Los retos de la inteligencia artificial en la empresa

Hablar de inteligencia artificial en la empresa hoy en día, es hablar de una realidad que ya se encuentra implícita en la rutina de cualquier departamento de TI. Lo que parecía un experimento, se ha convertido en una herramienta que agiliza tareas, ayuda a los equipos y obliga a replantearse nuevos formatos de trabajo. Los responsables tecnológicos ya lo tienen en cuenta: la IA ya es hábito más. La inteligencia artificial en la empresa se ha consolidado como un elemento clave de competitividad.

Para analizar este fenómeno, desde ByteTI hemos organizado un encuentro con Antonio Gil, Director Corporativo de Operaciones y Sistemas de GVC Gaesco; Francisco Borja Escalona, Chief Data Officer de Carrefour España; Henar Pinilla, CTO de CESCE; Héctor Moreno, Corporate Head of Networks and Telecoms Department de Acciona; Francisco Pachón, Head of Enterprise Architecture de National-Nederlanden; Jesús Garrido, Director de Tecnologías de la Información del Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial, INTA; Eduardo Rodríguez, Director TI / CTO de Urbaser; Juan Pedro Gozalo, Head of Hyperautomation de Allfunds; Jaime Requejo, Lead Architect–Strategist Solutions de HCLSoftware; Guillermo Arias, Strategic Account Manager de Ping Identity y Julián Sanz, Cloud Solution de Arsys.

Beneficios de la IA en los departamentos

En palabras de Francisco Borja Escalona, Chief Data Officer de Carrefour España, el apoyo desde la alta dirección ha sido determinante: “Nuestra CEO es una ferviente admiradora de la inteligencia artificial, y eso ha hecho que todas las áreas de negocio de Carrefour tengan proyectos y un roadmap claro de IA”. Según explicó, la compañía ha automatizado procesos cotidianos como la atención telefónica de clientes y la toma de decisiones comerciales con algoritmos: “El día del Club Carrefour se apoya en decisiones tomadas con IA, pero siempre con un humano detrás para validar”. Esta visión muestra cómo la inteligencia artificial en la empresa puede integrarse sin perder el control humano.

Por su parte, Henar Pinilla CTO de CESCE destacó la utilidad de la IA en la fase de pruebas: “Estamos aplicando IA en testing unitario y en casos de prueba, lo que nos ha permitido mejorar la calidad del desarrollo”. No obstante, advirtió que en el terreno de negocio los avances son aún limitados ya que tal y como explicó, “no podemos decir que estamos utilizando IA de manera decisoria porque la normativa no lo permite, aunque creemos que esto cambiará”. El futuro de la inteligencia artificial en la empresa dependerá del marco regulatorio y la confianza generada.

Al igual que sus compañeros, Héctor Moreno, Corporate Head of Networks and Telecoms Department de Acciona, subrayó la aportación de la IA a la eficiencia. “Hemos conseguido unificar toda la información generada en el mundo, lo que nos permite responder con rapidez a las necesidades de negocio y reducir tiempos de forma drástica”, afirmó. En su caso, cada línea de negocio (agua, energía, construcción) desarrolla proyectos propios, pero con la mirada puesta en una estrategia común que permita escalar de forma ordenada. En ese contexto, la inteligencia artificial en la empresa se convierte en motor transversal de innovación.

A pesar de ello, no todas las iniciativas alcanzan la meta. “Un proyecto que debía estar en producción el año pasado aún sigue parado porque el usuario exige respuestas exactas que hoy son difíciles de garantizar. Es un ejemplo de cómo un caso de uso puede ser viable en concepto, pero no llegar a consolidarse”, reconoció Héctor Moreno.

Siguiendo este punto, Francisco Pachón, Head of Enterprise Architecture de National-Nederlanden, puntualiza que la raíz de los fracasos está en el dato. Por ejemplo, nosotros queríamos desarrollar un chatbot para la red comercial que se alimentara de documentación histórica. El problema fue que esos documentos, acumulados durante años, se contradecían entre sí, lo que impedía dar una respuesta fiable. Tuvimos que volver atrás y centrarnos primero en limpiar y catalogar los datos. La inteligencia artificial en la empresa depende directamente de la calidad y coherencia de la información que se le ofrece”.

Principales retos de la Inteligencia Artificial en la empresa

Como bien explicó Antonio Gil, Director Corporativo de Operaciones y Sistemas de GVC Gaesco, el gran desafío está en equilibrar expectativas y eficiencia. Según explicó, “nuestro reto principal es la eficiencia. El 90% de los casos de uso están ligados a la automatización de procesos. Pero también debemos gestionar las expectativas de los usuarios, que esperan de la IA respuestas inmediatas a todo”. Este equilibrio es esencial cuando se aplica la inteligencia artificial en la empresa.

De manera complementaria, Francisco Pachón de National-Nederlanden puso el acento en la calidad de la información. “Cuando manejas datos pensados para humanos, un algoritmo puede no entenderlos igual. Si la base no está bien estructurada, la IA dará respuestas erróneas”, afirmó.

En la misma línea, Jesús Garrido, Director de Tecnologías de la Información del Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial, INTA recordó que el tiempo se ha convertido en un factor decisivo puesto que “en apenas tres meses aparecen modelos nuevos que dejan obsoletos los anteriores. O haces proyectos muy pequeños que duren tres meses o no llegas a tiempo. Esto demuestra cómo la inteligencia artificial en la empresa evoluciona a un ritmo vertiginoso”.

La velocidad de cambio tecnológico, ¿oportunidad o amenaza?

De acuerdo con Garrido, la rapidez del mercado puede jugar en contra. “En nuestro caso, estuvimos un año trabajando con otra IA y los resultados fueron mediocres. En cuanto salió ChatGPT, en pocas semanas, superamos lo que habíamos conseguido en meses. Pero todo lo anterior hubo que tirarlo”.

Muchas veces, el verdadero cambio es cultural, así lo destacó Eduardo Rodríguez, Director TI / CTO de Urbaser: “Hace apenas unos años era impensable aplicar IA en un sector tan tradicional como el de la limpieza urbana. Hoy tenemos proyectos en plantas de tratamiento que identifican residuos o chatbots de soporte, y ya hemos detectado 70 u 80 iniciativas con retorno claro”. Sin embargo, advirtió de un problema grave y es que, en su opinión “no hay suficientes expertos en IA, ni dentro ni fuera de la empresa. La escasez de talento especializado limita el despliegue de la inteligencia artificial en la empresa”.

Y es que, la clave, como apuntó Jaime Requejo, Lead Architect–Strategist Solutions de HCLSoftware, no está solo en elegir modelos, sino en coordinarlos. El poprtavoz de HCLSoftware explicó que “estamos entrando en una era en la que no solo se trata de probar modelos, sino de cómo los orquestamos. Los modelos pequeños, especializados en tareas concretas, van a ser clave, y el reto será coordinarlos”.

La regulación y el marco legal

En opinión de Henar Pinilla, las normativas actuales actúan como freno. Pinilla afirmó que “en el sector de los seguros, la toma de decisiones no puede automatizarse todavía con IA, por lo que estamos limitados a pilotos y pruebas en TI. Aquí, la inteligencia artificial en la empresa se ve condicionada por la necesidad de cumplir la legislación vigente”.

Coincidiendo en este diagnóstico, Julián Sanz, Cloud Solution de Arsys recordó la importancia de moverse en un marco seguro: “Somos una compañía europea y hemos decidido trabajar únicamente en este ámbito para cumplir con todas las regulaciones. Cualquier producto que lanzamos está pensado para ajustarse a las normativas actuales y futuras, como la AI Act”.

La IA como palanca de transformación del negocio

Según expuso Guillermo Arias, Strategic Account Manager de Ping Identity, la inteligencia artificial debe contemplarse como una oportunidad de liderazgo. Tal y como expuso, “el principal reto es económico. La velocidad a la que avanza la IA genera un coste de oportunidad: si no apuestas hoy, mañana puede ser tarde. No hacer nada también supone un riesgo”. En este sentido, la inteligencia artificial en la empresa es ya una palanca de rentabilidad y diferenciación estratégica.

La inteligencia artificial en la empresa debe entenderse siempre como complemento del ser humano

Del mismo modo, Eduardo Rodríguez señaló que la presión viene ahora también de los clientes ya que “el mayor reto ha sido el cambio cultural. Ahora ya nadie duda de que estas tecnologías generan valor”.

El factor humano: talento y cambio cultural

En palabras de Francisco Borja Escalona, Chief Data Officer de Carrefour España, la IA nunca sustituye al criterio humano: “Todas las decisiones críticas siguen siendo humanas. La IA nos ayuda en aprovisionamiento, surtidos o promociones, pero el criterio final es de las personas”. Por eso, la inteligencia artificial en la empresa debe entenderse siempre como complemento del ser humano.

El cuello de botella sigue estando en los perfiles especializados: “No hay talento suficiente. Incluso las consultoras más especializadas se ven desbordadas porque la tecnología cambia más rápido de lo que se puede aprender”, recalcó Eduardo Rodríguez de Urbaser.

Finalmente, Antonio Gil de GVC Gaesco insistió en la importancia de la formación. En su opinión, “formar a la gente en IA no es como formar en una nueva versión de software. Requiere un cambio de mentalidad y de procesos que solo es posible si la dirección empuja desde arriba”. Este cambio cultural refuerza la implantación sostenible de la inteligencia artificial en la empresa.