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”.

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.

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.

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.

“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.

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.

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”.

RECUPERA LAS CONFERENCIAS: Puedes ver las sesiones de la Global Alumni Reunion como e-conferences en la app del IESE Alumni. Descárgatela, haz clic en ‘Amplía tus conocimientos profesionales’ (Sigue aprendiendo), después en ‘e-Conferences’ y ‘Pasados’, y allí encontrarás todos los contenidos. https://formscloud.iese.edu/landings-alumni-app-es/
La Global Alumni Reunion del IESE en Múnich agradece el apoyo de Steelcase y la colaboración de CaixaBank y Banco de Sabadell.

APÚNTALO EN TU AGENDA: La próxima Global Alumni Reunion tendrá lugar en Barcelona del 16 al 18 de noviembre de 2023.

Los profesores del IESE Javier Zamora, Josep Valor y Joan E. Ricart han preparado un cuestionario en línea que te permite conocer el índice data-driven de tu compañía.

Solo tienes que acceder a www.iese.edu/data-driven-index y responder una serie de preguntas sobre el modelo de negocio, de datos y de organización de tu empresa en una escala del 1 al 5. Podrás completar el cuestionario en solo 20 minutos y elegir hacerlo en español o inglés.

Una vez enviado, en los días siguientes recibirás un documento en PDF comparando los resultados de tu empresa con la media global del índice obtenido del resto de cuestionarios completados.

De este modo, podrás comparar cuán preparada está tu empresa con otras del sector y zona geográfica en cuanto a tecnología, negocio y organización para convertirse en una empresa basada en datos. Esto puede ayudarte a decidir hacia dónde es mejor que dirijas tus recursos para la transformación digital.

Además de generar un plan de acción útil para tu empresa, tus respuestas ayudarán al IESE a desarrollar más investigaciones sobre estos temas, en concreto con los relacionados con las dimensiones tecnológica, de negocio y de organización empresarial que contribuyen positivamente a la transformación digital.

¿Por qué no dedicas unos minutos a realizar esta evaluación?

LEE: “El dato, un activo fundamental para el 94% de los directivos” en www.iese.edu/es/insight, donde también podrás descargarte el estudio IESE-Penteo Índice data-driven 2022.

La educación es clave. Aprende más sobre IA y sé consciente de sus virtudes y limitaciones para lograr un impacto neto positivo.

FUENTE: basado en las intervenciones de Nuria Oliver, Mathias Goyen y Juergen Mueller en el encuentro de la Global Alumni Reunion del IESE celebrado en Múnich el 7 de octubre de 2022.

Philippe Sahli,  cofundador y CEO de Yokoy. “A la gente le encanta escuchar historias de emprendedores que tienen un sueño, encuentran un problema por resolver y crean una empresa. Eso es exactamente lo que me sucedió a mí, y todo se basa en la IA”.

Philippe Sahli trabajaba como director financiero cuando tuvo su momento eureka. Había sufrido en persona la frustración de clasificar, recopilar y presentar facturas, algo que, por entonces, se verificaba manualmente antes de pagar las cuentas. Estaba convencido de que los procesos relativos a los gastos y las facturas podían y debían automatizarse. La IA podía encargarse de la gestión rutinaria y avisar de cualquier anomalía para que la revisara un humano. En pleno siglo XXI, tener que verificar manualmente el recibo de un café de tres euros se le antojaba una pérdida de tiempo.

Así fue como Sahli y otros tres emprendedores afines fundaron Yokoy en 2019. Desde entonces, esta empresa de software como servicio (SaaS) con sede en Zúrich ha pasado de cero a 250 empleados, sirve a más de 500 clientes en 60 países y hace poco levantó 80 millones de dólares en una segunda ronda de financiación de capital riesgo. En esta entrevista, Sahli explica cómo la IA ha hecho posible su empresa y qué pueden aprender otras compañías de su experiencia.

La IA puede significar casi cualquier cosa. ¿Qué significa para usted?

La IA no es una fuerza monolítica que lo hace todo. Si la alimentas con cantidades ingentes de datos, le costará tomar una decisión, al igual que le ocurriría a una persona, porque se la ha entrenado para tomar decisiones como un humano. Pero, si desglosas un problema en muchos pequeños pasos, con buenos datos y un modelo de IA sólido, obtendrás resultados más concisos. Eso es lo que hicimos. Asignamos a la IA una única tarea: decidir si un documento era una factura o un recibo. Tenemos muchas IA, que usamos para resolver pequeñas cosas, o problemas individuales, en pasos incrementales y en cada eslabón de la cadena de valor hasta llegar al resultado final.

¿Cómo se gestiona la IA para añadir ventaja competitiva?

Lo más importante es recabar tantos datos como sea posible para que la IA mejore su aprendizaje. Cualquiera puede crear un modelo de IA. Eso, en sí mismo, no es un diferenciador de una empresa. Puede que un modelo de IA sea mejor que otro, pero no será fácil demostrarlo. Lo que verdaderamente distingue a una empresa es la cantidad y calidad de los datos que tiene. Nuestro laboratorio de investigación, formado por graduados del MIT y ETH Zürich, no llegarían muy lejos sin ellos. Los datos son capitales, además de la razón por la que para nosotros era importante conseguir el mayor número de clientes posible, ya que la IA no solo aprende de cada cliente en concreto, sino de todos ellos. Cada recibo, factura o extracto de las transacciones de una cuenta introducido en la herramienta hace que esta sea mejor, para ese cliente y para todos en conjunto.

Entonces, ¿tener más clientes es, aparte de una alegría para los inversores, una necesidad impuesta por la tecnología?

(Risas) Sí. A los inversores les interesa el beneficio, pero también los datos. Ven el valor que tienen. Conseguir clientes a toda costa no siempre significa competir en precio. Para tu ventaja competitiva a largo plazo, a veces, es más importante obtener datos.

Muchos están pensando en empezar con la IA, pero les parece magia. ¿Qué les recomendaría que hicieran o evitaran?

Antes, hacía falta un equipo completo para empezar de cero. En mi experiencia, aunque evidentemente se necesita gente experimentada, no hace falta un equipo de 50 personas para empezar. Nosotros teníamos a una sola persona, un físico de ETH Zürich, que utilizaba toda la infraestructura de software disponible en el mercado. Ahora tenemos un equipo de unas 12 personas, pero siguen valiéndose de la tecnología que hay en el mercado.

Si vas a usar la IA, tendrás que saber responder las preguntas sobre sus propiedades “mágicas” con claridad y franqueza. Cuando nuestro equipo de ventas sale a vender el producto, los clientes tienen preguntas. Quieren saber dónde está la IA, qué hace y quién la controla, además de por qué es conveniente que la empresa aprenda de sus datos. Son preguntas que, hoy por hoy, todo el mundo espera que sepas responder. Acercar el conocimiento y la comunicación entre el equipo de IA y el cliente es uno de los mayores retos.

Por un lado, tenemos una nueva tecnología increíblemente potente y, por el otro, nos hallamos frente al eterno problema de la confianza del cliente.

Exacto. De ahí que sea esencial que nuestro equipo de IA atienda las llamadas de nuestros clientes y escuche sus preguntas. Aunque para los empleados de nuestro laboratorio de IA pasar de la investigación al mundo de los contables, controllers y directores financieros es una especie de terapia de choque, todos ellos son capaces de entender las preguntas del cliente, adaptar su comunicación y facilitar la información necesaria con rapidez. Esa interacción es fundamental para nuestra clientela.

Es de suponer que la IA también puede cometer errores al predecir o clasificar. ¿Cómo evitar que esto se convierta en un problema grave?

La IA puede cometer errores. Por ejemplo, en una ocasión nos topamos con una factura en la que, por alguna razón, se cobraba en kilogramos y no en euros, pero no venía especificado salvo en una nota al pie. Al haberla alimentado con datos más convencionales, la IA se equivocó, pero, para ser justos, a la mayoría de los directivos de cuentas también se les habría pasado. Aun así, es posible limitar los posibles daños causados por errores, por ejemplo, estableciendo un umbral por encima del cual los documentos se deben seguir verificando manualmente.

Para que tu organización esté lista para el futuro, has de usar herramientas que aprendan y mejoren continuamente. No tiene sentido implementar algo que permanezca siempre igual o empeore con el tiempo y deba reemplazarse a menudo. Lo que te interesa es que aprenda contigo y no cometa el mismo error dos veces.

¿Cómo ve la adopción de la IA en las regiones en vías de desarrollo?

En términos de costes, el despliegue de la IA en el mundo en desarrollo es bastante barato. El mayor obstáculo será la adopción, algo que ya notamos porque trabajamos cada vez más con un mayor número de empresas de todo el mundo. Vemos una diferencia de la precisión de la IA porque, como es natural, tenemos muchas más facturas en Europa o Estados Unidos que, por ejemplo, en África. Pero los costes tecnológicos son, en realidad, bastante bajos, así que con una regulación adecuada (me parece un aspecto importante) ahí hay un gran potencial.

¿Hasta qué punto es importante la IA para su empresa a corto y medio plazo?

La IA forma parte de nuestro ADN. Nuestra empresa no existiría sin ella. Cuanto más siga la IA aprendiendo de nuevas entradas de datos, más altos niveles de automatización de los gastos alcanzaremos, lo que liberará a los empleados de tener que perder el tiempo en tales tareas. Esperamos llegar a un punto en el que el 92% de los procesos de las cuentas por pagar y la gestión de gastos se puedan automatizar totalmente, con lo que apenas el 8% de las facturas y recibos tendrán que ser verificados de nuevo por un humano.

Inma Martínez, pionera digital y científica de IA. Presidenta del Multistakeholder Experts Group y copresidenta del comité directivo de The Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI).

“Estaba en Internet antes de que tuviera nombre”, bromea Inma Martínez, que trabaja con tecnologías digitales desde principios de los años noventa, cuando Internet era “como el salvaje Oeste”. Ha estado involucrada estrechamente en su evolución, como pionera del desarrollo del IP móvil y los servicios de streaming, elaborando estrategias con empresas sobre el auge de la Web 2.0, el big data y la digitalización sectorial, y, ahora, como científica comprometida, formulando políticas para abordar la rápida emergencia de las capacidades de la inteligencia artificial.

Durante todo este tiempo, ha visto un profundo vacío regulatorio en el que tanto gobiernos como líderes empresariales se han afanado por ponerse al día. “La gente ha tardado veinte años en reivindicar sus derechos digitales”, alertó a los participantes de la Global Alumni Reunion del IESE en Múnich. “Necesitamos que la tecnología y la IA tengan en cuenta el bienestar humano”.

Es un mensaje que ha llevado a las aulas, como profesora del Imperial College London, y a los gobiernos, sobre todo en la Unión Europea y ahora en The Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), la agencia del G7 y la OCDE para el desarrollo y la cooperación en IA. En esta entrevista explica qué es un buen marco de la IA y advierte de las consecuencias de no definirlo bien.

¿En qué estado se encuentra el desarrollo de la IA?

Varía mucho entre los distintos sectores, gobiernos y regiones. En general, la industria entiende cómo funciona la automatización u optimización de la IA porque lleva años en ello. Puede que le cueste implementarla, pero ve claramente sus ventajas.

Los gobiernos, en cambio, no siempre lo tienen tan claro. Cuando te reúnes con ellos, a veces tienes la impresión de que acaban de leerse un informe de McKinsey en el ascensor. O abordan la IA como si fuera otro programa de software, y no lo es. Es una tecnología multifacética que tiene ya sesenta años y evoluciona constantemente; está “viva”, por lo que es de vital importancia entender qué es y qué no.

El mundo está cada vez más dividido entre los países preparados para la IA –con Singapur a la cabeza, seguido de Estados Unidos, la UE, Reino Unido y otras economías asiáticas– y todos los demás. Hemos de procurar que también haya una presencia latinoamericana y africana en los debates sobre la adopción y el desarrollo de la IA. La IA no debe ser una herramienta exclusiva de los países ricos. Con cualquier solución que se nos ocurra, tenemos que incluir a los países en desarrollo.

Las preocupaciones sobre la IA también giran en torno a la privacidad o la seguridad laboral. ¿Hace bien el ciudadano en inquietarse?

Los problemas que vemos en las noticias crecen cada día. Fijémonos en Facebook: incluso después de fiascos como el escándalo de datos de Cambridge Analytica y la manipulación de las redes sociales, sigue sufriendo fugas de datos que afectan a cientos de millones de personas, y no una, sino tres o cuatro veces al año. Está claro que no hay una app en la que se pueda confiar plenamente, lo cual puede ser una de las razones por las que la UE siempre está multando a Google.

En parte, estos problemas tienen un origen histórico: el entorno sin regular del que muchas de estas tecnologías han surgido, así como el hecho de que la masiva financiación que recibió inicialmente la IA fuera para proyectos militares, por lo que no había que proteger a ningún consumidor. Ahora que la IA se ha introducido en todos los sectores y se ha convertido en un producto comercial, apenas empezamos a abordar aspectos como la protección del usuario o un marco regulatorio para poner vehículos autónomos en las calles.

La falta de control ha llevado a los países a mover ficha y llenar esas lagunas. Sin embargo, como cada uno tiene sus valores e ideología, vemos que adoptan enfoques muy diferentes. China, por ejemplo, desarrolla y despliega la tecnología de reconocimiento facial. En Europa, esto va en contra de nuestras libertades civiles y no se permitirá. Estados Unidos está fuertemente influenciado por lobbies que favorecen los intereses de las empresas y no los derechos de los consumidores, de ahí que vaya por detrás de otras regiones en esta cuestión.

¿Demasiada regulación podría perjudicar el desarrollo de la IA?

En realidad, la regulación es deseable desde el punto de vista de la competitividad. En los países desarrollados, gobiernos y empresas están deseando invertir en IA porque ven la ventaja competitiva que puede aportar. En estas sociedades se espera cada vez más, cuando no lo exige una directiva gubernamental, que la estrategia de las empresas incorpore la sostenibilidad, la inclusión y la diversidad en su despliegue digital, lo que contribuiría al bienestar social y garantizaría prácticas transparentes.

Por ejemplo, si quisieras invertir en una máquina que pueda hacer predicciones de IA exactas basadas en resonancias magnéticas o imágenes TAC, ¿cuál comprarías? ¿La de un entorno regulado, en el que los datos están garantizados y protegidos y la IA se ha desarrollado éticamente y sin sesgos, o la de un proveedor que no garantiza nada de eso?

¿Qué ingredientes debe tener un buen marco de la IA?

Empieza por la integridad de los datos y las hipótesis que hagas sobre ellos. Se trata de garantizar su origen y tratamiento. Además, la IA debe ser auditable, es decir, transparente y fiable. La región que sea capaz de desarrollar plataformas y sistemas de IA fiables disfrutará de una ventaja competitiva. Y en estos momentos esa región parece ser Europa. Es algo que ya sucede con los drones. La industria de los vehículos aéreos no pilotados está floreciendo en Europa porque los datos se pueden garantizar. Así que la regulación representa una oportunidad para ser líderes en soluciones de IA fiables y autentificadas.

¿Cuál es la mayor amenaza de la IA?

Sería el reverso de todo lo que acabo de decir: una IA inexplicable, en la que el origen de los datos no se pueda garantizar. La IA no es más que una máquina. Toma decisiones en función de lo que sabe y, si la alimentas con datos falsos, no sabe que lo son, por lo que tomará decisiones equivocadas.

La necesidad imperiosa de garantizar los datos es la razón por la que se está desarrollando blockchain. No tardaremos en ver soluciones de envergadura en la que la IA trabaje conjuntamente con esta tecnología, que garantiza la transparencia y la autenticidad de los datos. Del mismo modo, la IA es como un músculo enorme que ayuda a escalar blockchain.

Además de definir un buen marco, necesitamos que los gobiernos empiecen a poner límites al uso incorrecto de la IA en todas sus formas.

¿Cómo puede ser la IA una fuerza positiva?

Un ejemplo que me gusta poner es la agricultura. La humanidad se enfrenta a un gran dilema porque la cantidad de tierras cultivables disminuye cada año, al igual que los recursos hídricos. Con la IA puedes sistematizar la irrigación, sabes dónde utilizar pesticidas y cuándo la tierra no tiene nitrógeno suficiente. Cuando “tecnificas” algo tan analógico y biológico como la agricultura, mejoras las cosechas y proteges la tierra y el agua. Y no elimina puestos de trabajo; seguirás necesitando gente en los campos. De nuevo, se trata de concebir una IA para todos.

Como ha mencionado, hay que incluir tanto a los países en desarrollo como a los desarrollados, y a mujeres y hombres. Dado que las mujeres siguen estando infrarrepresentadas en las disciplinas STEM [Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, por sus siglas en inglés], ¿podrían quedar fuera del futuro de la IA?

Encontrar talento es uno de los mayores desafíos. Siempre digo que cualquiera puede trabajar en este campo. No necesitas ser un supermatemático, ni siquiera ningún tipo de matemático. Puedes ser un filósofo o un psicólogo que ayude a desarrollar sistemas conductuales. Para que la IA se desarrolle como es debido se precisan muchas habilidades. Comienza la caza por el talento.

Por Sampsa Samila

La Global Alumni Reunion del IESE puso de manifiesto que con la inteligencia artificial, una tecnología de propósito general y con una amplia variedad de aplicaciones, las empresas pueden obtener resultados impresionantes muy rápido. Ahora bien, los verdaderos beneficios de la IA no se materializan sin una transformación real.

Como ha ocurrido con todas las tecnologías de propósito general anteriores, ya sea la energía de vapor o la electricidad, las mejoras en los procesos core y los nuevos modelos de negocio no alcanzan todo su potencial de beneficios hasta que se producen cambios significativos en la organización de la empresa. Por eso, para sacar el máximo partido de la IA, es importante entender todas sus propiedades.

La IA no solo mejora la velocidad, eficiencia y precisión de los procesos centrales, también permite que las empresas difíciles de escalar y de índole local acometan operaciones globales. Y, como facilita y acelera el crecimiento para servir a más clientes a escala global, tal vez haya que rediseñar, en consonancia, el resto del negocio.

Piensa, por ejemplo, en las actualizaciones de software. La ejecución nocturna de una actualización rutinaria podría mejorar los procesos fundamentales de una empresa basada en la IA en todo el mundo. Pero ¿cómo implementarla? Centralizar la decisión de cómo y cuándo actualizar no haría sino añadir un retraso y una complejidad innecesarios; sería más rápido y eficiente empoderar a las personas responsables de tales procesos para que los implementaran cuando lo consideraran oportuno. En este sentido, las empresas basadas en IA se benefician de una mayor autonomía y de una toma de decisiones descentralizada. Esto, a su vez, podría exigir una estructura organizacional más modular. En cualquier caso, las interfaces de los equipos deben estar claramente definidas para reducir el riesgo de conflicto entre las distintas unidades autónomas. Para garantizar que todos los equipos reman en la misma dirección, hay que dedicar más tiempo a una comunicación clara de la visión, misión y valores corporativos. Compartir las mismas ideas y convicciones –en suma, la cultura corporativa– es esencial para una buena coordinación.

Así, a partir de una “simple” mejora de procesos, la IA activa una serie de otros factores que afectan invariablemente a toda la empresa.

Fijémonos ahora en los bucles de retroalimentación positiva. A medida que sirves a más clientes, recabas más datos, de los que aprende la IA. Gracias a ellos, mejoran cada vez más los algoritmos, con lo que probablemente conseguirás más clientes. Y así se repite el ciclo. Pero, para obtener esos beneficios, la recogida de datos ha de ser intencional. La retroalimentación debe darse con todos los usos del algoritmo y desde todo el mundo y, después, hay que redistribuir el algoritmo mejorado. De nuevo, esto exige unos procesos organizacionales coordinados y capaces de recolectar, incorporar, responder y cumplir con rapidez.

Todas las aplicaciones de IA se sustentan en los datos, un activo clave de cualquier empresa en la actualidad. Para que las aplicaciones de IA innovadoras se extiendan por toda la empresa, los activos de datos deben estar disponibles a lo largo y ancho de la organización.

A diferencia de los activos físicos, no existe un límite sobre el número de personas o algoritmos que pueden usar los mismos activos de datos en un momento dado, además de que los datos no se desgastan con el uso; de hecho, mejoran. Por otro lado, como el valor de los datos depende de la comprensión de su significado y contexto, lo mejor es que las personas que los recaban y entienden desarrollen las aplicaciones de IA. Aun así, se necesitan los datos de otras unidades, por lo que estas deben desarrollarlos de forma que las demás puedan usarlos, lo que se conoce como producto de datos. Por este motivo, el desarrollo y la gestión de los datos no se deberían centralizar. Es más, deberías crear una cultura de información descentralizada en la que se desarrollen nuevos productos de datos y se usen para añadir valor en toda la empresa.

Los datos democratizados son una poderosa herramienta de gestión. Si recabáis y compartís datos de negocio en tiempo real, tú y tus directivos podréis entender qué pasa en la empresa. Mejor aún, si esos datos se comparten en toda la organización, habrá una mayor alineación entre las unidades, ya que entenderán lo que hacen las otras, además de contar con una mayor velocidad de ejecución, pues estarán al tanto de los resultados de su trabajo.

Las cuestiones éticas a las que se enfrentan los directores de IA son también considerables. Más allá de la privacidad de los datos y otras regulaciones aparece un mundo de desafíos. Los algoritmos relativos a las personas deberían ser justos y éticos. El rediseño de tu empresa demandará el reciclaje profesional de los empleados, y no todos estarán preparados para ello.

El principal reto para los líderes empresariales es abordar personalmente todas estas áreas. Una tecnología que conlleva una revisión significativa de los procesos core no se puede delegar ni externa ni internamente. No se puede dirigir una empresa a través de un traductor o intermediario, ni siquiera el director de sistemas de información. Debes ser tú, personalmente, quien entienda cómo funciona la tecnología a nivel conceptual, cómo se puede usar en tu empresa y cómo sacarle el mayor partido posible. En esencia, la IA es más un reto directivo que tecnológico. Y debes ser capaz de liderar e inspirar para embarcar a toda la organización en este viaje.

Sampsa Samila es profesor de Dirección Estratégica y director de la Iniciativa sobre Inteligencia Artificial y el Futuro de la Dirección del IESE.

Este especial se publica en la revista IESE Business School Insight 163. Consulta todo su contenido en el sumario.

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