Inteligencia artificial para ayudar al trabajador

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo el mundo a velocidad de vértigo. Aunque la IA tiene raíces que se remontan a décadas atrás, el punto de inflexión para el público general no se produjo hasta el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. La llegada de algo que parecía pensar transformó la forma en la que se percibe el futuro del trabajo y llevó a las empresas a apostar por una herramienta que puede provocar una transformación radical de los procesos y automatizarlos. Su impacto en el tejido empresial ha sido debatido en Foro Futuro, el observatorio creado por el Banco Santander y Cinco Días para analizar las grandes tendencias económicas de la actualidad, que ha reunido en esta ocasión a Cristina Álvarez, responsable de Tecnología y Operaciones del Banco Santander; Andrés Pedreño Muñoz, catedrático de Economía Aplicada especializado en transformación digital; y Francisco Herrera, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e IA de la Universidad de Granada.

Que la inteligencia artificial emerja con fuerza en el siglo de los datos no es una coincidencia. Bautizada como el nuevo petróleo de la economía, la información resulta clave al diseñar una IA que funcione correctamente. Álvarez destacó que en Santander trabajan en varios ejes para integrar esta tecnología en sus operaciones y que para ello han tenido que recabar “datos de calidad, seguros y gobernados”. De hecho, “es el paso fundamental y la base de todo”. Pero no basta con cualquier tipo de dato. “¿Qué quiere hacer con esos datos? ¿Hacia dónde se quiere ir?”, son preguntas que Herrera considera que se deben hacer los empresarios antes de empezar a implementar esta tecnología en las organizaciones.

Para implementar IA en las empresas, Andrés Pedreño Muñoz, catedrático de Economía Aplicada especializado en transformación digital, sugiere los siguientes pasos. Primero, “identificar las necesidades” de la empresa donde la IA puede ser más productiva, considerando los datos que producen, la productividad de la empresa y el retorno sobre la inversión que se proyecta con la implementación del proyecto. Luego, se debe realizar una prueba de concepto (POD) o Quick Win. Esto significa llevar a cabo un proyecto pequeño y rápido que demuestre de manera efectiva que la IA puede funcionar en la empresa, en un departamento o actividad concreta. Al mostrar los resultados obtenidos, “se empieza a crear una cultura de confianza en el uso de la IA”.

El tercer paso es la implantación en la organización, lo que implica integraciones, actualización de sistemas y formación tecnológica, asegurando que todos se adapten al cambio. Después, lograr escalabilidad. Este punto es el que permitirá a las compañías competir a escala mundial, aprovechando la IA como un factor de productividad y ventaja competitiva. Y por último, pero no menos importante: estos pasos deben ser claros y sencillos para superar la falta de comprensión y el miedo al riesgo que a veces rodea al uso de IA en las empresas.

¿Qué quiere hacer con esos datos? ¿Hacia dónde quiere ir?"

Francisco Herrera, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e IA, Universidad de Granada.

Además de los datos, resulta crucial instruir al talento de la organización en el uso de la IA y establecer un modelo de control para garantizar su uso adecuado. “Aunque algunas tareas pueden automatizarse, entender cómo el software interactúa con los procesos y datos de la empresa requiere el contexto y la experiencia humana. El reto es que esto no se perciba solo como una reducción de puestos de trabajo”, dijo Álvarez. En ello coincide con Francisco Herrera, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e IA de la Universidad de Granada, quien destacó que “estamos hablando de una revolución tecnológica donde las personas son esenciales”. Para él, la gestión del talento en los tiempos de la IA “es uno de los grandes retos que tenemos”, en un proceso en el que será relevante encontrar el equilibrio entre la automatización y el papel que desempeñen los humanos en la cadena de trabajo y en la estructura empresarial.

El reto es que esto no se perciba solo como una reducción de puestos de trabajo"

Cristina Álvarez, responsable de Tecnología y Operaciones del Banco Santander.

Una herramienta para todos

Además de los datos y el talento, es determinante saber cómo y por dónde empezar a implementar la IA en las empresas. Son múltiples las aplicaciones que pueden aumentar la productividad, automatizar procesos o mejorar el servicio al cliente. “Realmente es una herramienta que se puede aplicar para ganar mercado”, afirmó Pedreño en el encuentro. Los impactos se prevén en diversas industrias: “La IA puede revolucionar el comercio, la productividad en ámbitos como el jurídico y el compliance, y generar nuevas tendencias de mercado”, augura. El reto radica en el ritmo de adopción de la IA, que varía de sector a sector, y por tamaños de las organizaciones. Una empresa energética tiene necesidades distintas a las que tiene una entidad financiera y, además, una compañía grande suele tener más capacidad de inversión que una pyme (pequeña o mediana empresa).

En España, el uso mayoritario de estas nuevas tecnologías lo realizan las grandes empresas, aquellas con más de 250 trabajadores (45,29%), muy por delante de las medianas (21,17%), las pequeñas (9,54%) y las microempresas (7,48%), según UGT. Se prevé que en España seis de cada 10 empresas incrementen su inversión en esta tecnología durante 2025 y Pedreño, que además de su labor docente es presidente de una empresa que desarrolla chatbots personalizados con IA para automatizar procesos en empresas (One Million Bot), subrayó la necesidad de democratizar la IA para que las pymes puedan beneficiarse de esta tecnología. “El entorno pyme es realmente muy complicado, ahí es en donde tenemos el gran reto en este país”, sentenció.

Llevar la IA al entorno pyme es en donde tenemos el gran reto en este país”

Andrés Pedreño Muñoz, catedrático de Economía Aplicada.

Las pymes son más del 95% de las empresas en España y necesitan mecanismos para mejorar su productividad y competitividad global, algo en lo que puede ayudar la IA. Herrera secundó lo dicho por Pedreño: “Necesitamos una IA que se pueda llevar a unos costes a medida del entorno de las pymes y trabajar en una soberanía digital de IA en Europa”. Si bien muchas pymes españolas ya exportan productos a todo el mundo, dicen los expertos, “faltan mecanismos para acompañar a las pymes en la definición de objetivos y casos de uso [con IA] que aumenten su productividad y competitividad en un mercado global”.

Álvarez, de Santander, mencionó que la IA ofrece soluciones en las empresas, pero que primero “es importante reflexionar sobre dónde generan valor los recursos en la pyme, ya que muchas tareas actuales consumen muchos medios”. Así, subrayó la importancia de buscar la manera de llegar a un punto de industrialización de las soluciones de IA para que sean escalables y replicables en empresas de distintos tamaños. Para paliar las brechas de inversión en IA de las pymes, Herrera sugirió la creación de un kit digital de IA para acompañar a las empresas en su implementación; similar al Kit Digital que ya ofrece el Gobierno de España para subvencionar soluciones digitales en pymes. “El kit digital de IA debe ir más allá. Tienes que entrar a la base de la empresa, ver qué es lo que necesita, cuáles son sus objetivos y cómo pueden mejorar la productividad”, enfatizó Herrera.

Cultura del miedo

Pero todo cambio ofrece resistencias. Para Pedreño es fundamental cambiar la perspectiva alarmista, muy enfocada en los riesgos, que se ha activado tanto en parte de la sociedad civil, como de los reguladores, especialmente europeos. “Mientras que en EE UU o en Asia hay una cultura de la oportunidad que les ha permitido avanzar con mucha más rapidez en el desarrollo de nuevos modelos que impactan en el ecosistema empresarial, en Europa creamos la cultura del riesgo. Ponemos mucho el foco en los peligros, lo que nos puede costar la carrera”, dijo. Y concluyó con que esta diferencia en las actitudes hacia la IA puede influir en el ritmo de adopción de este tipo de herramientas en las distintas regiones.

Ya se oye con frecuencia la frase ‘no te reemplazará una IA, pero sí alguien que sepa usarla’. Por eso es clave generar espacios de educación en IA para que se pueda integrar orgánicamente en el modelo operativo de las empresas. “Esto no es solo hacer un piloto. Se trata, en verdad, de cómo embeber esta tecnología en el día a día”, explicó Álvarez. Como ejemplo expuso un proyecto del Banco Santander que utiliza IA generativa para analizar en tiempo real las llamadas de los clientes para mejorar el servicio. “Uno de los grandes retos es que la IA salga de los departamentos en donde se entiende muy bien, para llevarlo a toda la organización”, indicó.

Herrera, para profundizar, destacó el concepto de ‘co-inteligencia’, introducido por el profesor Ethan Mollic en su libro Co-Intelligence: Living and Working with AI (Co-Inteligencia: Vivir y Trabajar con IA). Este término se refiere a la colaboración entre humanos y máquinas, donde las tareas se delegan a la IA, que proporciona recomendaciones, pero la decisión final siempre recae en el humano. “Hay momentos en los que tú vas a delegar tareas a la máquina, el sistema te va a dar recomendaciones y tú, con tu mano, tienes la última decisión”, explicó.

Mollic también habla del cíborg co-creativo, resaltando la relación que surge entre humanos y máquinas. “El humano se sienta, participa, co-crea, y al final hace el desarrollo de la innovación con el sistema”, añadió Herrera. Finalmente es sumar las dos inteligencias: la humana y la artificial. “Todo el mundo tiene que saber cómo ser cointeligente en el ámbito que te toca en la empresa”, concluyó.

Pedreño coincidió en la necesidad de crear una cultura de IA en las organizaciones. “Tenemos que ilusionarnos con una herramienta que puede ayudarnos a superar barreras, que puede incrementar nuestra productividad y diferenciarnos en el mercado”, afirmó. Para Pedreño, uno de los puntos más destacables es que la IA puede tener un impacto significativo en el retorno de inversión (ROI), una medida crucial para identificar las áreas en donde la IA puede generar más valor y que por ahora no ha terminado de aflorar en las grandes compañías que han apostado con fuerza por esta herramienta.

Una cultura tecnológica en las organizaciones es fundamental para implementar esta estrategia con éxito. “Formar dentro de la empresa, al mismo tiempo que implantas una tecnología, es lo primero”, destaca Herrera. Álvarez, por su parte, coincidió en la importancia de que los responsables de tecnología actúen como traductores y facilitadores del proceso. “Tenemos una responsabilidad de ser como el joystick que vaya ayudando al resto de la organización a entender, a explicar qué se puede hacer con esto y qué no”, explicó.

Pedreño añadió que la IA debe empoderar a los profesionales y facilitar su trabajo. “La IA se convierte en un elemento enorme porque puede analizar el lenguaje que es viral en una red social específica”, explicó. Esto permite adaptar el estilo, el lenguaje y el contenido, empoderando a los humanos para tomar decisiones más rápidas y eficientes.

Así, se trata de ver cómo la IA puede hacer cosas para que el trabajo pueda ser más eficiente y productivo, tanto para trabajadores como para empresarios. Álvarez concluyó con que es esencial que el conocimiento básico de la IA permee a toda la organización. “Toda persona, independientemente de que su formación sea legal, económica o médica, tiene que tener un entendimiento de esto, es decir, de saber cómo esto me puede ayudar a ser mejor”, afirmó. La democratización del conocimiento de la IA es clave para que toda la organización pueda aprovechar sus beneficios.

El encuentro de Foro Futuro dejó claro que la IA ya está cambiando el ritmo de trabajo en las empresas y que tiene el potencial de transformar profundamente cómo los trabajadores realizan sus labores, mejorando la competitividad, reduciendo costes y aumentando la productividad. Sin embargo, para aprovechar plenamente estos beneficios, es esencial crear una cultura de IA en las organizaciones, democratizar su uso, y apoyar financieramente, especialmente, a las pymes en su implementación. La época de la Co-creación con inteligencia artifical acaba de empezar.