FUENTE: IESE BUSINESS. UNIVERSIDAD DE NAVARRA
La inteligencia artificial ofrece abundantes oportunidades para la atención al cliente, la automatización, la predicción y la planificación sostenible de los recursos, pero sigue presente el factor miedo. Veamos cómo los directivos pueden sacarle el mayor partido a la IA dándole un uso humano y ético.
Un paciente se somete a un chequeo oncológico. El médico examina el TAC realizado en busca de indicadores. Pero, si bien las personas captamos hasta diez millones de colores diferentes, tan solo percibimos una treintena de tonos grises. De modo que, aunque el mejor radiólogo con la mejor vista escudriñe ese TAC, tan solo verá una imagen normal, mientras que un algoritmo de IA puede reconocer patrones invisibles al ojo humano. Quizá la IA detecte el tumor canceroso a tiempo, cuando aún es pequeño, no se ha extendido y es fácil de tratar. Y, el facultativo, tras cotejar el tipo de tumor y su fase exacta con una amplia base de datos de pacientes parecidos, decida qué opciones de tratamiento tienen mayores probabilidades de éxito. Pero la IA puede llegar aún más lejos: si el paciente no tiene cáncer, es capaz de predecir si le aparecerá en el futuro procesando su constitución genética, historia clínica, historial médico familiar y estilo de vida. Así, antes de que se desarrolle, los médicos podrán intervenir con un plan de salud personalizado.
Es la medicina de precisión, un nuevo y fascinante campo que no habría sido posible sin la IA. En palabras de Mathias Goyen, director médico de GE Healthcare para EMEA, “no es ciencia ficción, sino un hecho científico”.
Goyen es uno de los ponentes que el pasado 7 de octubre habló sobre el poder de la IA durante la Global Alumni Reunion (GAR) del IESE, celebrada en el Science Congress Center de Múnich. Más de dos mil personas se sumaron vía Internet a los 800 asistentes que presenciaron un debate sobre el impacto de la IA en las personas, las organizaciones, los mercados y la geopolítica, protagonizado por expertos y líderes de las empresas más importantes de Alemania.
Aunque, a muchos, las posibilidades de la IA les siguen pareciendo ciencia ficción, Goyen insta a los directivos a aumentar su cociente tecnológico (CT), igual que harían con su cociente intelectual (CI) o inteligencia emocional (IE). “Como con todo en la vida, puedes ser un adoptador temprano y abrazar las nuevas tecnologías o esperar y ver cómo lo hacen otros. Al final, también tendrás que hacerlo, pero serás un seguidor, no un influencer. A mí me gustaría ir en cabeza, de hecho, marcar camino en este campo”.
Este especial recoge la experiencia de los ponentes de la Global Alumni Reunion, para que tú y tu empresa no solo veáis el futuro, sino que influyáis en él para el bien.
La IA, en contexto
Aunque se habla de ella desde la década de 1950, no ha sido hasta prácticamente los últimos diez años que la IA ha llegado al punto en que son posibles aplicaciones como las mencionadas por Goyen.
Un breve repaso histórico de la ingeniera de telecomunicaciones Nuria Oliver te ayudará a situarte en el contexto. La primera generación de la IA consistió en introducir a mano una gran cantidad de códigos de procedimiento con el fin de entrenar los sistemas informáticos para que tomaran decisiones siguiendo conjuntos de reglas “si-entonces” y ejemplos generalizables. De este modo, las empresas podían automatizar muchos procesos de negocio sencillos.
Más tarde, a finales de los años noventa y principios de los 2000, surgió una nueva generación de la IA. Oliver señala tres puntos de inflexión: (1) el exceso de big data generado mediante dispositivos conectados, sensores y actividades online; (2) una mayor capacidad computacional que se ha vuelto más rápida, pequeña, barata y eficiente con el paso del tiempo, conforme a la ley de Moore de crecimiento exponencial; y (3) la aparición de modelos de aprendizaje automático basados en datos, con los que la IA, entrenada con datos suficientes, ya es capaz de hacer inferencias precisas con poca supervisión o incluso por sí misma. Esta IA “con esteroides”, bromea Oliver, es “el eje de la revolución de la que hablamos actualmente”.
“Esta inteligencia artificial ‘con esteroides’ es el eje de la revolución de la que hablamos actualmente”
Otros factores de peso que han revolucionado la IA son la globalización y la geopolítica, situadas en primer plano desde la pandemia del COVID-19 y la guerra en Ucrania. Como observa el profesor del IESE Llewellyn D. W. Thomas, “la IA no solo es una tecnología. Tiene un efecto disruptor en la economía”.
Puede dar fe de ello cualquiera que haya querido comprar un vehículo desde 2020. El cierre global hizo estragos en las cadenas de suministro y la demanda de consumo, causando la escasez actual de semiconductores, de los que depende todo en nuestro mundo conectado, desde los coches y camiones hasta los móviles, televisores y otros dispositivos electrónicos. “Lo cierto es que sin semiconductores no hay IA”, advierte Thomas.
Además, el 75% de la producción mundial de semiconductores se concentra en Asia oriental y, en su mayor parte, en una única empresa, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Y, por si fuera poco, en el proceso de fabricación de semiconductores se utiliza el gas neón, el 60% del cual lo suministra Ucrania.
Así, vemos como no solo las empresas, sino también los gobiernos, realinean sus estrategias de IA con un renovado sentido de la urgencia. Estados Unidos, por ejemplo, ha aprobado en 2022 la Ley Chips y Ciencia para repatriar la I+D y la producción de semiconductores, además de prohibir su exportación y la de tecnologías relacionadas a China. Y, mientras la Unión Europea prepara su propia Ley de Chips, China controla muchas de las tierras raras de las que depende la fabricación de chips y ha aumentado los ejercicios militares alrededor de Taiwán. La carrera de los chips no solo tiene repercusiones para China, Estados Unidos y la UE, también para todos los países que deben decidir cómo posicionarse frente a las superpotencias globales.
María Marced, presidenta de TSMC en Europa, entiende el movimiento pendular hacia una mayor localización. “Somos demasiado vulnerables a la falta de suministro”, admitió. Recordó que algunos fabricantes tecnológicos dependían demasiado del suministro de níquel ucraniano para sus bienes de equipo cuando estalló la guerra. Tardaron meses en encontrar otros proveedores, intervalo en el que no pudieron producir debido a la carencia de una materia prima esencial pero relativamente abundante, necesaria para componentes tan básicos como los cables.
También reconoce otra realidad igualmente innegable: “Ningún país o región tiene integrados todos los eslabones de las cadenas de suministro”. De cara al futuro, Marced aboga por un modelo híbrido que combine “lo bueno de la globalización con los méritos de la localización”, porque no hay duda de que, en el caso de la IA, “la colaboración geopolítica va a ser crucial”.
Qué puede hacer la IA por ti
Este es el macrocontexto en el que se halla el mundo empresarial mientras trata de usar el poder de la IA para el bien. Como recuerda Inma Martínez, pionera digital y científica de IA, ese es el objetivo, una “IA para el bien” (ver “Necesitamos una IA que tenga en cuenta el bienestar humano”).
A veces, dicho objetivo se pierde de vista en medio de los juegos geopolíticos de suma cero y los retratos distópicos de la IA tan difundidos por nuestra cultura pop. “La IA no es el Terminator de las películas”, subraya Florian Deter, director ejecutivo de Microsoft en Alemania.
“Me preocupa que estemos avivando el miedo a la IA hasta el punto de impedir su difusión”
Darío Gil, vicepresidente ejecutivo y director de investigación de IBM, profundiza en este punto: “Me preocupa que estemos avivando el miedo a la IA hasta el punto de impedir su difusión. En el ámbito médico, la posibilidad de ofrecer un mejor diagnóstico (como el descrito por Mathias Goyen) es incuestionable. Pero corremos el riesgo de centrarnos más en el marco regulatorio que en el de la oportunidad”.
Y no son pocas las oportunidades. Las redes neuronales de la IA actual imitan las de los humanos, lo que brinda a las empresas una “potencia computacional tremenda”, apunta Gil. Como ya se ha llevado a cabo una gran parte del etiquetado y limpieza de bases de datos masivas, casi ninguna empresa tiene que partir de datos brutos, sino que puede valerse de modelos fundacionales –los algoritmos preentrenados que mencionábamos antes– para después ajustar la IA según sus necesidades. Traducido: “Tu productividad puede aumentar radicalmente”.
A continuación, y según lo sugerido por los ponentes de la Global Alumni Reunion del IESE, exponemos cómo las empresas pueden incorporar la IA a sus procesos sin tener que revisar todo el modelo de negocio.
Atención al cliente. El uso de chatbots y asistentes digitales para interactuar con los clientes y ejecutar automáticamente tareas de back-office está tan generalizado que se trata ya de una cuestión de escala y difusión, apunta Gil. La facilidad de tales interacciones, cada vez más sofisticadas y personalizadas, impulsará una adopción de la IA más amplia, desde la compra en ventanilla de los restaurantes de comida rápida hasta la telemedicina para los pacientes de difícil acceso, un avance que se consolidó durante la pandemia.
Juergen Mueller, director tecnológico y consejero ejecutivo de SAP, cita el caso de una gran farmacéutica en Asia que, pese a tener a 20 o 30 personas intentando clasificar los pedidos online, no podía seguir el ritmo de las demandas durante el pico de la pandemia. En colaboración con SAP, la empresa implantó un modelo de aprendizaje automático sencillo para leer mensajes, identificar de qué productos se trataba y después, si el nivel de fiabilidad superaba cierto umbral, el pedido se clasificaba automáticamente. “De ese modo, pudieron prescindir del 95% del trabajo humano y ser muchísimo más rápidos a la hora de procesar pedidos y suministrar a sus clientes geles hidroalcohólicos y otros productos farmacéuticos en un momento de gran necesidad”, explicó.
Cualquier empresa podría hacer lo mismo, gracias a la abundancia de modelos de IA que hay disponibles actualmente y que no existían ni siquiera hace dos o tres años. “No necesitas un grado en ciencias informáticas para usar las aplicaciones de IA”, asegura Mueller. Con “fórmulas algo más complejas en Excel” y un gran interés, cualquiera puede incorporar o incluso desarrollar su propia IA –para inspección visual, escaneo de textos y procesamiento del lenguaje natural, por nombrar unas pocas funciones– en sus procesos de negocio y alcanzar resultados con poca o ninguna codificación.
Cualquier empresa podría hacer lo mismo, gracias a la abundancia de modelos de IA que hay disponibles actualmente
Automatización. Philippe Sahli, cofundador y CEO de la startup Yokoy, puede atestiguar lo fácil que es usar la IA existente (ver “No hace falta un equipo de 50 personas para empezar con la IA”). El despliegue de herramientas de IA en determinados momentos clave de la cadena de valor le permitió automatizar los procesos de las cuentas por pagar. Además, como la IA aprende de los datos, cada vez que los clientes usan la plataforma la hacen más precisa y eficiente, por lo que se convierte en una fuente de ventaja competitiva.
Mueller suscribe este enfoque: “Cuantos más datos recabes sobre tus clientes o usuarios finales, más podrás dirigir una intervención de IA hacia cierto aspecto de lo que haces o produces para optimizarlo –mediante la automatización, por ejemplo– o incluso idear un producto completamente nuevo”.
Predicción y anticipación de las necesidades. “La IA te permite hacer más con menos”, afirma Florian Deter. Microsoft la usa para sus procesos internos, desde prever ventas hasta empoderar a sus vendedores. También potencia productos para sus clientes, como una herramienta de salud que predice las faltas de asistencia de los pacientes para que la prestación sanitaria sea más fiable y eficiente.
Esta última no es más que una de las muchas soluciones de IA basadas en la nube que Microsoft proporciona en su plataforma Azure y que cualquier empresa puede usar como módulos para sus necesidades, ya sean de salud, distribución, servicios financieros, administración pública o fabricación. De modo parecido, SAP ofrece a sus clientes 130 modelos de IA integrados en todo tipo de productos. “No todas las empresas necesitan tener cien científicos de datos o estar a la vanguardia de la investigación en IA para diferenciarse. Siempre puedes tirar de socios”, aconseja Juergen Mueller.
Algunas de las herramientas de IA de Microsoft son gratuitas y fáciles de usar, asegura Deter, quien, al igual que Mueller, incide en que no es necesario saber codificar: “Empieza en pequeño, no tengas miedo, mira a ver cuál es el poder de la IA disponible. Hay una API de procesamiento del lenguaje natural. Después, para todas las ideas de negocios escalables –como asumir una función clave de las empresas y reducir costes y tiempos de proceso, lo que ha hecho Philippe Sahli–, es cuestión de valerse del poder de la IA existente. Es increíble lo que puedes hacer”.
Hablando de las API de procesamiento del lenguaje natural, Gil vaticina que el modo en que escribimos y depuramos códigos “se transformará sustancialmente” y que, por ejemplo, la IA será capaz de traducir una aplicación de Java a Python con las mismas técnicas de autocompletado o texto predictivo que empleamos actualmente para el inglés o el español. “El código no es más que otro lenguaje, la lengua franca de los negocios. La química también es un lenguaje y hemos demostrado que se puede hacer predicciones químicas en procesos industriales usando la IA del mismo modo que en el campo del lenguaje natural”, añade.
Una mejor planificación de los recursos. Judith Gerlach es la ministra de Asuntos Digitales del estado de Baviera, el primer ministerio de este tipo en Alemania. Con 37 años, es la miembro más joven del Ejecutivo. Desde su cargo, defiende que la tecnología debe servir a los intereses de los ciudadanos. Gerlach explica que su ministerio ha ayudado a las pymes invirtiendo millones de euros a través de su programa de transferencia de IA. Cita dos casos “fascinantes”. Uno, el de una empresa agrícola local que usa la IA para practicar agricultura inteligente y reducir el uso de pesticidas y fertilizantes, un uso que para Inma Martínez es buen ejemplo de una “IA para el bien”. Otro, sobre una compañía de gestión de residuos que emplea sensores para medir el nivel de llenado de los contenedores; la IA es capaz de evaluar los datos y optimizar la planificación de la recogida de residuos, con lo que se ahorra combustible, energía y tiempo.
Al evaluar datos, la IA es capaz de optimizar la planificación de la recogida de residuos
“Estos dos ejemplos muestran un aspecto especialmente importante para mí: la sostenibilidad”, sañala Gerlach. “Creo firmemente que podemos proteger el medio ambiente acelerando el uso de tecnologías digitales y, al mismo tiempo, ser más ingeniosos y competitivos: la quintaesencia del uso de la tecnología para el bien”, insiste.
Oliver Blume, presidente y CEO del Grupo Volkswagen y Porsche, también está interesado en la gestión sostenible de los recursos que permite la IA. El uso más evidente de la IA para Volkswagen y Porsche es la conducción y la recarga autónomas de su gama cada vez más amplia de vehículos híbridos enchufables. Otro uso habitual es el de la IA predictiva, para anticipar las necesidades de mantenimiento, de ventas y de los clientes a la hora de hacer prepedidos. El grupo empresarial incluso utiliza la IA en los comedores de la empresa para monitorizar los patrones de consumo y evitar el desperdicio de alimentos y agua: “Vemos un gran potencial de la IA en muchísimos aspectos”, reconoce Blume.
Juergen Mueller expone otro caso de una empresa de consumo que usa la IA para minimizar la presencia de aceite de palma en sus productos. Cuando no lo puede eliminar por completo de la cadena de suministro, la compañía se asegura de que los agricultores con los que trabaja, al menos, lo producen de manera sostenible. Con la ayuda de SAP, emplea la tecnología blockchain para hacer un seguimiento y rastreo eficaz de la cantidad de aceite de palma que se produce. También usa imágenes satelitales para fotografiar las zonas de cultivo, así como modelos matemáticos para calcular cuánto aceite de palma se puede producir de modo sostenible. “Podemos usar los datos y la IA para transformar nuestras empresas y hacerlas más sostenibles”, reafirma Mueller.
Qué puedes hacer tú por la IA
Todos estos ejemplos demuestran que la IA “es fantástica y puede resolver muchos de los problemas a los que nos enfrentamos a diario”, según Marced. “El único problema que veo es que los líderes empresariales no acaban de entender cómo pueden aplicar la IA para potenciar la competitividad y productividad de sus compañías”, se lamenta.
El uso de la IA en la fabricación de productos, por ejemplo, con robots que ejecutan trabajos imposibles de realizar por las personas, despierta el interés de todos los ponentes. Según Marced, “sin la IA, sería imposible hacer operaciones de una gran precisión, como desplazamientos de dos o tres nanómetros. Los líderes empresariales, eso lo entienden”.
“Lo que no entienden”, continúa, “es cómo la misma IA que hace posible lo imposible en el sector manufacturero podría usarse para otros fines, como las ventas o las estrategias de coordinación regional, o para mejorar la productividad y la innovación en el sector turístico. Deberían ser más abiertos”.
El siguiente paso de la IA depende, en última instancia, de nosotros, sus usuarios, y de los límites o amplitud de nuestra imaginación.
El siguiente paso de la IA depende, en última instancia, de nosotros, sus usuarios
Como apuntaba un artículo de la revista estadounidense The Goods, existen dos visiones opuestas de la IA: “En la utópica, la tecnología nos emancipa de las tareas repetitivas y mundanas, nos libera para ser más productivos y asumir trabajos más gratificantes. En la distópica, los robots vienen a quitarnos el trabajo, expulsan del mercado laboral a millones y millones de personas y sumen la economía en el caos. (…) A menudo hablamos de tecnología e innovación en términos de inevitabilidad, (…) pero no es cierto, hay mucho de agencia humana en la historia de la innovación tecnológica. (…) Al fin y al cabo, la tecnología es una creación humana, un producto de las prioridades sociales. (…) El problema no es el robot, es lo que tu jefe quiere que haga”.
O, como apostilla el director general del IESE Franz Heukamp: “Está el poder y está el bien, y ambos deberían ir de la mano”, unas palabras que remiten a la misión del IESE, que es formar a líderes empresariales con conciencia ética. Y, al tiempo que “exploran el gran potencial que tiene la IA para que productos, procesos y servicios mejoren la vida de las personas”, los líderes también pueden “apostar por un uso responsable de la IA que preserve la dignidad y la libertad de todos los seres humanos”.
El factor humano es la última y más decisiva pieza del puzle de la IA. Tan importante como disponer de esta tecnología es tener habilidades de IA –una competencia básica en algoritmos, programación, datos, redes y hardware, especificó Oliver– junto con otras competencias humanas clave, como la creatividad y la curiosidad, porque “no solo has de entender la nueva tecnología, también has de ser lo bastante creativo para desafiarla”, puntualiza Mueller (ver “Entrena tu cerebro para la IA”).
¿Necesitas una hoja de ruta? Esta es la recomendada por los ponentes de la Global Alumni Reunion del IESE:
Empieza por los datos. Pero no todos. “Solíamos hablar de ‘lagos de datos’, pero en la mayoría de las empresas ese lago se ha convertido en un pantano adonde nadie quiere ni acercarse, porque no lo entienden y ya no pueden hacer nada con esos datos”, explicó Mueller. “Lo mejor es que trabajes con datos estructurados y casos de uso relevantes. Si a ello le añades algunos datos de los clientes, tendrás un buen conjunto”, recomienda.
Conecta los datos. No se trata tanto de recabarlos como de conectarlos. Y no hace falta reunirlos todos en un mismo sitio. Se pueden distribuir entre distintos colaboradores, socios y plataformas, para que después una herramienta de aprendizaje automático trabaje con todos ellos.
El factor humano es la última y más decisiva pieza del puzle de la IA
Identifica un proceso optimizable con la IA. Aquí es donde los directivos “abiertos”, educados en el pensamiento IA, tienen una mayor responsabilidad. No en vano, si quieres reestructurar algún proceso de negocio –sobre todo los pasos más importantes, como los envíos o la fijación de precios–, necesitas gente con una visión estratégica de alto nivel que comprenda cómo esa optimización puede afectar a tu modelo de negocio y a la competencia o, de hecho, cómo el cambio de tu modelo de negocio con la IA podría ayudarte a ser más competitivo.
“Yo elegiría uno o dos procesos, los más importantes de tu cadena de valor”, recomienda Mueller. “Después habla con los equipos responsables de esos procesos. Y con tus socios: no es difícil encontrar ayuda o apoyo externo”, asegura.
Presta atención a la cultura. Los profesores del IESE Javier Zamora y Mireia Giné, directores académicos de la Global Alumni Reunion, recalcan este punto. “Soy ingeniero y entiendo la pasión por la tecnología”, dijo Zamora, “pero no caigo en la trampa de empezar por la tecnología y después buscar un problema. Primero, identifica el problema a resolver y después piensa en qué solución de IA podría aplicársele. Y recuerda: para tener conversaciones fructíferas sobre tecnología y lo que puede hacer por ti, no solo importa la tecnología en sí, también la cultura y las capacidades organizacionales”.
Mantente centrado en las personas. Según Giné, la IA puede amplificar o compensar las limitaciones humanas, incluidos los sesgos cognitivos que nublan el juicio. Pero esta fortaleza de la IA es también su debilidad. Entrenada por personas, algunos de esos sesgos se cuelan al programar la máquina. De ahí la importancia de tener la suficiente capacitación y destreza para cuestionar lo que dice la máquina y desentrañar sus premisas subyacentes. Los ponentes de la Global Alumni Reunion insisten en la importancia del consentimiento, la transparencia y la capacidad tanto de explicar el comportamiento en términos humanos como de auditar los datos. “A pesar de las virtudes de la IA, debemos ser conscientes de sus retos y mantener siempre la participación humana”, advierte Giné.
Desarrolla una brújula ética. Por encima de todo, has de crear marcos de IA éticos, que algunos ponentes ponen al mismo nivel que los derechos humanos. Tal vez tu empresa tenga que constituir un consejo de ética de IA, el cual, entre otras funciones, puede definir las cuestiones estratégicas que deberán tener en cuenta los directivos en función de la evolución de las políticas industriales y la geopolítica.
Zamora cita el artículo “The ethical AI paradox: why better technology needs more and not less human responsibility” (La paradoja ética de la IA: por qué una tecnología más eficiente necesita más y no menos responsabilidad humana), de David De Cremer, de la Universidad Nacional de Singapur, y Garry Kasparov, el gran maestro del ajedrez convertido en activista por los derechos humanos. Ahora que el mundo se vuelca en la capacitación digital para abordar una IA cada vez más sofisticada, “debemos invertir más en la capacitación humana y, sobre todo, en el campo de la ética”. Ninguna IA, por potente que sea, puede reemplazar a los humanos con responsabilidad, “formados más que nunca para pensar en las implicaciones éticas de sus decisiones y tener presentes los dilemas éticos actuales”, sostienen los autores.
Con una sonrisa, Zamora concluye con la famosa frase de Spider-Man, “un gran poder conlleva una gran responsabilidad” para instar a directivos y líderes empresariales a “escribir el futuro”.
“Si queremos una IA para el bien, de nosotros depende que lo sea”.
