TECNOLOGÍA

Cómo se adaptarán los empresarios a la IA

En los últimos meses, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una amenaza teórica para los seres humanos a un sinfín de aplicaciones en el mundo real que las empresas pueden poner en práctica de inmediato. Sin embargo, también debemos ser prácticos. Es peligroso cuando fijamos expectativas poco realistas para la tecnología, porque los usuarios se rebelarán, lo que ralentiza la adopción. Es un momento oportuno para reevaluar la situación actual de la IA.

Sabemos que nuestra elección es implantar la IA o competir con ella. Sin embargo, dada nuestra falta de comprensión al respecto, todos necesitamos empezar con una evaluación real de nuestra tolerancia al riesgo. Los equipos directivos deberían abordar este complejo problema evaluándolo por etapas, teniendo en cuenta las repercusiones a largo, medio y corto plazo, y luego considerar las inversiones que están dispuestos a hacer.

Uso a corto plazo de los LLM

Mientras que los grandes modelos lingüísticos tienen la adopción más rápida de cualquier tecnología en la historia del hombre (a excepción de TikTok), nuestra aceptación es notablemente lenta. La mayoría de las empresas se limitan hoy a hacer retoques. Como prueba, sólo el 5% de los usuarios de ChatGPT están pagando por la suscripción 4.0, a pesar de que desbloquea toda la potencia, incluidos los GPT personalizados (piense en los GPT personalizados como una herramienta que convierte a cualquier persona de su organización en un programador, creando automatizaciones y utilidades en cuestión de minutos).

Los GPT se han convertido en una apuesta segura. Otros LLM gratuitos han ganado adeptos recientemente, entre ellos:

Perplexity: Ideal para búsquedas en Internet y se parece más a un navegador web que ChatGPT. Utilice Perplexity para la generación de contenidos, libros blancos e I+D.

NotebookLM: Útil para realizar investigaciones, analizar y resumir documentos. Utilízalo para redactar PNT, manuales del empleado e instrucciones de trabajo.

El punto medio: 2025 es el año del agente

La mayoría de los líderes de pequeñas y medianas empresas buscan más de la IA, y las innovaciones que se presentan actualmente se conocen como «agentes». Los agentes, a diferencia de las tecnologías algorítmicas que los precedieron, son flujos de trabajo integrales que completan muchos pasos sin supervisión humana. Por ejemplo, la IA podría gestionar todo el proceso de incorporación de un empleado mediante pasos repetibles, como rellenar una solicitud de empleo, realizar una comprobación de antecedentes y asignar contraseñas.

Aunque estos sistemas existen en la actualidad, por lo general requieren que un humano (como un generalista de RRHH) dirija las tareas por separado, mientras que los agentes pueden hablar con otros agentes para desencadenar una oleada de automatizaciones. Aunque el profesional de RRHH es necesario para supervisar las automatizaciones, el proceso de contratación puede acelerarse a una velocidad de vértigo. En lugar de «hervir el océano», las empresas deberían buscar procesos enteros que puedan automatizar mediante flujos de trabajo integrales, gestionados por agentes de IA.

La gallina de los huevos de oro: La transformación empresarial

Aprovechar la naturaleza transformadora de la IA exigirá que pensemos a lo grande e invirtamos más. La IA representa quizá la mayor oportunidad de negocio de la historia de nuestra economía, mayor que la fiebre del oro o el boom de Internet. Ofrece la posibilidad de crear modelos de negocio totalmente nuevos que proporcionen a los clientes un valor único. ¿Cómo?

Las empresas que ya han aprovechado la IA utilizan un «núcleo digital». No hay empleados operativos en su ruta crítica de actividades. Por ejemplo, imaginemos la creación de una nueva cuenta de QuickBooks. El usuario iniciará sesión, añadiría una tarjeta de crédito y cargaría información sin ningún apoyo humano.

Sin embargo, alcanzar este pináculo lleva tiempo. Muchos líderes de la IA han alcanzado la escala a través de efectos de red. Pero esta masa crítica requiere dinero e inversión, porque es más costoso automatizar algo que completar una tarea manualmente hasta que se alcanza el volumen suficiente para justificar la automatización.

Utilizaremos la IA de formas que no podemos imaginar, incluida la creación de estrategias empresariales y la medición de resultados. La ventaja competitiva definitiva es utilizar la IA para predecir el futuro: la esencia del modelado predictivo. En la actualidad, nuestra empresa dedica cada hora del día a desarrollar estas herramientas para que las pymes y sus directivos estén en condiciones de utilizarlas.

Imagine que regenta una heladería y necesita saber qué cantidad de producto comprar o cuánta mano de obra contratar. Los modelos informan sobre los acontecimientos de la zona, el tiempo y las pautas de tráfico, y predicen lo que debe vender cada día. Aplicando este pensamiento a las empresas privadas, podemos prever la demanda y crear una estrategia basada en información en tiempo real.

También tenemos que ser realistas, porque cambiar un negocio de la noche a la mañana requerirá inversiones en IA e infraestructura en la nube. Estas soluciones serán gestionadas por los trabajadores más caros de nuestra economía: ingenieros de borde y científicos de datos que pueden costar $300k por año, lo que se siente fuera del alcance de muchas pequeñas y medianas empresas.

Por lo tanto, debemos caminar antes de correr. Empieza por crear una estrategia de IA para tu empresa que tenga en cuenta las repercusiones a largo, medio y corto plazo en tu negocio hoy, mientras te preparas para la transformación en el futuro.

Este artículo se publicó primero en Vistage US, puedes leer la versión original en inglés aquí.