Este artículo abre una serie de contenidos sobre IA aplicada y sostenibilidad porque no son dos disciplinas ajenas, sino que están conectadas. Este pequeño catálogo propone un rumbo y un marco sencillo para entender y decidir qué impulsar, qué condicionar y qué frenar. Porque está claro que vivimos un momento de “hype” por la IA y su uso, como si utilizar ciertas herramientas de IA generativa nos hicieran expertos en la materia y que, además, nadie quiere perderse como si produjera FOMO el no estar en esas conversaciones, pero considero que, como todas las olas además de aprender a surfearlas, hay que estar preparados para el impacto que traen. Y saber analizar y abordar ciertas preguntas incómodas para las que no sé si estamos preparados. Por ejemplo, cómo competir cuando buena parte de la infraestructura y tecnología la desarrollan empresas de potencias con otras reglas del juego.
La experimentación ha terminado; el valor, todavía no
La brecha entre usar IA y obtener resultados con ella es hoy el principal problema estratégico. Según el informe global de McKinsey sobre el estado de la IA, el 88 % de las organizaciones ya usa IA en al menos una función. Sin embargo, solo el 39 % atribuye a la IA algún impacto en el beneficio operativo (EBIT), y en la mayoría de esos casos es inferior al 5 %.
Apenas un 6 % de las empresas logran un impacto significativo. Lo que las distingue realmente no es la tecnología que usan, sino cómo la integran: si rediseñan procesos, asignan responsables en la alta dirección e instauran supervisión humana. Y aquí radica la diferencia. Es necesario apoyarse en la tecnología para impulsar un proceso de transformación en la empresa. El reto ya no es adoptar, sino convertir la adopción en valor sin generar costes ocultos: energéticos, regulatorios, laborales o reputacionales.
Hacia dónde ir: tres desplazamientos
La IA aplicada se mueve en tres desplazamientos que no son netamente tecnológicos, sino que necesitan una perspectiva de gestión y de integración con los procesos de una organización.
Cómo podemos competir con IA de otras potencias
La asimetría es real y conviene hablar de ello. Perec que estemos anestesiados por los efectos del optimismo de las diferentes herramientas de IA. Según el AI Index de Stanford, en Estados Unidos produjo 40 modelos de IA destacados, China 15 y Europa 3. La inversión privada estadounidense alcanzó 109.100 millones de dólares, casi doce veces la china.
El AI Act no se aplica según dónde se desarrolle la tecnología, sino según dónde se utilice: cualquier proveedor que comercialice IA en la UE queda sujeto a sus reglas. Además, la empresa que despliega un sistema también tiene obligaciones propias. La desventaja europea no está en las reglas del mercado, sino en la escala, el coste y la velocidad de desarrollo.
Desde esa realidad, hay tres movimientos a priori para cualquier empresa:
Competir sin las mismas obligaciones no significa competir sin conocer ni medir las consecuencias. Los impactos de una IA mal gobernada recaen sobre empleados, clientes y territorios europeos, venga de donde venga la tecnología.
La IA con criterio no requiere de grandes inversiones, sino de decisiones de gobierno que muchas empresas aún no han tomado. Es necesario cambiar la forma en qué miramos y analizamos los procesos. Ampliar la perspectiva, para ayudarnos dar contexto y entendimiento a la estrategia. Es como poner una lente de ojo de pez a un objetivo para conseguir una visión ultra gran angular, a veces necesaria en la toma de decisiones empresariales.
