Transformando las operaciones de negocio a través de la IA generativa

Nadie puede negar que la IA generativa se ha convertido en protagonista prácticamente absoluta en los últimos meses si de tecnología hablamos. Las expectativas que está generando en el mundo empresarial son enormes ya que permite realizar tareas que hasta ahora nos parecían inverosímiles o servir de apoyo a los trabajadores para optimizar procesos, y permite diseñar nuevos casos de uso más allá de los que habitualmente se utiliza la IA discriminativa o “tradicional”.

Sin embargo y aunque es cierto que abre multitud de nuevas oportunidades, más allá del “hype” y las expectativas, el uso de la IA generativa plantea numerosos retos en cuanto a los datos empresariales y su gobernanza, la integración tecnológica, cambios en la cultura empresarial y hasta en el análisis de la rentabilidad de las inversiones.

Para analizar cómo la IA Generativa está revolucionando las operaciones empresariales, cómo puede impulsar la eficiencia operativa, mejorar el compromiso con el cliente o  fomentar la innovación en todos los sectores Silicon organizaba un encuentro junto a Keepler Data Tech al que acudían, por parte de la compañía Pablo Ríos, director de Desarrollo de Negocio; Marcos Manuel Ríos, Data Management Lead y Rocío Serna Vega, Cloud Data &AI BDM además de Ana Jiménez Castellanos Gen(AI) BDM South Europe de AWS.

Un encuentro, conducido por Daniel de Blas, responsable de Branded Content de NetMedia al que acudían Jesús Rodríguez, Head of AI en Prosegur Cash; René Álvarez, experto en IA en el sector Seguros; Ana Soto, Project Leader AI Specialist Manager en Prosegur; Gastón Encalada, BI & RGM Manager en Mahou San Miguel; Fernando Asenjo, Co-Leader en soluciones de IA Generativa en en el área de Seguros; Eva Fonseca, AI Innovation & Ways of Working Manager en Vodafone; y Alejandro Fernández, Product Owner IA en Leroy Merlin.

Era Pablo Ríos, director de Desarrollo de Negocio de Keepler Data Tech quien abría el debate apuntando cómo en los dos últimos años se ha visto que la inversión en TI de muchas empresas está dirigiéndose hacia la Inteligencia Artificial Generativa que, más a allá de promesas, está empezando a tener impacto en los negocios. “Además a la tecnología se le pide cada vez mejorar la productividad y la competitividad y la IA a priori es un habilitador de ambas demandas, mejorando la productividad del empleado y por tanto la corporativa, a través de optimizar procesos”, apuntaba.

Pero ¿qué retos se están encontrando las compañías que deciden darle esa oportunidad a la Inteligencia Artificial con la IA Generativa como principal exponente?

En ese sentido, Ana Jiménez Castellanos Gen(AI) BDM South Europe de AWS señalaba que hay empresas aún “algo perdidas” en cómo abordar esta tecnología y aunque poco a poco va teniendo un mayor peso “creándose incluso nuevos puestos para gestionar su desarrollo en la empresa” todavía son muchas las dudas.

“Para empezar no saben bien qué impacto va a tener en su negocio o tienen grandes dificultades para identificar qué casos de uso realmente les van a aportar valor aplicando la GenAI. Pero la lista de interrogantes sigue con dudas como si tienen la infraestructura necesaria para abordar un proyecto así a largo plazo, si cuentan con los perfiles necesarios o cómo gestionar el dato de forma adecuada para poder extraer todo el valor a esta tecnología”.

Algo en lo que se mostraba totalmente de acuerdo Jesús Rodríguez: Head of AI en Prosegur Cash que explica que en su compañía están de momento en fase de “exploración” intentando “encontrar la aplicabilidad a la IA Generativa, viendo en qué nos puede beneficiar de verdad, tratando de identificar casos de uso, etc”.

Una labor en la que añadía como mayores obstáculos el que “cuando encontramos esa aplicabilidad, necesitamos ver qué retorno de inversión vamos a tener” y el talento, algo que apuntarían todos los participantes a lo largo del encuentro. “No solo es encontrar talento el desafío es también acompañar a los empleados a que sepan cómo beneficiarse de esta nueva tecnología”.

Encontrar casos de uso

Identificar esos casos de uso es también actualmente la prioridad para Alejandro Fernández, Product Owner IA en Leroy Merlin. “Hemos hecho una especie de inventario de casos de uso en los que la IA Generativa pueda darnos un valor y a partir de ahí lo que estamos viendo y no solo con el área de tecnología sino también con negocio son los costes, las necesidades de personal, la forma y pasos en los que desarrollarlo, etc. y la verdad es que la acogida por parte de las áreas de negocio está siendo muy positiva”.

En la misma situación se encuentran en Mahou San Miguel, según explicaba Gastón Encalada, BI & RGM Manager de la compañía. “Estamos investigando casos de uso, por ejemplo, hacer resúmenes de la información que necesitan los comerciales cuando visitan a un cliente. Pero, identificado el caso de uso, ¿cómo calculas el ROI que vas a obtener y sobre todo cómo atribuyes a cada modelo el porcentaje de ese retorno de la inversión en el que ha contribuido?, se preguntaba.

La importancia del dato

E introducía otro de los grandes temas comunes a todas las compañías, según quedó evidente en el evento: la importancia de los datos al apuntar que “si no asientas bien las bases, si no tienes datos y una clara estrategia de cómo gestionarlos, no vas a sacar el provecho que debería a la IA generativa”.

Datos de calidad, sí pero sobre todo “el gobierno de esos datos”, recalcaba en ese aspecto René Álvarez: experto en IA en el sector Seguros que iba incluso un paso más lejos. “Si no tienes un buen gobierno del dato, y la mayoría de las empresas no lo tiene, no puedes iniciar un proyecto de IA generativa o no deberías”.

En esa necesaria gobernanza del dato, Marcos Manuel Ríos, Data Management Lead de Keepler Data Tech apuntaba además la dicotomía que suelen encontrarse en los clientes si de responsabilidad del dato hablamos. “¿Quién se hace responsable del dato? Pues bien, aquí te puedes encontrar desde gente que atesora el dato como suyo y no quiere compartirlo a otras personas que no quieren ser responsables de ningún dato corporativo”.

El portavoz de Keepler añadía también la “odisea” que es encontrar perfiles con formación en IA generativa. “Adquirir talento hoy por hoy es uno de los grandes desafíos tanto de los clientes como de empresa como la nuestra”.

La gestión del cambio que entronca tan directamente en esa adquisición de talento pero sobre todo en el reskilling de los empleados de una empresa era señalada también por René Álvarez como una parte esencial: “Hay que saber gestionar el cambio que supone la IA, acompañando a los empleados en todo el proceso para intentar mitigar y combatir los recelos que puede abrir esta tecnología en cuanto a pérdida de puestos de trabajo, etc.”.

En la misma línea se situaba Ana Soto, Project Leader AI Specialist Manager en Prosegur que aseguraba que antes de abordar la IA Generativa “hemos hecho en la empresa una labor de culturización así como de limpieza y gobernanza del dato. A partir de ahí es cuando hemos aplicado ya la tecnología para enriquecer proyectos y caso de uso”.

Pero Ana Soto además apuntaba la escalabilidad de los proyectos como uno de los mayores obstáculos que se encuentran las empresas al abordar un proyecto de IA Generativa así como el talento. “Ya hay perfiles con un master en esta tecnología pero ¿tienen la visión transversal que necesita?¿La curiosidad? Ese es el problema”.

Talento y tiempo

También especialista en IA Generativa en el sector de los seguros Fernando Asenjo quiso poner sobre la mesa la necesidad de aterrizar las expectativas en torno a esta tecnología que “parece que puede hacer de todo y a día de hoy eso no es verdad; hay procesos que requieren de una enorme intervención humana”.

Asimismo aseguró que no es una tecnología tan barata como pueda pensarse ya que “son muchas las piezas que hay que engrasar y muy fácil el vendor locking”.

Y como retos apuntaba precisamente ese stack tecnológico y el tiempo o mejor dicho la falta de él y de recursos humanos “para investigar qué sale nuevo o qué podría funcionarte mejor, por ejemplo”.

Otra realidad en lo que a la IA Generativa y que actualmente es la norma común en el ámbito empresarial era explicada por Eva Fonseca, AI Innovation & Ways of Working Manager en Vodafone. Y es que, como la mayoría de las empresas, compartía cómo “los proyectos que estamos abordando con la IA Generativa son prácticamente todos internos. Sí hemos hecho alguna prueba de concepto al exterior pero en un entorno totalmente controlado, con usuarios seleccionados, etc. para evitar riesgos”.

La parte ética de la IA era otra de las patas que, en opinión de Eva Fonseca es necesario abordar sí o sí. “Nosotros hemos elaborado un decálogo ético del uso de la IA” afirmaba y señalaba otro aspecto que si bien aún no está siendo crítico lo será, el de la responsabilidad. “Tanto en las empresas como en la cadena de valor, en los proveedores, va a ser necesario establecer quién es el responsable de un modelo de IA, de los resultados que se obtengan con él, de cómo se ha llegado a esos resultados. ¿Quién será el responsable? ¿El usuario? ¿El proveedor? ¿Es una responsabilidad compartida”, reflexionaba.

Dudas que sin duda habrá que abordar en breve ya como señalaba Pablo Ríos, de Keepler Data Tech, de hecho, cada vez la inversión en proyectos de IA es mayor y 2025 será el año de las killer apps para optimizar procesos”.

Un escenario que aún presenta interrogantes pero que a todas luces marcará los próximos años de las empresas de todo el mundo.