Gracias a su facilidad de uso y alcance de aplicaciones, la IA generativa tiene el potencial de nivelar el campo de juego corporativo, permitiendo que cualquier empresa de cualquier tamaño incorpore inteligencia artificial en su organización. Sin embargo, al democratizar la IA, herramientas como ChatGPT también pueden hacer que todos los líderes empresariales caigan en las mismas trampas y cometan los mismos errores que, hasta hace muy poco, estaban reservados solo para las organizaciones más grandes y mejor financiadas, especialmente en lo que respecta a la automatización.
La IA generativa ha tenido un deslumbrante debut público. Puede escribir, verificar o editar código de software; crear copias de marketing atractivas e imágenes igualmente cautivadoras; o diseñar sitios web y presentaciones corporativas. Y, si profundizamos aún más y enfocamos esa tecnología puramente en elementos de entrega de experiencia al cliente, encontramos chatbots que ofrecen bases de conocimiento fáciles de usar, análisis de sentimientos de clientes a pequeña escala y la capacidad de generar ofertas y paquetes personalizados, entre otras comunicaciones basadas en el historial del cliente. Y todo esto se suma a las capacidades que hemos llegado a esperar de las aplicaciones anteriores de IA.
Una ventaja accesible
Muchas de estas ventajas están disponibles sin una gran inversión inicial o un programa de integración y personalización importante. Como tal, cualquier organización puede básicamente adquirir una ventaja competitiva lista para usar que, hace solo unos pocos años, habría estado fuera del alcance, en términos de costos y recursos humanos, de cualquier empresa más allá de las Fortune 500.
Ahora, consideremos que la IA generativa ha llegado en un momento en el que muchas empresas están bajo presión para hacer más con menos. En muchos países existe un riesgo real de recesión o estancamiento y, gracias a las presiones inflacionarias combinadas con la reducción del gasto del consumidor, las organizaciones están viendo cómo aumentan los costos mientras disminuyen las transacciones.
Y como tal, parece ser un medio cada vez más atractivo para ayudar a las organizaciones en su momento de necesidad. De hecho, esta tecnología podría demostrar ser una solución muy poderosa: un medio para automatizar operaciones existentes y agregar nuevas capacidades, pero no hasta que las empresas identifiquen primero los problemas o casos de uso. Sin embargo, debido a que la carrera por la adopción e implementación ya ha comenzado en muchos sectores industriales, existe un riesgo genuino de que las empresas comiencen a correr antes de entender por qué están corriendo y hacia qué están corriendo.
Automatización y eliminación de empleos
Independientemente de la llegada de la IA generativa, la inteligencia artificial ya se había afirmado como la fuerza impulsora detrás de la cuarta revolución industrial. Y al hacerlo, también se había convertido en un catalizador de preocupación de que una mayor capacidad para automatizar llevaría a la eliminación de muchos roles profesionales existentes.
Siempre que haya un avance tecnológico nuevo que tenga el potencial de trastornar el statu quo, habrá un cierto nivel de resistencia. Y no hay forma de escapar al hecho de que la automatización impulsada por IA es más rápida, precisa y, cuando se escala de manera efectiva, más rentable para realizar cualquier número de tareas repetitivas y basadas en reglas que una persona promedio. Esta capacidad es lo que convirtió la inversión y despliegue de la tecnología en una prioridad estratégica entre muchas organizaciones grandes durante la última década.
Apoyar, no reemplazar
En su informe «El Futuro de los Empleos» de 2018, el Foro Económico Mundial (WEF) predijo que hasta 75 millones de empleos podrían ser desplazados para 2025 debido a las crecientes capacidades de la IA. Sin embargo, el informe también señaló que en su mayoría, los líderes empresariales percibían la tecnología como un medio de apoyar en lugar de reemplazar a los empleados y potencialmente crear nuevos tipos de roles y responsabilidades. Por lo tanto, en esencia, una ganancia neta para la fuerza laboral global.
Y, como tal, menos de 12 meses después de la publicación del informe, el 30% de las compañías en todo el mundo afirmaron estar listas para implementar AI a nivel empresarial con un enfoque en potenciar en lugar de eliminar empleos. Y, aunque hubo discrepancias importantes en las sumas involucradas, para principios de 2020, la mayoría de los líderes empresariales estaban invirtiendo hasta $500,000 en iniciativas de IA, pero también se duplicó el número de líderes que se preparaban para invertir $5 millones o más en la tecnología.
En términos de dónde se canalizaba ese dinero, automatizar tareas (35%) y apoyar a los empleados para tomar decisiones más rápidas y mejores (31%) fueron las principales prioridades de IA para los ejecutivos.
Es crucial destacar que estas iniciativas fueron en su mayoría pruebas de concepto y esquemas piloto, donde se establecieron métricas, las implementaciones fueron graduales y se aprendieron lecciones que se retroalimentaron en proyectos.
Pánico pandémico
Pero luego, por supuesto, llegó COVID y todas las empresas que pudieron recurrieron a la IA como medio para navegar por un evento Cisne Negro muy real. Para el verano de 2020, el 80% de las compañías con una implementación existente de IA habían aumentado su uso de la tecnología en relación con sus procesos comerciales. El mayor avance en términos de aplicación se produjo dentro de las operaciones digitales, donde el 30% de las organizaciones que actuaron rápidamente creían que ahora tenían una ventaja competitiva. Al mismo tiempo, una de cada cuatro empresas aumentó significativamente las inversiones existentes en la tecnología para mejorar la experiencia del cliente, la retención y el crecimiento de ingresos.
De hecho, durante la pandemia, la IA dio a las organizaciones en ciertas industrias una ventaja material. Tanto es así que incluso las empresas en la línea lateral decidieron que necesitaban participar con el 75% de las compañías que se preparaban para dar sus primeros pasos hacia la adopción de IA o aumentar las inversiones existentes una vez que la pandemia comenzara a estabilizarse, para darles la mejor oportunidad de recuperación.
Este fue un punto de inflexión importante: el momento en que las prioridades cambiaron y comenzaron a cometerse errores en términos de inversión y aplicación de iniciativas de IA.
Automatización como única respuesta
A nivel corporativo, la pandemia cristalizó la idea de que la IA era la clave para la resiliencia futura, el éxito y la reducción de la dependencia de los empleados en un momento en que el mercado laboral estaba en su punto más alto. A fines de 2020, ocho de cada 10 líderes empresariales entrevistados por el WEF dijeron que ya habían destinado recursos adicionales a la automatización de procesos de trabajo para ayudar a aquellos empleados que tuvieron que adaptarse al trabajo remoto. Sin embargo, el 50% también tenía como objetivo automatizar por completo varios empleos, en lugar de tareas relacionadas con el rol, dentro de su organización. Para el 43% de las organizaciones, el objetivo final era reducir su fuerza laboral a través de la integración tecnológica, en comparación con el 34% que creía que la integración tecnológica podría crear más roles en sus empresas.
Entre 2021 y 2022, el gasto mundial en IA creció un 19.6% interanual a $432.8 mil millones. Para finales de 2022, solo el 5% de las empresas mantuvieron la posición de que la adopción de IA no beneficiaría a su negocio.
Sin embargo, si bien esta carrera hacia la IA era comprensible en las circunstancias, también lo era la certeza de sus resultados. A medida que el mundo avanzaba hacia 2023, lo hacía con un conjunto de organizaciones que habían gastado en exceso en una tecnología que no había logrado ofrecer un retorno de inversión genuino. Pero, como dijo el famoso inversionista Charlie Munger: «Muéstrame los incentivos y te mostraré el resultado».
El incentivo equivocado
En el caso de la IA, el incentivo era a menudo un medio acelerado de reducir costos y reducir las plantillas para lograr estabilidad financiera a corto plazo. Sí, la IA puede aplicarse en casos de uso individuales o dentro de un dominio específico, un ejemplo perfecto siendo la aplicación de análisis de texto y voz dentro del centro de contacto, pero no puede simplemente conectarse a uno o varios procesos existentes y comenzar a automatizar y ofrecer información. Del mismo modo, si la tecnología se utiliza de manera ad hoc en lugar de como parte de una transformación más amplia, es imposible desbloquear economías de escala. En cambio, cada nueva aplicación necesita ser desarrollada desde cero para reflejar el caso de uso específico. Y eso, a su vez, puede aumentar rápidamente los costos en lugar de reducirlos.
Reajuste de expectativas
Esta diferencia entre la percepción de la automatización y la realidad de la implementación ha llevado a las organizaciones a reajustar sus expectativas sobre la IA y, en muchos casos, a darse cuenta de que el mayor valor de la tecnología es ayudar y empoderar a los empleados en lugar de reemplazarlos. En 2020, cuando se les preguntó, los líderes empresariales pronosticaron que dentro de cinco años, el 47% de las tareas estarían automatizadas. Sin embargo, cuando se les preguntó nuevamente a finales de 2023, el consenso es que para 2027, solo el 42% de las tareas estarán automatizadas.
Pero además de dañar sus finanzas, la carrera hacia la adopción de IA ha afectado potencialmente la experiencia del empleado en muchas organizaciones. Cuando se reemplazan roles en lugar de operaciones individuales dentro de esos roles por tecnología, los empleados que aún son necesarios pueden sentirse en el limbo. ¿Cuánto tiempo pasará antes de que también se pueda automatizar su función?
Preocupaciones del consumidor
Por ejemplo, cuando se les preguntó en 2021, el 37% de los estadounidenses dijo que estaban más preocupados que emocionados acerca de la IA y su papel en su vida personal y profesional diaria. Y, desde el lanzamiento de la IA generativa, este sentimiento negativo ha aumentado en lugar de disminuir. Hoy, el 52% de los adultos estadounidenses están más preocupados que emocionados acerca de la IA y uno de cada cinco realmente cree que está poniendo empleos en riesgo.
Y es una historia similar al otro lado del Atlántico, donde el 32% de los adultos trabajadores en el Reino Unido piensan que su trabajo está en riesgo de ser eliminado por la IA, y el 52% de los menores de 24 años creen que el ritmo actual de adopción de IA significa que sus habilidades no se alinean con las oportunidades laborales y que no podrán dar el primer paso en la escalera profesional.
Sin embargo, la IA ya es fundamental para los negocios y será un impulsor clave del éxito futuro. Incluso las estimaciones más conservadoras predicen que la tecnología podría aumentar el PIB mundial en un 7% y ofrecer ganancias de productividad año tras año del 1 al 2%.
Pero ese éxito dependerá de cómo aprendas de la historia reciente y uses esas lecciones aprendidas para evitar errores.
Involucra a los empleados en el proceso
Cualquier inversión en esta tecnología debe estar claramente pensada y alineada con casos de uso igualmente claros y respaldada con una inversión en la fuerza laboral de la organización. Los empleados necesitan más que solo la tranquilidad de que sus trabajos no están en peligro. Deben estar involucrados en el proceso de implementación y tu empresa debe proporcionar capacitación y reskilling.
En su prisa por contrarrestar los impactos negativos de COVID, muchas compañíascometieron el error de ver la IA como un medio para digitalizar y automatizar el mundo laboral y sobreinvertir como resultado. Incluso si la IA generativa ha elevado nuevamente el listón en términos de capacidades, los líderes empresariales aún deben usar estas tecnologías como un prisma.
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