IA generativa en la empresa: lo que ya funciona, lo que aún es hype y lo que nadie te cuenta sobre los riesgos

La inteligencia artificial generativa ha cobrado protagonismo en los últimos meses hasta ocupar un lugar destacado en las agendas de los comités de dirección. Sin embargo, una vez superada la euforia inicial, las empresas se enfrentan a la realidad del entorno corporativo: los accionistas y los consejos de administración no compran demostraciones tecnológicas; exigen un retorno de la inversión, escalabilidad y, sobre todo, control de los riesgos.

Desde la perspectiva de la transformación empresarial, en estos momentos se exige un análisis honesto, capaz de explicar qué está aportando valor real, qué es pura narrativa de ventas y cómo esta disrupción tecnológica está reconfigurando incluso la forma en que las empresas incorporan talento directivo.

De la productividad individual al súper-usuario

La productividad individual es uno de los campos en los que la IA generativa ya está demostrando, incluso en el corto plazo, un ROI indiscutible. Los profesionales que han integrado estas herramientas en su día a día están logrando eficiencias notables en tareas de análisis, síntesis y redacción corporativa.

Pero el verdadero impacto transformador radica en la aparición de lo que en el argot tecnológico se denomina 'súper-usuario'. Pensemos en un directivo de operaciones o financiero que no usa la IA simplemente para redactar correos, sino que da un paso más hacia la personalización. ¿Cómo? Entrenando sus aplicaciones con datos históricos para modelar escenarios de estrés financiero, detectar cuellos de botella en la cadena de suministro o programar macros complejas sin ser desarrollador.

Este tipo de usuarios, cuyo uso de la IA supera el promedio, están multiplicando su desempeño en tareas concretas hasta convertirse en profesionales de alto rendimiento.

El rediseño estructural de procesos más allá de los 'chatbot'

Por ello, uno de los principales errores en las fases de adopción tecnológica en las empresas es limitar la visión de la IA al uso de 'chatbots'. La inteligencia artificial ha evolucionado, y seguir utilizando esta tecnología hoy de la misma forma que se hacía en 2023 es desaprovechar gran parte de su potencial.

El 'Hype', los pilotos estancados y la factura oculta

A pesar de los éxitos aislados, adoptar la inteligencia artificial es un proceso de prueba y error en el que la gran mayoría de los proyectos piloto nunca llegan a producción. ¿El motivo? No es lo mismo hacer que un modelo genere una respuesta correcta en un espacio controlado que integrar ese modelo en sistemas abiertos, garantizando la mayor precisión posible en un entorno donde las alucinaciones del modelo pueden costar millones.

Además, el coste real de la tecnología suele subestimarse. El 'hype' hace que las licencias parezcan asequibles, pero deja en segundo plano los costes de escalarla. Y por ello cuando una empresa pasa de una prueba con diez usuarios a un despliegue para miles de empleados y bases de datos propias, el coste de los 'tokens' (la unidad de procesamiento de los modelos) se dispara. A todo ello se suma la limpieza de datos, la ciberseguridad, la infraestructura en la nube y el mantenimiento continuo del modelo.

¿Cuáles son los principales riesgos? Reputación, legalidad y operaciones

Implementar IA sin un marco de gobierno estricto puede implicar incontables riesgos para la compañía, los cuales exigen una gestión activa y experta:

• Riesgos legales y de privacidad: La fuga de información confidencial o propiedad intelectual al introducir datos sensibles en modelos públicos es una amenaza latente. Además, el cumplimiento de normativas como el RGPD o la nueva 'AI Act' europea requiere revisiones constantes.
• Riesgo reputacional: Un modelo no supervisado que genera sesgos discriminatorios o información falsa frente a clientes puede afectar de forma muy negativa a la imagen de una marca.
• Riesgo operativo: La sobredependencia tecnológica de un proveedor específico puede paralizar operaciones críticas si cambian sus políticas de precios o sufren caídas de servicio.

El interim management en la era de la IA: nuevos líderes para nuevos retos

Esta complejidad tecnológica y organizacional está impactando directamente en el talento directivo y, muy especialmente, en el ámbito del interim management, dando pie a nuevas categorías de profesionales:

• Interim manager "potenciado": Los directivos temporales actuales pueden llegar a ser más productivos. Tienen la capacidad de discernir cuándo debe aplicarse la IA y cuándo es indispensable el juicio y la empatía humanas, algo fundamental en la actualidad.
• Interim CAIO (Chief AI Officer): Las empresas necesitan planificar su estrategia de IA, pero a menudo no justifican un puesto en plantilla a largo plazo o no encuentran el perfil ideal para ello. La figura del director de IA temporal permite a la compañía establecer el marco ético, lanzar los primeros proyectos viables y sentar las bases tecnológicas ante el equipo interno.

La IA generativa es una herramienta con gran potencial que, sin embargo, requiere estrategia, medición de costes reales y un liderazgo sin complejos para gestionar sus riesgos.

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