La IA ha separado el camino entre las empresas que solo la prueban y las que invierten y le exigen un retorno

Reunimos a los líderes de tres importantes compañías tecnológicas especializadas en la implantación de IA para analizar en qué nos está ayudando la inteligencia artificial a las personas y las empresas y cómo se lleva a cabo el proceso de instaurar esta tecnología en las empresas en la ponencia ‘La IA por dentro: Un recorrido desde la idea a la implantación’ celebrada ayer en la sede de la legaltech en Madrid en el marco de la Global Legaltech Week. 

En concreto, el encuentro, moderado por Juanjo Vázquez, director de Tecnología de Legálitas, contó con la presencia de Alberto Requena, socio en Bain & Company; Celia Lozano, directora de Data & AI en Bosonit; y Alejandro Llorente, fundador de PiperLab, quiénes debatieron sobre en qué punto estamos respecto a la IA generativa y las próximas tendencias tecnológicas.

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Cómo ayuda IA generativa a las empresas y particulares

Durante la ponencia, se analizó cómo casi dos años después de la llegada de ChatGPT, la IA está ayudando a las personas y a las empresas, qué logros se han obtenido y qué retos quedan por desarrollar.

Requena indicó que “muchas empresas están infraestimando el impacto que va a tener la IA y el tiempo que va a tardar en llegar a la adopción completa, ya que hay modelos de negocio, aplicaciones y valor que todavía aún no se han pensado”. En este sentido, afirmó que “durante este año estamos empezando a ver cómo se separa el camino entre las empresas que solo han probado la IA y las que están invirtiendo para exigir a la IA un retorno tras la implantación de casos de uso”. 

Una opinión que compartió Celia Lozano, que añadió que “cuando salió ChatGPT se consiguió democratizar el uso de la IA generativa, pero cuando una empresa quiere hacer un caso es muy difícil aterrizarlo y, de hecho, los estudios muestran que solo el 52% de los proyectos de IA generativa terminan en producción”.

En esta misma línea, Alejandro Llorente afirmó que “hace un año se veía esa fase de experimentación, de testar pilotos y ahora se busca integrar de forma real en los procesos de negocio lo que puede aportar la IA a cada organización”.

Con respecto a la destrucción masiva de trabajos, Requena destacó que esta tecnología permite ofrecer servicios de forma escalable y más barata que antes, lo que hace que las empresas mejoren la productividad y puedan ofrecer más servicios a más personas.

Casos de uso de la IA generativa en las compañías

La ponencia abordó si la implantación de la IA será un factor de diferenciación entre aquellas empresas que apuestan por la IA y las que no. Para el líder de Bain & Company, las empresas deben preguntarse cuál va a ser el impacto en su sector, cómo va a diferenciar el panorama competitivo, dónde está mi empresa en todo esto y si se va en la dirección correcta. “En nuestro caso hicimos ese ejercicio y hemos desarrollado unos casos de uso a los que les exigimos un retorno, próximos pasos, etc.”, explicó.

Asimismo, Lozano añadió que hay tipos de tareas que realizaban los trabajadores que ahora se pueden automatizar y agilizar, por lo que permite dar un paso adelante en cosas que antes no se hubieran imaginado. “Todos debemos adaptarnos, no solo las empresas, también los trabajadores para saber cómo podemos sacarle partido y ver esas herramientas como algo que nos puede ayudar. Ese es el valor diferencial”, agregó. 

En nuestro caso, el uso de esta tecnología complementa el trabajo de los profesionales, agiliza los procesos y aumenta la eficiencia del servicio que se presta a los clientes. Actualmente, la legaltech cuenta con varios casos de uso con IA generativa como, por ejemplo, la elaboración de un resumen de las llamadas que tienen lugar entre abogados y clientes o el hecho de que esta tecnología derive de forma automática a cada cliente al departamento correspondiente en base a su consulta o necesidad.

Respecto a cuáles han sido los casos de uso más comunes y útiles de la IA generativa, los tres expertos coincidieron en que la gestión del conocimiento para estructurar la información, la creación de contenidos y la interacción con los clientes son las tres áreas en las que aporta un mayor valor. 

A nivel individual, Requena destacó, además, que “en programación se ahorra hasta un 50-60% de tiempo de programación, algo que no ocurre a nivel empresarial”. 

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Proceso de implantación de la IA generativa

La implantación de IA generativa en las empresas, desde que nace la idea hasta que se pone en producción, y cómo de preparadas están actualmente las organizaciones para este tipo de proyectos fue otro de los puntos de análisis durante la jornada. 

Alejandro Llorente explicó que suele haber una primera fase de definición de problema de negocio y de KPIs objetivos y una segunda fase de identificación de en qué datos de la compañía se refleja eso que estamos persiguiendo. 

Tras ello, indicó que hay una parte de preprocesamiento y limpieza de esa información que suele llevar mucho tiempo. Una vez que se tienen esos datos, Llorente reveló que “sí hay una parte más analítica y descriptiva, de intentar que lo que le introducimos al modelo tenga un sentido de negocio. Se entrena al modelo, se evalúa y se pone en producción”.

En este punto, los ponentes detallaron cuáles son los retos y dificultades a los que se enfrentan. En concreto, Lozano hizo referencia a la parte de la calidad de los datos e indicó que tiene mucha importancia dependiendo del modelo que se use, ya que, por ejemplo, dentro del ámbito bancario no es lo mismo si se usa para una solución de marketing que para calcular una hipoteca. 

Por ello, aseguró que “como ciudadanos estamos amparados y protegidos por el Banco de España y hay reguladores de los parámetros que se usan en los modelos para no utilizar ningún dato que no sea beneficioso para el ciudadano”.

En este sentido, Lozano destacó que “ahora el mayor problema es que no es lo mismo la protección que quiere hacer Europa que lo que puedan hacer en otros países, ya que nos deja en situación de desventaja. Es importante saber qué información se usa para entrenar a los modelos de IA, pero debería haber un acuerdo mundial global”.

Nuevos actores en la IA generativa

La directora de Data & AI en Bosonit afirmó que han aparecido muchos startups haciendo soluciones muy buenas que, aunque que no están tan maduras como los grandes players, sí se debe de apostar en esa dirección para que el uso de la IA no sea lineal.

Por su parte, Alejandro Llorente expuso que “debemos preguntarnos hasta qué punto queremos ser dependientes de una tecnología de un tercero, pero de momento no tenemos más opción, ya que, aunque cojamos alternativas open source, hay una parte de la tecnología que sigue siendo de otro porque no tenemos la posibilidad de customizarlo al 100%”.

Requena señaló que las empresas no deberían frenarse al implantar IA debido a dos cosas: por un lado, porque la adopción de la IA puede crecer muy rápido en una empresa, mientras que el coste de un modelo baja muchísimo de valor. “En doce meses, su precio se reduce más de diez veces”, afirmó. 

Y, por otro, porque se puede construir de una forma modular, ya que el valor de un caso de uso son las capas de tecnología y toda la integración que se hace con la empresa. “Es posible trabajar eso, sabiendo que luego puedes sustituirlo por una versión más nueva, eso lo puedes hacer más adelante”, sentenció.

Próximas tendencias tecnológicas

Por último, los expertos avanzaron qué otras tendencias tecnológicas están todavía por explotar su potencial de cara al futuro. Celia Lozano y Alejandro Llorente coincidieron en que el siguiente boom va a ser la computación cuántica, que va a agilizar muchos tipos de operaciones y cálculos y estará disponible en el ámbito empresarial. No obstante, para la Celia Lozano el Big Data, la IA generativa, la computación, etc. irán evolucionando de la mano. 

Puedes ver la charla completa en el siguiente link.