Usted, estimado lector, quizás no se haya percatado de que ya posee el Gen AI dentro de su vida profesional. No me refiero al núcleo de sus células ni estoy inventando una nueva generación. Sin embargo, en este preciso momento, su trabajo como director de alguna importante empresa probablemente se enfrenta al desafío de la inteligencia artificial generativa (Gen AI) como uno de los principales retos de este año, e incluso tan urgente como de los próximos meses.
Un dato que respalda esta afirmación es el proporcionado por Gartner en una encuesta realizada a mediados de 2023, donde el 70% de los líderes de organizaciones estaban investigando soluciones con Gen AI, y el 4% ya habían implementado alguna solución. Seis meses después, a finales de año, el enfoque ya no estaba en la investigación, sino en la experimentación para el 45% de los encuestados, y el porcentaje de aquellos que habían lanzado una solución había aumentado al 10%.
Sin embargo, en medio de nuestra ignorancia, hay quienes apenas saben freír un huevo, otros pueden preparar huevos poché, y algunos se atreven a comerlos crudos. La realidad es que aún prevalece la idea de que la mayoría de los ejecutivos españoles, a menos que pertenezcan a empresas tecnológicas o innovadoras, tienen un conocimiento limitado, si no nulo, sobre inteligencia artificial. Esto no carece de fundamento, ya que en un tema tan novedoso todos estamos en cierto modo en pañales, y siento que nos encontramos en un punto intermedio entre la confusión y el desconocimiento. Sin embargo, en esta nebulosa de nuevos conceptos, creo que hay aspectos en los que todos estamos de acuerdo: la necesidad de aprovecharlos, la urgencia de establecer nuevas regulaciones, la minimización de posibles riesgos y la gestión del uso en nuestros equipos, entre otros. El resto dependerá de que nosotros, los ejecutivos non tech, vayamos comprendiendo poco a poco estos temas.
¿Qué es el Gen AI y porque no debemos limitarlo a Chat GTP?
Entre los básicos que todo “ejecutivo de bien” debería manejar se encuentra la comprensión de que la Inteligencia Artificial (IA) es distinta de la Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI), cuyo exponente referencial es ChatGPT. ¿Y por qué es necesaria esta precisión al referirnos a ella? Porque la Inteligencia Artificial tradicional, es decir, la no generativa, es una realidad con la que hemos convivido durante 50 años. De hecho, Alan Turing ya hablaba de ella. Ha pasado tiempo suficiente para que la comprendamos, analicemos y la implementemos en numerosos servicios y productos que hoy son un éxito en el mercado, a diferencia de la IA Generativa, que es nuestra gran novedad.
Operativamente, la IA tradicional aborda tareas específicas que los algoritmos ejecutan dentro de un conjunto de parámetros; en otras palabras, realiza predicciones y genera acciones en un campo específico y puntual para lo que ha sido programada. Está tan integrada en nuestro día a día que sería casi imposible contabilizar las veces que la utilizamos: cada vez que usamos Waze o Google Maps, que realizamos una búsqueda en Google, que el corrector nos corrige un correo electrónico o un mensaje de WhatsApp, que usamos el reconocimiento facial para abrir una aplicación; y así podría continuar la lista con nuevos productos como Siri, Alexa, la Roomba, la Thermomix, los smartwatches, etc.
Por otro lado, la Inteligencia Artificial Generativa «crea» respuestas que no han sido delimitadas pero están condicionadas por datos aprendidos. Es capaz de realizar acciones creativas, antes entendidas exclusivamente como humanas; comprende contextos y genera nuevo contenido que puede incluir texto, imágenes, música y otros tipos de medios. Aunque se han realizado experimentaciones durante muchos años, el lanzamiento gratuito al mercado por parte de OpenAI de modelos como GPT-3.5 hace un año y medio aceleró vertiginosamente el lanzamiento de muchos otros productos que las compañías tenían en privado. Entre ellos se encuentran Bard, que luego se llamó Gémini en Google, DALL-E, Midjourney para imágenes, DeepBach, Amper Music para música, y el más reciente Llama 3 de Meta… Así, con una lista interminable, hoy tenemos miles de ejemplos de IA Generativa que superan ampliamente las capacidades de ChatGPT.
¿Ya todos sabíamos esto, verdad? Entonces, ¿por qué persiste la percepción de que los ejecutivos non tech solo discuten si prohibir el uso de ChatGPT (hasta un 75% lo han considerado, según Chamorro-Prezumic, 2024), o si en su lugar deberían capacitar a su equipo en su uso (el 45% ha tomado acciones al respecto, según Gesmar, 2024)? Es muy probable que no exista alineación entre las áreas de IT o de Mejora Continua, y todas las demás para terminar de comprender el reto, sus riesgos y oportunidades. Es por ello, que Chat GPT sigue siendo el sinónimo de Inteligencia Artificial y, para los no sabidos, la conversación siga girando en torno a ello. En el artículo de HBR titulado «Why Adopting GenAI Is So Difficult», los autores destacan que el desafío radica más en elegir el rendimiento sobre la novedad: en lugar de adoptar sin cuestionamiento la última tecnología de IA, las empresas deben comprender los problemas empresariales que intentan resolver y encontrar la herramienta de IA más adecuada según los puntos fuertes y débiles de cada una de las opciones disponibles.
Cuestionando nuestra identidad
La Gen AI no solo transformará nuestros procesos, sino también la identidad corporativa de muchas empresas, es decir, su núcleo, el inicio de todo. En el artículo «7 estrategias para que sus empleados se unan a Gen AI», Tomas Chamorro-Premuzic indica que el gran desafío para los ejecutivos y directores será establecer una visión y una hoja de ruta para la Gen AI. Al día de hoy, solo el 9% de los directores de TI ya tendría una declaración de visión de IA, lo que contrasta con el 68% que está preocupado por el potencial del Gen IA para superar la capacidad organizativa para entender y mitigar los riesgos asociados. Se estima que para 2025 ya habría planes centrados en la ética, transparencia y privacidad al respecto.
Para los líderes, es más importante proteger a la organización de los riesgos que aprovechar sus posibles beneficios. Inexactitudes, filtración de datos, problemas de privacidad, brechas de seguridad, falta de atribución, violaciones de derechos de autor e información sesgada son algunos de los posibles inconvenientes. Apenas el 39% de las empresas tendría una política corporativa formal y escrita, según la encuesta de Gartner de finales de 2023.
Sin embargo, esto no disminuye las expectativas de los inversores, quienes serán la verdadera fuerza impulsora para superar cualquier resistencia al cambio en las empresas, según la encuesta. Los datos revelan que esperan reducir los costos de nómina en los próximos 12 a 18 meses para lograr un ahorro del 15.7% y una mejora del 24.69% en la productividad. Goldman Sachs predijo un aumento en la productividad anual del 1.5%, lo que podría aumentar los beneficios del S&P 500 en un 30% más en la próxima década. Para lograrlo, se espera que los líderes non tech asignen, en promedio, el 6.5% del presupuesto funcional a la IA generativa en 2024. Aunque se espera que la adopción se ralentice a corto plazo, ya que la Gen AI ya habría alcanzado un pico de expectativas exageradas y entrará en un punto de desilusión, según el artículo «Las 5 fuerzas que impulsarán la adopción de la Gen AI», publicado en HBR a finales de 2023.
Las oportunidades son infinitas siempre que se conciba al GenAI como un pilar estratégico que involucre a todas las áreas de la compañía, no solo a las tecnológicas. Hablamos de la experiencia del cliente, el análisis de datos, el marketing, la generación de contenidos, el trabajo en equipo y las herramientas de productividad que abarcan toda la empresa. Como comunicadora, antes pasaba el 60% de mi tiempo sintetizando material, pero ahora esa tarea solo toma unos pocos minutos, lo que libera ancho de banda para pensar más en estrategia, profundizar en las relaciones con los prensa y clientes, y crear artículos de valor que se publiquen en revistas y ayuden a posicionar el talento de la empresa. Esta ganancia conduce a un aumento de la productividad, un pensamiento más innovador y mejores relaciones con los stakeholders.
Los inversores ya están hablando de modelos de fuerza laboral combinados (humanos, máquinas e IA). Aunque muchos empleados temen perder sus trabajos, este temor podría ser exagerado pero no infundado. Los inversores expresan que para 2024, esperan reducir un 3,8% de la planilla gracias a nuevas soluciones con GenAI, en promedio; para 2025, un 6,1%; y para 2026, un 8,2%. Sin embargo, se prevé un aumento en los puestos que requieren dominio de la IA. Como señalan los Directores de Recursos Humanos, la IA no quitará empleo a las personas, sino que las personas que no entienden de IA perderán sus empleos. Y esto incluye la distinción entre la IA y la IA generativa.
Definitivamente, Recursos Humanos desempeña un papel clave: ningún cambio podrá ejecutarse si la cultura de la empresa no lo permite. Como dice el conocido refrán, «la cultura se come a la estrategia». Si las empresas pueden encontrar la manera de integrar sin problemas la IA en su estrategia y cultura, es probable que aumenten su ventaja competitiva sobre sus rivales. La mayoría de las organizaciones todavía están intentando averiguar cómo lograrlo. Las empresas que descifren el código de la adopción cultural serán las que cosechen los beneficios de esta nueva tecnología.
