La expectación y el entusiasmo en torno a la IA tenían que volver a la tierra en algún momento; y este verano ha sido cuando el fenómeno ha tenido lugar. Los que tenemos edad para recordar vimos algo similar durante el auge y la caída de las puntocom a finales de los 90 y principios de los 2000, así como más recientemente con las criptomonedas.
Después de subir casi un 200% en los seis primeros meses del año, Nvidia, la niña mimada de la IA, vio caer el precio de sus acciones un 20% durante julio y agosto, lo que coincide con el hecho de que Gartner situara la IA generativa en el ‘punto más bajo del abatimiento’ en su último gráfico del ciclo de la exageración. Incluso Goldman Sachs, que antes se mostraba favorable a la IA, ha expresado su preocupación por la posibilidad de que muchas de las inversiones realizadas en esta tecnología generen un retorno de la inversión positivo. Sin embargo, estas preocupaciones y predicciones son inevitables dadas las expectativas poco realistas que rodean a la IA. Un poco de realismo y escepticismo son saludables en esta fase de una tecnología emergente, pero sería imprudente asumir que la IA ha llegado a un callejón sin salida.
Cuidado con los detractores
Predecir el futuro suele ser una tarea para tontos, como reconoció el Premio Nobel de Física Niels Bohr cuando afirmó: “Predecir es muy difícil, especialmente sobre el futuro”. Esto era especialmente cierto a principios de la década de 1990, cuando la web empezó a despegar. Incluso el pionero de Internet y coinventor del estándar Ethernet, Robert Metcalfe, dudaba de la viabilidad de Internet cuando predijo que tenía un futuro de 12 meses en 1995. Dos años más tarde, se comió literalmente sus palabras en la Conferencia WWW de 1997, cuando mezcló una copia impresa de su predicción con agua y se la bebió.
Pero llega un momento en una nueva tecnología en que sus beneficios potenciales se hacen evidentes, aunque la forma exacta de su evolución sea opaca. Nos encontramos en esa fase con la IA y el rápido desarrollo de los LLM y sus capacidades generativas, que se difunden constantemente por las empresas. Habrá más baches en el camino, pero ya hay suficientes despliegues y casos de uso para que veamos el potencial de una serie de transformaciones digitales en las empresas y el sector público.
¿Qué nos dicen los líderes empresariales?
A principios de este año, la consultora BCG publicó una encuesta entre 1.400 directivos de alto nivel y más de la mitad esperaba que la IA y la IA generativa generara ahorros de costes este año. Aunque la mayoría aún se encontraba en la fase experimental de implantación, alrededor de una cuarta parte esperaba un ahorro superior al 10%, principalmente a través del aumento de la productividad en operaciones, atención al cliente y TI. Y aunque una proporción considerable se muestra preocupada por la falta de progreso de su organización en las inversiones en IA, cerca de la mitad de ellos lo achaca a la falta de claridad en las prioridades de inversión y a la falta de competencias disponibles y estrategias coherentes, más que a problemas con las propias tecnologías de IA.
En la última reunión de Davos de economistas, responsables políticos y líderes empresariales, el consejero delegado de KPMG, Paul Knopp, afirmó: “Estamos en una fase en la que creemos que la IA generativa pasará de los pilotos y los experimentos a la implantación y la industrialización”. Una afirmación respaldada en el mismo evento por el CEO de Salesforce AI, que ya está observando aumentos de productividad gracias al uso de herramientas de IA por parte de sus clientes.
Casos de uso desde primera línea
La empresa de servicios financieros Klarna declaró públicamente que el 90% de su personal utilizaba la IA a diario con su asistente Klarna AI para gestionar dos tercios de los chats de atención al cliente en su primer mes de funcionamiento, el trabajo equivalente a 700 agentes a tiempo completo. Aparte del ahorro de costes, la empresa afirma que Klarna AI resuelve los problemas con mayor precisión, lo que se traduce en un descenso del 25% en las consultas repetidas y añade 40 millones de dólares a su cuenta de resultados.
Sin embargo, muchas implantaciones e integraciones de IA no son revolucionarias, sino que añaden mejoras y valor a los productos y servicios existentes. El proveedor de software de gráficos y presentaciones Canva, por ejemplo, ha integrado Vertex AI de Google para agilizar su oferta de edición de vídeo. Los usuarios de Canva pueden evitar una serie de tediosos pasos de edición para crear vídeos en segundos en lugar de minutos u horas. Y WPP, el gigante mundial de los servicios de marketing, ha integrado el servicio Claude AI de Anthropic en su sistema interno de marketing, WPP Open. Lo utilizan los 114.000 empleados de la empresa en una red de agencias para ayudar en la ideación de campañas, la generación de contenidos y la interpretación de complejos informes de clientes.
La IA evoluciona
A medida que surgen casos de uso y las empresas empiezan a aprender qué funciona y dónde están los cuellos de botella, podemos esperar un aumento constante de la implantación de la IA. Además, el auge de los modelos más pequeños y de código abierto hace que las personalizaciones sean más accesibles. El repositorio de IA Hugging Face cuenta actualmente con casi 135.000 modelos disponibles bajo licencia Apache 2.0, lo que permite su reutilización comercial. Esta y otras plataformas de intercambio de modelos ofrecen a los desarrolladores un lecho vibrante de recursos para adaptar y personalizar modelos a casos de uso y sectores verticales específicos.
El creciente uso de la generación aumentada por recuperación (RAG) y los grafos de conocimiento junto a esta explosión de modelos abiertos, así como las API de grandes proveedores como OpenAI y Anthropic, ofrecen a las empresas una vía para explotar sus recursos de datos de forma más segura. La reciente afirmación de IDC de que el 90% de los datos empresariales no están estructurados presenta una oportunidad de oro para que las empresas utilicen la IA para desbloquear estos activos sin explotar. Hacerlo de forma segura y eficiente, sobre todo cuando se trata de procesos empresariales críticos, llevará tiempo, pero podemos esperar grandes avances en los próximos dos años.
Por lo tanto, aunque en la actualidad se respira un aire frío en lo que respecta a la IA, quienes se preparen ahora estarán mejor situados para triunfar cuando haga más calor.
