La Inteligencia Artificial (IA), por definición, es multisectorial. Se puede adaptar a las necesidades empresariales y aplicarse en cada sector o ámbito de negocio, siempre y cuando se disponga de unas bases de datos en condiciones. Para su adopción, se trata de identificar qué procesos o funcionalidades, en cada caso o sector, son los más apropiados para usar la IA.
Por ejemplo, los asistentes al diagnóstico clínico pueden ser de gran ayuda para los médicos, siempre sin sustituir la figura del facultativo. La Inteligencia Artificial es especialmente útil en sectores como la logística, el transporte o el industrial. Y la IA Generativa ha multiplicado el ámbito de aplicación a otros sectores, especialmente aquellos donde la gestión del conocimiento es esencial.
Desde un punto de vista operativo, la Inteligencia Artificial se implementa en la práctica con algorítmicos informáticos, también llamados modelos, que, idealmente, se alimentan de datos masivos, o Big Data, para aprender del pasado y poder realizar funciones diversas, como por ejemplo predecir situaciones futuras en base a las relaciones históricas.
Las grandes empresas pueden acceder a estas tecnologías con mayor facilidad, en muchas ocasiones de la mano de las grandes tecnológicas o de las grandes consultoras. Incluso, en algunos casos, disponen de departamentos de innovación que impulsan la adopción de estas nuevas soluciones.
Para las pequeñas y medianas empresas, y ahí podemos incluir a las pymes catalanas, este tipo de recursos no siempre están a mano. En este caso, la administración pública suele desplegar programas e instrumentos diseñados específicamente para ayudar financieramente a las pequeñas y medianas empresas en este camino de adopción tecnológica, impulsando iniciativas específicas como por ejemplo el DIH4CAT, el hub digital de Catalunya de apoyo a las pymes para ayudarlas en su transformación digital.
La disrupción la IA Generativa ha multiplicado el ámbito de aplicación a otros sectores
A nivel estratégico, las empresas deben hacer una reflexión profunda sobre si sus procesos son susceptibles de mejorar con la IA y si con ello lograrán una mejora competitiva y un mejor posicionamiento. También es importante hacer una valoración económica de los costos e inversiones asociadas a este proceso de transformación y ver su viabilidad frente al incremento de ingresos o la reducción de costes que ello pueda conllevar.
Es importante que esta reflexión y las decisiones que se adopten tengan el apoyo necesario dentro de la empresa, si es posible a nivel de Dirección General. Y se debe comunicar al conjunto de la organización para conseguir el máximo grado de alineamiento y buscar argumentos convincentes que venzan las posibles resistencias al cambio.
Idealmente las personas que deben liderar estos cambios dentro de las empresas deben tener perfiles multidisciplinares. Por un lado, deben conocer las tecnologías, sus características, condicionantes y los límites que hay que tener en cuenta.
En segundo lugar, y muy importante, han de conocer perfectamente las características del negocio, qué procesos clave tiene, qué indicadores se quieren alcanzar y qué tipos de datos son relevantes y cuáles no, entre otros aspectos.
También es aconsejable que tengan conocimientos de gestión, referida a gestión de la organización y a recursos como la gestión del cambio o las habilidades comunicativas. Si dentro de la organización no hay conocimiento suficiente es aconsejable buscar ayuda externa a entidades expertas, que conozcan el negocio y el sector de la empresa, que tengan experiencia en situaciones de cambio en otras empresas y, por tanto, tengan un amplio pliego de ‘lecciones aprendidas’ que puedan ser útiles.
Joan Mas es director del Área Digital del centro tecnológico Eurecat