específicos. La IA generativa tiene capacidades excepcionales y sobresalientes. Por lo tanto, no tiene sentido no aprovecharlas y optar por no personalizar la IA al máximo nivel de detalle. De esta manera, incluso dos miembros de la plantilla dentro del mismo departamento tendrán sus herramientas de IA personalizadas según sus necesidades únicas.

Y la pregunta del millón: ¿es muy costoso esto? La respuesta es no. Si la plataforma de IA está bien diseñada, crear una herramienta personalizada debería ser accesible para cualquier persona, incluso para aquellas que no tienen conocimientos de programación. En menos de 5 minutos una nueva herramienta de IA debería estar lista para ser utilizada por el personal.

Los datos... ¡Cuidado con sus datos!

Los datos de su empresa deben permanecer siempre bajo su control estricto. Es una práctica común que los modelos fundacionales de IA «aprendan» de los datos que se les comparten para volverse cada vez más inteligentes. De hecho, si leemos la letra pequeña de las versiones gratuitas de ChatGPT y similares, encontraremos el mensaje de que sus datos se utilizarán para entrenar al modelo.

Cuando vaya a implementar cualquier solución que tenga detrás un modelo de IA, sea cual sea, pida que le expliquen y le garanticen qué sucederá con los datos de su empresa. Es fundamental que los datos no salgan al exterior sin su supervisión y consentimiento.

También es crucial tener el control de los datos dentro de la empresa. Por ejemplo, si ha entrenado un modelo de IA con la base de datos de salarios de su compañía, el personal del departamento de recursos humanos deberá poder interactuar con esa información, pero el resto de la plantilla no.

Asegurar que todo esto esté controlado no es algo técnicamente complejo, pero requiere establecer directrices muy claras desde la dirección empresarial hacia su proveedor de soluciones de IA.

Recopilación de puntos clave

Los modelos fundacionales de IA genéricos disponibles actualmente no son la solución óptima para su empresa. Si bien son impresionantes técnicamente, su valor se verá limitado al no estar personalizados para su organización específica.

Limitar la IA encerrándola dentro de su software empresarial actual es un error que restringe su verdadero potencial. Estos sistemas tradicionales no fueron concebidos para aprovechar al máximo las capacidades de la IA y mantenerla cautiva dentro de ellos sería como intentar encajar un gigante en una caja demasiado pequeña.

En su lugar, invierta en entrenar un modelo fundacional de IA personalizado con los datos relevantes de su organización. Esto implica un proceso cuidadoso de selección y preparación de los conjuntos de datos más valiosos, para luego alimentar la IA con esta información vital. De esta manera, el modelo aprenderá a comprender a fondo las complejidades y particularidades de su negocio.

Sin embargo, al abrir las puertas de su empresa a la IA, es crucial proteger y controlar estrictamente el acceso y uso de sus datos corporativos. Los datos son el activo más valioso de cualquier organización y deben ser tratados con el máximo cuidado y respeto por la privacidad y la seguridad. Establecer políticas y controles sólidos es fundamental para garantizar que la información no se filtre, se comparta inadecuadamente o se utilice sin su consentimiento explícito.

Finalmente, es fundamental tener paciencia y visión a largo plazo. La integración efectiva de la IA generativa en su empresa no es un proceso instantáneo, sino un viaje que requiere tiempo, perseverancia y un enfoque sostenido. Sin embargo, a medida que avance en este camino, se beneficiará de dos poderosas tendencias convergentes. La primera es que, a medida que la IA aprenda y se nutra de más datos de su organización, la comprensión de su empresa y sus procesos se volverá cada vez más profunda y precisa. La segunda tendencia es que los propios modelos fundacionales de IA continuarán evolucionando y aumentando sus capacidades de manera exponencial.

Llegará un punto en el que instrucciones complejas como «calcula y envía el modelo 200 del impuesto de sociedades a Hacienda» se convertirán en tareas rutinarias y sencillas para su sistema de IA personalizado. Ese será el momento en el que los recursos software empresariales tradicionales se tornarán obsoletos, dando paso a una nueva era donde la IA generativa, alimentada por sus datos y adaptada a sus procesos específicos, se convierta en el motor que impulse la eficiencia y la innovación en su organización.

Figura 2. Empresario analizando y tomando decisiones en su empresa con la inestimable ayuda de una IA que actúa como su asistente. Fuente: Imagen generada con Dall-E 3.

Figura 2. Empresario analizando y tomando decisiones en su empresa con la inestimable ayuda de una IA que actúa como su asistente.
Fuente: imagen generada con Dall-E 3.

Y cuánto me gasto

El presupuesto dedicado a integrar la IA generativa dependerá de muchos factores específicos de su negocio, a los cuales no tengo acceso completo y no me atrevería a responder de manera genérica. Cuanto más avanzados sean sus requisitos tecnológicos, mayor será el coste asociado. Sin embargo, se pueden proporcionar algunos rangos orientativos.

El precio de entrenar un modelo de IA con los datos de su empresa y desplegar una plataforma para que tanto la dirección como el personal puedan utilizarla de manera adecuada, oscilaría entre los 10 000 € para las empresas más pequeñas y los más de 100 000 € para las organizaciones más grandes y complejas.

Es importante destacar que el Gobierno de España, a través de los fondos europeos, está invirtiendo en diversos programas para facilitar que las pequeñas y medianas empresas (pymes) puedan integrar la IA en sus operaciones. Aquí tiene una lista orientativa de las ayudas a las que pueden acceder:

  • Empresas de 10 a 50 personas en plantilla: hasta 24 000 € de ayuda.
  • Empresas de 50 a 100 personas en plantilla: hasta 43 000 € de ayuda.
  • Empresas de 100 a 250 personas en plantilla: hasta 53 000 € de ayuda.

 

Estas ayudas son muy interesantes, ya que, en la mayoría de los casos, permiten a las pymes dar sus primeros pasos en la integración de la IA de manera gratuita o a un coste muy reducido, lo que facilita enormemente el proceso.

Si bien estas ayudas son una oportunidad valiosa, es crucial que todas las empresas, independientemente de su tamaño, destinen una cantidad de su presupuesto a la adaptación de la IA. En un futuro cercano, todas las empresas serán empresas de IA. 

Conclusión

La irrupción de los modelos fundacionales de IA, como GPT, Gemini o Claude, ha supuesto una revolución sin precedentes en el mundo de la tecnología. Nos encontramos ante una herramienta con capacidades sobresalientes y en constante evolución, cuyo potencial aún desconocemos en su totalidad.

Sin embargo, existe una brecha sustancial entre las posibilidades que ofrecen estos modelos y la capacidad real de las organizaciones y sus plantillas para aprovecharlas plenamente. Para cerrar esta brecha, la solución más efectiva consiste en dos pasos fundamentales:

  1. Entrenar un modelo fundacional con los datos relevantes de su empresa, de modo que sus respuestas y capacidades se adapten a la realidad específica de su negocio.
  2. Ofrecer al personal de su organización una plataforma sencilla y eficaz para interactuar con este modelo personalizado, mediante la creación de herramientas con casos de uso específicos que puedan utilizar en su trabajo diario.

Otras soluciones intentadas, como las interfaces de chat con modelos de IA genéricos o la integración de copilotos de IA en los sistemas ERP existentes, han demostrado ser insuficientes y limitadas. La manera descrita anteriormente no solo es superior en el presente, sino que también lo será en el futuro. A medida que el modelo vaya conociendo más a fondo su empresa y que la propia IA continúe aumentando sus capacidades, llegará un momento en el que esta IA desplegada en su organización podrá realizar de manera autónoma cualquier tipo de tarea compleja.

Imagen decorativa

Como bien señaló Peter Drucker, «No hay nada tan inútil como hacer con gran eficiencia algo que no debería haberse hecho en absoluto». Limitar el potencial ilimitado de la IA a los confines de un software empresarial tradicional es una tarea condenada al fracaso, ya que estas soluciones no fueron concebidas para aprovechar al máximo las capacidades de esta tecnología revolucionaria.

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