Pasos para adoptar la IA
En los últimos meses he estado en contacto con numerosas empresas que tienen serios problemas (o, como mínimo, dudas) ante la adopción de la IA. Existe IA-ansiedad, temor a quedar rezagados en el uso de una tecnología transformadora pero muy inmadura. La IA es inestable. Nos movemos en arenas movedizas, en una fase fluida comparable a la de los PC en los ochenta. Hasta que no llegó un diseño dominante, un estándar de uso y un ecosistema fiable de aplicaciones con el IBM PC, el mundo no supo realmente qué era un PC. Hay que ser cautelosos: la IA no es determinista (responde a una base probabilística: sus respuestas pueden ser diferentes en cada ocasión). Los proveedores no siempre ofrecen garantías de continuidad (pueden desaparecer o cambiar los parámetros de sus modelos, y alterar las respuestas que obtiene la empresa) y la interacción en lenguaje natural (los famosos prompts ) es ambigua por naturaleza.
Así que hay que ir paso a paso, avanzando y aprendiendo sin pausa, pero sin prisa. ¿Cuáles son las fases de adopción de la IA? Las empresas ya han experimentado un primer momento de shadow-IA (IA en la sombra), en la cual los empleados, por su cuenta, utilizaban la IA para sus tareas, sin control corporativo. Ahora, tras la shadow-IA , se debe planificar un camino de transformación real, que pasa por tres fases. La primera tiene como objetivo incorporar IA en procesos de negocio preexistentes. Se trata de hacer lo mismo, ganando productividad. En términos de estrategia, seguiríamos compitiendo en el océano rojo (mercados convencionales y procesos actuales), buscando la automatización y la mejora mediante la IA. Para ello, sería necesario, primero, una formación general de los empleados y un proceso de detección y selección de oportunidades. Haciendo analogías con técnicas de management preexistentes, hablaríamos de kaizen-IA : del mismo modo que los operarios japoneses de Toyota en los sesenta fueron involucrados en procesos de mejora continua, habilitándolos para introducir pequeños cambios incrementales permanentes ( kaizen ) en los procesos buscando la frontera de la productividad, ahora se trataría de habilitar a los empleados para introducir la IA en el conjunto de procesos corporativos, seleccionando iniciativas bottom-up (desde la base), que respondan a necesidades u oportunidades evidentes. Para ello, es bueno que se articulen incentivos a la generación de ideas, y mecanismos de selección de las mejores. Cada solución debe ser implementada mediante un proyecto de IA, pero no podemos hacerlo sin control corporativo: en cada proyecto se debe formar un pequeño equipo con participación de técnicos de sistemas de información que aseguren que la IA queda cerrada dentro de un corsé de código determinista o que existe supervisión humana. Cuidado con los agentes de IA. Últimamente se ha abusado de herramientas a las que se concede demasiada autonomía y acceso a recursos externos e internos (bases de datos, internet, sistemas de gestión...). Sin guardarraíles apropiados, su naturaleza no determinista puede llevar a auténticos desastres. El kaizen-IA permite a la organización aprender y familiarizarse con la tecnología. Proyectos típicos serían el reconocimiento y registro automático de facturas, la incorporación de bots de atención al cliente o los sistemas de visión por computador para aplicaciones de calidad. En Asia, siempre enfocados en la productividad, son mucho más sensibles con el kaizen-IA (especialmente para ganar ventajas competitivas industriales) que con la carrera por la superinteligencia que vemos en EE.UU.
En una segunda fase, evolucionaríamos hacia la blue-ocean IA . Se trataría de buscar aplicaciones, servicios o modelos de negocio únicos que serían imposibles sin la IA, y que generen crecimiento empresarial. Casos de este tipo serían el descubrimiento de nuevas dianas terapéuticas para el desarrollo de fármacos, tutores virtuales para ofrecer a miles de personas conversaciones personalizadas y permanentes para aprender idiomas, o plataformas jurídicas entrenadas con millones de documentos de jurisprudencia, haciendo accesibles capacidades reservadas a equipos jurídicos especializados. Un océano azul es un nuevo espacio de mercado que se construiría sobre aplicaciones únicas, idealmente con datos propios de la empresa. En un entorno donde la IA será una commodity , la estrategia de datos (en cantidad y calidad) con los que se entrenen los modelos de IA marcará una ventaja real.
La tercera y última fase sería construir la IA-Organization : reconfigurar la empresa como si fuera IA-nativa. Del mismo modo que Google proclamó que sería una empresa AI-First , el reto sería cómo reconstituir la empresa sobre una plataforma de IA. ¿Cómo crearíamos nuestra empresa de cero, sustentada en la IA? ¿Cómo imaginaríamos un IA-hospital, un IA-banco o un IA-McDonald’s? Probablemente contarían con un núcleo digital, con todos los datos de interés corporativo (internos y externos), más un modelo de IA propio. Quizá un modelo de pesos abiertos adaptado a la realidad de la empresa, instalado en un servidor corporativo, que garantice la privacidad de los datos y del conocimiento generado de los mismos. Un modelo estable, transparente, auditable y que permita customizaciones profundas sobre las necesidades de la compañía. De ese núcleo digital emanarían las aplicaciones y los nuevos modelos de negocio.
Para monitorizar la transformación, aconsejo establecer un sistema de gestión de la IA, similar a los sistemas de gestión de la innovación. Un sistema que incorpore métodos de detección y selección de oportunidades, un mapa estratégico de los proyectos en curso (de qué tipología son, en qué procesos estamos incidiendo), una gobernanza muy clara (qué proyectos se aprueban y por qué, con qué criterios y quién los valida), un presupuesto, una dirección (con un chief AI officer al frente, alguien que marque las directrices y venza la opinática existente en el tema) y un sistema interno de aprendizaje sobre el mismo proceso (qué hemos hecho bien, en qué hemos fallado y cómo escalar lo que funciona). Así profesionalizaremos la IA y gradualmente la convertiremos en ventaja competitiva real.