La IA no amenaza el talento humano: Deloitte
La inteligencia artificial avanza a velocidad nunca antes vista en otras tecnologías, así que las organizaciones deben subirse rápido al tren de la IA, aunque el conocimiento, el criterio de las personas y la inteligencia humana seguirán siendo indispensables.
Por: Ulises Navarro
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Horacio Peña
Socio de Consultoría en Deloitte en Tecnología, Medios y Telecomunicaciones
| La IA avanza vertiginosamente
Horacio Peña, socio de Consultoría en Deloitte para el área de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones, tiene cerca de 15 años de experiencia en temas de consultoría de estrategia y transformación de negocios. Platicamos con él sobre la adopción de la inteligencia artificial (IA) por parte de las empresas mexicanas y lo que podemos esperar hacia el mediano plazo.
AN • Horacio, ¿cuál es la situación actual de las empresas en México ante la adopción de la IA?
Depende de la etapa en la que se encuentre la organización. Algunas empresas han sido pioneras en subirse al tren de la IA, pero muchas otras están en etapas tempranas. La tecnología más extendida es la inteligencia artificial generativa, la cual ayuda a la toma de decisiones empresariales.
Los desafíos de cada organización dependerán, precisamente, de la etapa en que se encuentre la empresa en su camino hacia la adopción de la tecnología; sin embargo, en general, hay algunas aristas comunes que se deben considerar: adopción tecnológica, cambio cultural, evolución del modelo de operación, ética, seguridad y regulación. Es un panorama bastante complejo el que las empresas están enfrentando; sin embargo, es inevitable, porque la IA llegó para quedarse en el mundo empresarial y de negocios.
Lo que todavía no está claro es qué tan disruptiva será la tecnología, pues todavía está en etapas tempranas y tendremos que esperar para ver su impacto final en las organizaciones. Hoy, la mayoría de los usos están orientados a la optimización de procesos.
AN • ¿Cuáles son los beneficios de la IA para las empresas?
Casi todas las empresas empiezan su camino buscando eficiencia operativa, reducción de costos y mayor productividad, pero no necesariamente para reducir su fuerza laboral, sino como una forma de aprovechar mejor al talento en tareas de mayor valor.
Pero, para beneficiarse del potencial de la tecnología, las organizaciones tienen que empezar a evaluar aspectos transformacionales de sus negocios, como investigación y desarrollo, innovación, nuevos productos y servicios… Estas áreas escapan de lo que puede reportar un beneficio más rápido, pero, en realidad, son las que marcarán la diferencia entre ver la inteligencia artificial como una tecnología verdaderamente transformacional o como una tecnología que ofrece mejoras mínimas.
AN • Se calcula que solo el 15% de las empresas en México están totalmente preparadas para desplegar y aprovechar la IA. ¿Por dónde tiene que empezar el 85% restante?
Tienen que comenzar por hacer una evaluación del impacto que la tecnología podría tener en su industria y en su organización. Teniendo claro este impacto, deberán diseñar un plan de acción del cambio en su modelo de operación.
Otro punto importante es que, debido a la velocidad con que la IA avanza, las organizaciones tendrán que reaccionar tan pronto como sea posible. Comparada con otras tecnologías, la evolución de la IA es aceleradísima, así que las empresas tienen que hacer una evaluación y definir su plan de acción de forma muy rápida.
AN • ¿Hay necesidad de invertir mucho en tecnología y en personal más calificado?
Una tecnología tan disruptiva necesita tanto tecnología como talento. Por eso es muy importante que las empresas arranquen con pruebas de concepto y soluciones out of the box (tal como vienen de la caja; es decir, listas para usarse). Esto les facilitará familiarizarse con la IA. Y también deben complementar la tecnología con las personas y entender cómo la IA va a colaborar con la gente, porque siempre se necesitará el criterio del ser humano para tomar los resultados que arroja la tecnología y definir si se pueden utilizar o existen riesgos éticos, de propiedad intelectual, de privacidad de datos, etcétera.
AN • ¿Qué tanto se afectarán los trabajos?
Creo que muchos puestos se van a transformar. Las funciones transaccionales y repetitivas pueden ser automatizadas, así que estos puestos tendrán que evolucionar. No considero que puedan darse reducciones de personal muy dramáticas. Más bien van a crearse nuevos puestos, como prompt engineer (ingeniero de instrucciones) y arquitectos de tecnología de IA, y a reforzarse otros, como curadores de contenido y especialistas en seguridad de datos. Estaremos viendo transformaciones de puestos actuales y creación de nuevas funciones que hoy ni siquiera pensamos que existen.
AN • ¿Quién debe ser responsable de capacitar a toda esta gente?
Hay una corresponsabilidad entre las universidades y las empresas; sin embargo, ambos actores van a distintas velocidades. Para las universidades, la transformación tecnológica requiere del rediseño de los planes de estudio, de crear nuevas carreras y de adaptarlas a las necesidades de las sociedades. Las empresas, por su parte, están desarrollando programas de capacitación y entrenamiento, definiendo nuevos perfiles.
AN • ¿Cómo será el futuro? ¿Habrá menos gente operando y más gente pensando?
El papel de las personas va a seguir migrando hacia actividades de mayor valor agregado; hacia idear y crear; hacia definir el criterio de lo bueno y lo malo; hacia establecer la frontera de lo ético; hacia la incorporación de consideraciones de riesgo, regulación, temas medioambientales y de propiedad intelectual… Las personas harán las funciones que la IA no puede hacer.
AN • ¿Qué pasará con los empleos de quienes no puedan adaptarse a la nueva realidad?
La referencia más cercana que tenemos es cuando llegó la automatización robótica de procesos (RPA; Robotic Process Automation). Se preveía que uno de los principales beneficios de esta tecnología sería la reducción de los equipos de trabajo, debido al uso de robots. Después se vio que los robots eran un complemento o habilitador para simplificar las tareas diarias de las personas. Entonces las empresas decidieron dedicar el tiempo liberado de la gente a otro tipo de actividades, como analizar los resultados que arrojaba un robot. Con esa información, a gente podía preparar un reporte que sirviera para la toma de decisiones del equipo directivo. Creemos que con IA generativa sucederá algo parecido.
Sin embargo, de acuerdo con una encuesta que Deloitte realizó a hombres de negocios durante el último trimestre del año pasado, cerca del 80% estima que los primeros resultados de la adopción de la IA se verán entre uno y tres años, así que debemos esperar.
AN • ¿La IA en el mundo empresarial exigirá un director especializado en la tecnología o será el mismo CIO quien se encargue de ella?
Creo que la responsabilidad de administrar la IA dependerá de la industria y de los casos de uso de la tecnología. Por ejemplo, la gestión de la tecnología en una planta de manufactura es muy diferente a la del sector salud o a la del sector público. Entonces, dependiendo de su uso, la IA quedará en manos de un área principal, de un área de soporte o bajo la dirección del CIO.
AN • ¿Cuáles son las áreas que están avanzando más rápido en la adopción?
Por temas de eficiencia, automatización y mejora de productividad, hay una tendencia natural de adopción en los departamentos de administración y finanzas, recursos humanos y tecnología, los cuales incuban las primeras mejoras. También hay una tendencia en todas las industrias de empezar con casos de uso y pruebas de concepto. Aún no vemos algún sector o industria que esté despuntando como pionero en IA; todos están aún en funciones de soporte.
AN • ¿Qué va a pasar cuando los resultados que arroje la IA no correspondan con los valores de las organizaciones?
Esa es una de las principales preocupaciones de las empresas; no solo de las que consumen tecnología, sino también de las que la desarrollan. Técnicamente se está empleando el término “alucinación” para referirse a resultados que no solamente podrían ser incorrectos, sino incongruentes.
En Estados Unidos y la Unión Europea hay una fuerte tendencia hacia la regulación formal del uso de la IA, para crear un marco de actuación general para todas las empresas. Sin embargo, desde el punto de vista de la tecnología en sí misma, hay otras maneras de hacerlo.
Chat GPT funciona con un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM; Large Language Model) público, que consume cierta base de información disponible para cualquier usuario de chat GTP, con los riesgos asociados. Pero también pueden usarse modelos privados. Por ejemplo, Deloitte podría construir su propio LLM, con información generada solo dentro de Deloitte y curada para estar alineada con los valores de la firma, así como con los filtros adecuados para no incurrir en temas de propiedad intelectual, seguridad de la información o violación a acuerdos de confidencialidad. Esto nos podría en una situación de menor riesgo frente a los resultados que podría entregar la tecnología. Es otra manera de abordar las posibles discrepancias entre los resultados arrojados por la IA y los valores de una compañía.
Creo que el conocimiento, el criterio de las personas y la inteligencia humana siempre serán indispensables para revisar lo que genere la tecnología y así estar seguros y conformes de que alguien revisó el resultado y pudo hacer las correcciones pertinentes. AN
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