El pasado mes de noviembre se cumplieron dos años desde que OpenAI dio a conocer ChatGPT, lo que supuso un brusco giro de guion para la industria tecnológica global. Se puede decir que desde finales de 2022 la Inteligencia Artificial generativa es claramente el primer tema de conversación en el sector TI y fuera de él. Sin embargo, fue el anuncio de Microsoft, a mediados de enero de 2024, de poner a disposición de las pymes españolas su asistente de IA generativa para la suite de colaboración Microsoft 365 (antes Office) el que verdaderamente ha permitido visualizar muchos de los beneficios de esta ola de innovación para el tejido productivo, demostrando cómo una empresa de cualquier tamaño puede sacarle partido.
Así, la gran ola de la IA generativa que inauguró a finales de 2022 la salida de ChatGPT, y que en un abrir y cerrar de ojos se convirtió en un fenómeno planetario, por fin llegaba a las oficinas y los puestos de trabajo de todo el país gracias a la disponibilidad de Microsoft 365 Copilot. Y eso son palabras mayores por lo que puede suponer en términos de eficiencia para cientos de miles de empresas y millones de personas en un país como España, aquejado históricamente por su bajo de nivel de productividad.
En el caso de Microsoft 365 Copilot, se calcula que, de media, los empleados que hasta ahora han adoptado esta tecnología han podido ahorrarse unas 10 horas en tareas repetitivas al mes. Conviene recordar que una herramienta de IA generativa como Copilot es capaz de resumir hilos interminables de conversación en el correo electrónico, convertir rápidamente un documento en una presentación de Power Point, comprender y mejorar textos en Word o transcribir y resumir largas reuniones en Teams. Además, llega en el mejor momento posible porque de todos es sabido que las plantillas están saturadas y agotadas por una cantidad ingente de tareas que antes de la pandemia no tenían que asumir.
Pero Microsoft 365 Copilot no solo es productividad. Conviene recalcar que una Inteligencia Artificial generativa que eche mano de los datos de empleados y clientes para su entrenamiento debe garantizar que los datos siempre estén protegidos y permanezcan en el dominio de la empresa que los necesita. La IA en la empresa deberá ser segura o no será. En el caso de Copilot, nadie, ni siquiera en Microsoft, va a poder acceder a la información de las compañías. Y los promtps o preguntas no se van a guardar, ni se van a usar para entrenar los modelos que mueven la IA. Y tampoco los empleados van a poder acceder, en este nuevo escenario, a información corporativa que ya antes les estuviera vedada.
Está claro que la IA generativa de Microsoft ya es una revolución en términos de productividad y eficiencia en las empresas. Pero a pesar de tantas promesas, hay retos que los tecnólogos y las compañías deben superar para hacer buenos despliegues y llevar los proyectos a buen puerto. Estudios de firmas como Rand o Gartner apuntan, por ejemplo, a que muchos proyectos de implantación de la IA podrían fracasar si no se toman medidas. Concretamente, Gartner adelanta que el 30% de los proyectos de Inteligencia Artificial generativa (GenAI) serán abandonados después de la prueba de concepto para finales de 2025, debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, costes crecientes o un valor comercial poco claro.
Por su parte, Rand también detecta varios obstáculos en el aterrizaje de la IA generativa en las oficinas. Uno es la escasa calidad de los datos. También resta el hecho de que muchas empresas siguen sin tener claro lo que pueden obtener de esta tecnología, y que muchas veces los modelos no son entrenados para los objetivos requeridos o no encajan bien en los flujos de información de las compañías.
Por otra parte, está el problema de que las compañías se dejan seducir por la última tecnología en el mercado, sin prestar atención a lo realmente importante, que es cómo esta puede ayudarlas a ser más eficientes. Y este es el punto clave.
La adopción debería empezar por una pregunta que parece simple pero que rara vez se formula, y que cuando se hace no se expone con la suficiente honestidad: ¿para qué queremos que nuestra gente use la IA en su día a día? Hay que repensar cómo se trabaja y cómo se decide. Hay que aterrizar escenarios de uso claros, que liberen tiempo de tareas de poco valor, para pensar. No se trata de saber de Inteligencia Artificial, sino de pensar con la IA. Si no se hace esto, el resultado será un usuario confundido, un director decepcionado, una inversión sin retorno. Y no se debe tratar como un proyecto, con un principio y un fin, sino como una transformación continua, donde hay que monitorizar, medir, corregir, volver a medir, etc.
Y si la IA va a transformar la forma de trabajar, hay un rol fundamental en la compañía que debe estar en el centro del diseño de esa evolución, y es la Dirección de Recursos Humanos. Normalmente nos centramos mucho en la capacitación técnica, y no lo suficiente en el acompañamiento humano. Y aquí es donde el área de talento juega un papel importante para impulsar una cultura de aprendizaje continuo, reducir miedos asociados al uso de la IA, acompañar en la necesaria gestión del cambio y facilitar espacios donde se pueda experimentar de forma segura.
Por las pruebas realizadas hasta ahora por las grandes empresas con Copilot, ya sabemos que las entidades que más provecho le están sacando a la IA generativa en el puesto de trabajo son aquellas que han hecho cambios en la organización. Y es que la IA generativa no solo es una apuesta tecnológica, sino que también implica el compromiso de la dirección y que cada unidad de negocio le busque su sentido y sus ventajas.
La IA no fracasa. Fracasa su implementación cuando no se conecta con un propósito claro y compartido dentro de la organización. Trabajemos en ese propósito.
*Chus Llorente es Directora de Estrategia y Negocios en Prodware