¿Qué significa estar preparados para la inteligencia artificial generativa?
“La inspiración existe, pero te tiene que encontrar trabajando”, decía Pablo Picasso. Con el impacto de la inteligencia artificial generativa sucede algo parecido: existe, pero las empresas deben estar trabajando en eso.
Su influencia en el aumento de la productividad es similar a lo que causó la aparición del motor eléctrico en 1890 y la computadora personal en 1981, según un informe de Goldman Sachs. La diferencia es que en los anteriores casos los resultados llegaron después de 20 años cuando la mitad de las empresas adoptaron la tecnología, mientras que ahora es más exponencial: hacia fines de esta década, generará un crecimiento estimado del 7% anual del PBI global, según la misma consultora.
La adopción es urgente, pero los resultados son paulatinos. A comienzos de este año otra consultora, Gartner, alertó que si la implementación únicamente está movilizada por subirse a la tendencia por temor a perderse algo y sin gestión de riesgos, los costos serán dolorosos.
Podemos delinear una hoja de ruta hacia un futuro exitoso. El puntapié inicial es un profundo conocimiento del tema. Es imposible que las organizaciones triunfen implementando la inteligencia artificial generativa sin antes dedicar esfuerzos en la formación y la permanente actualización de todos los empleados. La formación debe comenzar en el “C Level” e involucrar a las diferentes áreas de forma transversal. Un error habitual es creer que únicamente el área de tecnología debe capacitarse cuando, en realidad, ya hay equipos de legales, finanzas, seguridad informática, marketing y ventas de distintas organizaciones que la utilizan.
El conocimiento técnico también debe ir acompañado de un profundo análisis de las tendencias del sector, el estudio del mercado, las potenciales disrupciones para impactar en el negocio y el pronóstico de escenarios posibles. Esto será una base robusta para cualquier iniciativa. Luego, será el turno de llevar adelante un plan estratégico en diferentes etapas e ir corrigiendo a medida que se implementa.
Una condición fundamental para estar preparados dentro de una organización es entender que muchas tareas están expuestas a la automatización. Aquellas que son reiterativas y que no requieren del talento humano pueden ser reemplazadas por las “máquinas”. Esto tiene dos consecuencias directas: en primer lugar, que los trabajadores gozarán de tiempo extra mediante el cual podrán desarrollar nuevas tareas. Para poder llevarlas a cabo se necesita adaptabilidad y un camino de reskilling que la propia organización debe liderar para capacitarlo en nuevas habilidades.
La segunda consecuencia es que están cambiando los trabajos. En su reporte “The Future of the Jobs”, el Foro Económico Mundial encuestó a empresas de 27 sectores y todas pronosticaron un aumento neto en las contrataciones, excepto cuatro. El 25% de los puestos de trabajo se reestructurará durante los próximos cinco años, de acuerdo con la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).
Las empresas deben mirar hacia adentro e identificar cuáles son los procesos clave a eficientizar con la inteligencia artificial generativa. La dependencia en tareas manuales, la presencia de infraestructuras obsoletas y la vulnerabilidad hacia ciberataques y violaciones de datos son algunos de los signos que indican una necesidad de transformación. Sin embargo, para muchas empresas identificar estos puntos implica un desafío, pero afortunadamente hoy en día existen compañías, como Nearsure, que se dedican específicamente a realizar un diagnóstico y liderar la transformación digital en los sectores que lo requieran.
Una vez logrado, el desafío será redireccionar el potencial humano para que el talento desarrolle tareas que la tecnología no es capaz de llevar a cabo. En vez de mirar a la inteligencia artificial como una amenaza, la eficiencia será doble si las organizaciones la utilizan como un asistente y logran destinar a los trabajadores en roles irreemplazables.
Por último, si algo nos ha enseñado la inteligencia artificial es su capacidad de analizar datos, por eso, las organizaciones deben desarrollar indicadores para medir el impacto y después de cierto tiempo saber si la implementación fue exitosa o no. ¿Mejoró el análisis de datos? ¿Se agilizaron los procesos internos? ¿Las campañas de marketing son más eficientes? ¿Los clientes tienen una mejor experiencia? Las respuestas permitirán a las empresas comprender si las estrategias están funcionando o si hace falta realizar un cambio en otra dirección. Si este es el caso, las compañías deben contar con la flexibilidad necesaria para adaptarse rápidamente a la nueva estrategia sin perder tiempo ni recursos en la transición.
El desarrollo económico de diferentes industrias durante los próximos años estará marcado por la adopción de la inteligencia artificial generativa. No habrá una receta igual para todas las organizaciones, pero seguro llegará únicamente para las que estén preparadas.
Contadora Pública con posgrado en análisis de Big Data