La IA en el lugar de trabajo: lo bueno, lo malo y lo que hay que tener en cuenta

A medida que la inteligencia artificial reconfigura sectores en todo el mundo, España gana impulso en esta carrera tecnológica. Con más de una cuarta parte de su población activa recurriendo a la IA para sus tareas diarias, especialmente en la escritura y la comunicación, el país avanza con paso firme hacia la adopción de la IA a gran escala.

Aunque puede que vaya por detrás de algunos líderes europeos, la revolución de la IA en España está creciendo, ofreciendo oportunidades interesantes y retos únicos tanto para las empresas como para los trabajadores.

La cuestión ahora no es si la IA formará parte del futuro de España, sino la eficacia con la que las organizaciones pueden aprovechar su poder y, al mismo tiempo, navegar por las complejidades que aporta al lugar de trabajo.

Lo bueno: IA y mayor eficiencia

Las herramientas de IA llegaron para remodelar nuestra forma de trabajar, impulsando la automatización y la eficiencia en las tareas cotidianas. Al automatizar los procesos rutinarios, estas herramientas liberan tiempo para que los empleados se centren en responsabilidades más complejas y estratégicas. La automatización inteligente de procesos y la toma de decisiones impulsada por la IA agilizan los flujos de trabajo, reduciendo la necesidad de intervención manual y aumentando significativamente la productividad.

Cabe destacar que una de las aportaciones más potentes de la IA se ha producido en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN), que está transformando la comunicación global. Ya sea para facilitar el comercio internacional o enriquecer el intercambio cultural, los modelos de PNL pueden eliminar las barreras lingüísticas, permitiendo a empresas y particulares interactuar sin problemas más allá de sus fronteras.

Sin embargo, lo que realmente puede diferenciar a las soluciones de IA eficaces es su especialización. Mientras que la IA generalizada, o GenAI como le se conoce en inglés, puede encargarse de una serie de tareas, las herramientas especializadas son mejores para enfocare en temas específicos, ofreciendo una mayor precisión y eficiencia.

Por ejemplo, los modelos de IA dedicados a la traducción de idiomas que cuentan con glosarios personalizables, permiten a los usuarios profesionales afinar las traducciones de términos y contextos específicos, desde jerga técnica hasta nombres de productos y lenguaje de marca. Esto pone de relieve cómo la IA especializada ofrece resultados más precisos y específicos para cada contexto, satisfaciendo las necesidades únicas de los sectores que requieren soluciones a medida.

La IA especializada desempeña un papel clave para liberar todo su potencial. Al centrarse en la experiencia y la precisión en un campo concreto, las herramientas de IA especializada son esenciales para resolver retos complejos y satisfacer las necesidades específicas de los usuarios.

Aunque la mejora de la eficiencia de la IA es innegable, la tecnología dista mucho de ser perfecta. Conlleva ciertas limitaciones que las organizaciones deben abordar para garantizar su integración segura y fiable en el lugar de trabajo.

Lo malo: IA y la veracidad

A pesar de las impresionantes capacidades de la IA, una de sus limitaciones más preocupantes es el fenómeno conocido como «alucinaciones». Estas alucinaciones, que aparecen sobre todo en herramientas de IA de código abierto, se producen cuando los modelos de IA generan información inexacta o engañosa, a menudo basada en sesgos, incoherencias o lagunas en los datos utilizados para su desarrollo y entrenamiento.

En entornos profesionales, estos errores pueden tener consecuencias importantes, como interpretaciones jurídicas incorrectas, consejos médicos erróneos o datos financieros inexactos. Para mitigar estos riesgos, las empresas deben asegurarse de que están utilizando herramientas de IA que priorizan la calidad de la entrada, que a su vez impulsa la calidad de la salida.

Además, las empresas deben adoptar procesos sólidos de validación de datos y actualizar continuamente los modelos de IA con información pertinente y fiable. La supervisión humana sigue siendo esencial, ya que garantiza que los resultados generados por la IA se comprueban y se ajustan a las necesidades del mundo real.

Al invertir en el perfeccionamiento constante, las organizaciones pueden mejorar la precisión y fiabilidad de sus herramientas de IA, haciéndolas más seguras y eficaces en entornos de alto riesgo.

Lo que hay que tener en cuenta: Retos ocultos de la IA

A medida que la IA se integra más profundamente en el trabajo diario, ha surgido un problema paralelo: el aumento de la TI en la sombra (o shadow IT). Este fenómeno se refiere al uso de software y herramientas no autorizadas dentro de una organización, a menudo sin el conocimiento o la aprobación del departamento de TI.

Con la rápida expansión de la IA, los empleados están adoptando cada vez más soluciones de IA de forma independiente para agilizar sus tareas, sin ser conscientes de los riesgos de seguridad y cumplimiento que este comportamiento introduce.

Las TI en la sombra plantean importantes retos a las organizaciones, exponiéndolas a vulnerabilidades como el software no aprobado y el intercambio incontrolado de datos. Los riesgos son especialmente pronunciados cuando se trata de herramientas de IA no autorizadas, ya que pueden dar lugar a violaciones de datos, socavar los protocolos de seguridad y perturbar la capacidad de la organización para gestionar eficazmente su panorama tecnológico.

Esto es especialmente relevante en España, donde las preocupaciones en torno a la privacidad y la seguridad de los datos han crecido junto con normativas más estrictas. Sin la supervisión adecuada, las soluciones de IA no autorizadas pueden eludir importantes barreras de seguridad, lo que puede tener repercusiones legales o dañar la integridad de la organización.

Sin embargo, la TI en la sombra también puede poner de relieve áreas de oportunidad. Cuando los empleados recurren a herramientas de IA no autorizadas, a menudo es señal de que los sistemas actuales no satisfacen sus necesidades. Al abordar estas carencias de forma proactiva, las organizaciones pueden introducir soluciones de IA seguras y conformes que no sólo mejoren la eficiencia, sino que también protejan contra los riesgos de seguridad.

Por ejemplo, asegurar a sus usuarios profesionales que los datos nunca se utilizan para el entrenamiento de modelos, lo que ofrece una capa de confianza en la privacidad de los datos. Garantizar medidas de protección similares -como cifrado, controles de acceso y protocolos de seguridad sólidos- será fundamental a medida que las empresas confíen cada vez más en la IA en entornos sensibles y de alto riesgo.

A medida que la adopción de la IA sigue avanzando en España, las organizaciones deben actuar ahora para encontrar un equilibrio entre adoptar la innovación y garantizar una implementación responsable. Dar prioridad a las herramientas de IA especializadas, abordar los riesgos de seguridad de las TI en la sombra y mantener estrictas medidas de protección de datos será esencial para aprovechar todo el potencial de la IA. Al hacerlo, las empresas pueden crear un futuro más seguro, eficiente y sostenible, poniendo a España en el camino de convertirse en líder de la innovación impulsada por la IA.