IA tradicional + IA generativa: dos recursos compatibles para la transformación empresarial

En la actual era digital la inteligencia artificial (IA) ha impulsado numerosas innovaciones. Sin embargo, ha sido la llegada de la IA generativa lo que ha supuesto una verdadera revolución digital en un tiempo récord. Así lo confirma el Informe Ascendant Madurez Digital 2024 de la compañía Minsait (Grupo Indra), que analiza el grado de adopción de la IA en más de 900 organizaciones de 15 sectores. El estudio constata que muchas empresas han incrementado en el último año el despliegue de la inteligencia artificial generativa en sus negocios, lo que dispara la presencia de este tipo de tecnología en el ámbito empresarial.

En comparación con su hermana más tradicional –idónea para optimizar procesos internos, mejorar la eficiencia operativa o revolucionar la atención a los clientes–, la IA generativa destaca por su multimodalidad. Es decir, por la capacidad que tiene para comprender, interpretar y generar cualquier tipo de formato de información: texto libre, datos estructurados, gráficos, diagramas, vídeos, audios… Estas cualidades la han convertido en una gran aliada en la interacción con humanos o en el desarrollo de software, donde ha incorporado términos como el denominado “copilotaje”, que acompaña a los programadores en sus tareas diarias.

“La inteligencia artificial promete productividades significativas en la gestión tecnológica, y ocupa un papel destacado en la hoja de ruta de diversas compañías como una herramienta de aceleración de la eficiencia”, valora la directora global de IA en Minsait, Natalia Clavero. Esta empresa española está especializada en la gestión y gobierno del dato, en el despliegue de soluciones IA a la medida y en servicios de consultoría para su implantación en los procesos de negocio de sus clientes. En este sentido, Minsait es la empresa más avanzada a nivel nacional en el despliegue de herramientas de copilotaje para el desarrollo del software.

Clavero recuerda que la clave pasa por la fase de abordaje. “En la primera etapa de adopción, estas productividades solo se alcanzarán si las empresas cuentan con un marco de adopción y medición de eficiencias robusto que considere todos los aspectos de impacto en los puestos de trabajo”, explica. Más adelante, prosigue esta experta, estos instrumentos se convertirán en un recurso habitual de las operaciones, “y solo las compañías que hayan medido su impacto disfrutarán de una alta competitividad en el mercado”.

La IA generativa también puede marcar la diferencia en la interacción con humanos. ¿Cómo? Explotando su potencia de comprensión de las necesidades de los clientes, ciudadanos y empleados en lenguaje natural. Para conseguirlo, esta tecnología genera el contenido más adecuado, con funcionalidades informativas cuyo éxito era impensable hace apenas año y medio. En estos casos, además, es posible ir un paso más allá: se puede establecer una conversación en todo momento y en cualquier canal (incluso a través de WhatsApp o entornos colaborativos), y hasta incorporar en esa charla cara, ojos y voz mediante avatares hiperrealistas adaptados y personalizados.

En la primera etapa de adopción, estas productividades solo se alcanzarán si las empresas cuentan con un marco de adopción y medición de eficiencias robusto que considere todos los aspectos de impacto en los puestos de trabajo

Natalia Clavero, directora global de IA en Minsait

Regulación y gobierno del conocimiento

La reciente aprobación de la Ley Europa de Inteligencia Artificial, que controlará los usos y sesgos de este recurso, ha contribuido a dar certidumbre sobre este tipo de digitalización. Aun así, la gobernanza de la IA y, sobre todo, la privacidad de la información que maneja para operar son cuestiones que preocupan a ciudadanos y administraciones.

En la última década, la gestión de estos datos personales se ha convertido en uno de los activos más valiosos de las compañías. Con la llegada de la IA generativa, adaptar esa información a los nuevos modelos de lenguaje marca una diferencia sustancial en la capacidad de obtener respuestas precisas. Según Natalia Clavero, esta realidad “evidencia aún más la necesidad de incorporar políticas efectivas que faciliten convertir estos datos en la gasolina adecuada para el consumo de estos modelos”. Es necesario, prosigue esta ingeniera, “establecer un equilibrio entre el libre consumo de dicha información y las rigurosas políticas regulatorias en materia de ética y privacidad” que comienzan a aparecer. En un contexto de información empresarial, por lo general inconexa, en la que el tratamiento de toda la información se gestiona de forma disgregada, y con la proliferación de casos de uso y agentes generativos en las organizaciones, surge más que nunca la necesidad “no solo de gobernar el dato, sino también el conocimiento”, apunta Clavero.

Los expertos sostienen que esta es una de las premisas básicas para que la IA avance a buen ritmo en el entorno empresarial o institucional. De hecho, un buen gobierno de la inteligencia artificial facilita el alineamiento con la estrategia global y ofrece visión sobre el retorno de la inversión. Al mismo tiempo, asegura “que todo el ciclo de vida de la inteligencia está monitorizado y adaptado a los procedimientos, así como alineado con regulaciones asociadas como la AI Act europea”.

Ambas modalidades son necesarias

Lo cierto es que el uso de la inteligencia artificial, ya sea tradicional o generativa, avanza a toda velocidad en el corazón de las organizaciones a un ritmo inusitado. Las previsiones anuncian que este crecimiento se mantendrá en el futuro. Otra investigación de Minsait estima que la IA tiene potencial para impactar en el 25% del PIB (unos 100 billones de dólares en todo el mundo) y, por tanto, de aumentar la riqueza global en torno a ese mismo porcentaje en un par de décadas.

Una cosa está clara. Hoy en día, juntos o por separado, ambos modelos de inteligencia artificial aceleran la evolución de procesos y operaciones de empresas e instituciones de todos los sectores de actividad, sobre todo los que tienen un componente de desarrollo sostenible relevante: pueden actuar sobre la protección del ambiente, la generación de conocimiento, la lucha contra la desinformación o el cierre de la brecha digital.

Más allá de la IA generativa, es imprescindible reconocer el papel jugado por la inteligencia tradicional, capaz de crear sistemas informáticos que aprenden y se adaptan a través de la experiencia, mediante el uso de algoritmos y modelos matemáticos. “Su evolución continúa en la actualidad. Ya no son simples programas de lógica, sino complejas redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo que siguen generando los mayores volúmenes de actividad en este plano por su robustez y precisión”, concluye la directora de Inteligencia Artificial de Minsait.