«Nunca se había visto tanta expectación en los comités de dirección como ahora con la IA», según Deloitte

La perspectiva en el mundo empresarial no es muy diferente a la del resto del mundo, ya que la velocidad que ha tomado la inteligencia artificial ha tomado a todos por sorpresa. En conversación con ABC, Javier Echániz, socio responsable de IA en Deloitte España, y Francisco Barroso, que lidera globalmente la práctica de IA generativa en Deloitte destacan cómo la percepción de las compañías ha ido cambiando a lo largo del año, y reconocen el potencial de la tecnología más allá de las aplicaciones iniciales, o de ChatGPT.

Comparada con otras tecnologías emergentes como la realidad virtual, la adopción de la IA generativa ha sido exponencial. AOL, el servicio de internet en Estados Unidos, tardó 2 años para lograr su primer millón de clientes, Facebook lo consiguió en 10 meses, el iPhone en 74 días, pero ChatGPT lo logró en nada menos que 5 días. Con todo, las empresas son conscientes de que nos encontramos en un entorno volátil que aconseja prudencia, tanto desde el punto de vista tecnológico, como del regulatorio o del ético.

Sea como fuere, los dos directivos de Deloitte aclaran que la inversión en el 2022 en IA generativa fue de 12.000 millones de dólares, y sin duda su uso es un imperativo para las empresas. Además de, cada vez, más atractivo para las directivas. «Nunca había visto este nivel de expectación en los comités de dirección de las empresas», señala Barroso.

Echániz y Barroso remarca que sus clientes ya están adoptando la IA generativa, pero se enfrentan con el reto de equilibrar la necesidad de datos para entrenar modelos, con la privacidad de estos, sobre todo si usamos IA en la nube o en internet, con la que perdemos la trazabilidad de los datos. La solución, afirman, es usar modelos muy específicos, mucho más eficientes, para resolver problemas en áreas concretas, como podrían ser la logística. Estas herramientas, además, deben estar entrenadas y ejecutadas desde dentro de cada empresa, de forma local, para que los datos no saldrían de la misma. Las herramientas de uso general como ChatGPT no tienen mucho sentido en el mundo corporativo. Básicamente, porque tus datos quedan al alcance de la compañía detrás de este robot conversacional: OpenAI.

Los dos ejecutivos anticipan que el éxito de la implantación de la IA generativa lo marcará el trabajo previo de la empresa en el paso a la nube, en la calidad de sus datos y la adecuada gestión del cambio, o lo que es lo mismo, tener los deberes hechos en el área de transformación digital. La ética también juega un papel fundamental en la implantación de la IA generativa. Al no tratarse de sistemas deterministas, es importante poder explicar cómo se están entrenando estos modelos, los sesgos adquiridos, la supervisión del desempeño continuo y ejercer cierto control sobre los mismos. «Las empresas ahora están lanzando pilotos de IA generativa, lo difícil es dar el siguiente paso y aplicarlos», señala Echániz.

La regulación de la IA es un tema candente. Dependiendo de en qué lugar del mundo nos encontremos, la postura cambia. En Estados Unidos y la UE se está empezando a regular, siendo Europa pionera en este aspecto, mientras que en Oriente Medio la postura es mucho más restrictiva, bloqueando muchos servicios de IA generativa.

Nos encontramos ante un juego geopolítico sumamente delicado en el que los países compiten por hacerse con los ingredientes que la IA generativa necesita para funcionar: el talento de los ingenieros, la concentración de los datos para el entrenamiento de las máquinas, y el acceso a los chips necesarios para que las máquinas funcionen, donde Nvidia tiene prácticamente un monopolio, y que, por ejemplo, China acaba de intervenir.

Por otro lado, introducir una nueva tecnología en las empresas, que además puede automatizar muchas tareas puede ser un hecho controvertido. Hace nada que los guionistas de Hollywood estaban en huelga porque veían peligrar su trabajo, y seguramente sigamos viendo protestas y huelgas en el futuro. La postura de los directivos de Deloitte al respecto es optimista. Está claro que hay que mantener un equilibrio entre eficiencia y preservación del empleo, pero lo que ven realmente es una escasez de talento en los mercados. Ahora más que nunca hacen falta los perfiles más digitales, los científicos de datos o ingenieros, que son difíciles de encontrar. El efecto que creen que va a tener la IA en la mayoría de los puestos de trabajo es que se sofisticarán y se harán más eficientes, es decir, el humano todavía será necesario y deberá estar en el centro en la toma de decisiones.

Es difícil hablar de futuro cuando hablamos de IA generativa, sobre todo al ritmo al que están sucediendo las cosas. Francisco Barroso explica que lo que vamos a ver en los próximos meses, y en lo que está trabajando Deloitte, es en modelos muy específicos que se pueden entrenar internamente en la empresa, sin peligro de que los datos privados se filtren, y que evitarán en la medida de lo posible las alucinaciones o errores.

También veremos modelos que combinen IA predictiva con la determinística, es decir, la IA generativa con la tradicional. Si lo que necesito es un dato concreto, por ejemplo, conocer cuál es la capital de España, la determinística sería la que debería responder, pero si necesito un plan para visitar la ciudad, sería la generativa. Todavía no hay modelos que sean capaces de diferenciar correctamente, pero cuando lo hagan se producirá un gran salto cualitativo en su uso.

La automatización y la IA de las empresas va a hacer que el nivel de transacciones se multiplique, ya que las compañías interactuarán entre ellas usando inteligencia artificial; es decir, máquinas hablando y negociando con otras a gran velocidad. «La convergencia de datos públicos, de la empresa y de terceros, va a generar un ecosistema como no hemos visto nunca antes», señala Barroso.

Desde hace un año, Deloitte ha comenzado a agrupar capacidades de IA y talento, enfocándose en servicios integrados y el uso de datos e inteligencia artificial para aportar valor. La estrategia se centra en tres dimensiones. La primera consiste en transformar los servicios que presta a sus clientes a través de la IA generativa, integrando sistemas y desarrollando nuevos enfoques. La segunda es cómo llegar al mercado de las empresas que demandan IA generativa y la colaboración directa con las grandes tecnológicas internacionales, como Amazon, Google o Microsoft. La tercera es la innovación en el modelo de negocio, no solo para mejorar las líneas existentes, sino para crear nuevas, como serían la monetización de los algoritmos y de la predicción de datos.