El tema estrella del mundo tecnológico, pero también de muchos comentaristas económicos y sociales, ha sido en los últimos años la inteligencia artificial generativa. Desde la salida de ChatGPT a finales de 2022, se han disparado las expectativas que tienen millones de empresas sobre esta tecnología, basada en los llamados “grandes modelos de lenguaje” o LLM, capaces de recoger datos e interpretarlos y producir textos, fotografías, vídeos o presentaciones, aligerando mucho tareas hasta ahora repetitivas y de poco valor.
En este tiempo de descubrimiento y gloria de la IA generativa, esta tecnología ha sido vista como la espoleta necesaria para impulsar la productividad de las plantillas, el gran quebradero de cabeza de economistas y gestores empresariales. Y, por lo tanto, los resultados y las posibilidades de las compañías.
Sin embargo, en los últimos meses los mercados empiezan a impacientarse y a dudar de los beneficios que traerá la aplicación de la IA generativa. Nvidia, la compañía que más se ha beneficiado de la fiebre de la inteligencia artificial hasta el día de hoy, hace poco se dejó en bolsa la friolera de 250.000 millones de dólares en valoración bursátil en un solo día.
Además de sus problemas con las autoridades estadounidenses por posible violación de las leyes antimonopolio y de problemas con la fabricación de los chips Blackwell, su tecnología más avanzada hasta la fecha, el desplome de Nvidia se debe a unas cifras de negocio muy buenas, pero finalmente decepcionantes para el mercado, lo que puede ser indicio de que la burbuja puede estar pinchando.
Además, el batacazo de la empresa de Jensen Huang coincide con varios informes que ponen en duda los efectos extraordinarios que se le suponía a la IA generativa. Es el caso de un análisis de la gestora de activos BlackRock, la mayor del mundo, que avisa de que los clientes temen que los beneficios de esta tecnología no lleguen tan rápido como estaban previstos.
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El jarro de agua fría de Gartner sobre la IA generativa
También Gartner ha echado un jarro de agua fría a tanta expectativa desmedida sobre la IA generativa. En concreto, la consultora dice el 30% de los proyectos de inteligencia artificial generativa (GenAI) serán abandonados después de la prueba de concepto para finales de 2025, debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, costes crecientes o un valor comercial poco claro. En un evento celebrado en Sidney (Australia) a finales de agosto, Rita Sallam, analista de Gartner, dijo: “Después del bombo del año pasado, los ejecutivos están impacientes por ver los retornos de las inversiones en GenAI, pero las organizaciones están luchando por demostrar su valor. A medida que se amplía el alcance de las iniciativas, se siente cada vez más la carga financiera de desarrollar y desplegar modelos de GenAI”.
Los costes de implantación de la IA generativa en una empresa pueden elevarse mucho (hasta los 20 millones de euros), y además son impredecibles, según Gartner. “Desafortunadamente, no hay una solución única para todos en el ámbito de la IA generativa, y los costes no son tan predecibles como otras tecnologías”, señaló Sallam. “Lo que gastas, los casos de uso en los que inviertes y los enfoques de implementación que tomas son todos aspectos que determinan el gasto de los clientes. Ya seas un disruptor del mercado que quiere llevar IA a todas partes, o tengas un enfoque más conservador sobre las ganancias de productividad o en la extensión de procesos existentes, cada uno tiene diferentes niveles de coste, riesgo, variabilidad e impacto estratégico”.
CHANNEL PARTNER preguntó a Microsoft, una de las compañías que más está apostando por trasladas a los clientes los beneficios de la IA con su línea Copilot, así como a varias consultoras tecnológicas, si la IA generativa efectivamente ha perdido fuelle y poder de seducción para los clientes, y cuáles son las razones de este (momentáneo) desencanto.
Optimismo de Microsoft y opinión más matizada en los partners
David Hurtado, líder de innovación en Microsoft España, no comparte esta visión negativa sobre la IA y asegura que la adopción de Copilot para Microsoft 365 y de las soluciones de IA de la plataforma Azure “no deja de crecer”. “El número de clientes que utilizan Copilot ha aumentado más de un 60% en el último trimestre. Además, la cantidad de organizaciones con más de 10.000 licencias se ha duplicado en este mismo periodo. Por otro lado, más de 50.000 empresas han integrado Copilot Studio en su ecosistema laboral, lo que representa un incremento del 70% en comparación con el trimestre anterior”.
Para Hurtado, está claro que si la IA generativa se implanta correctamente, aporta beneficios, sobre todo en términos de mejora de productividad y ahorro de tiempo para los empleados. Sin embargo, sí admite que algunas empresas están teniendo dificultades para “capitalizar el retorno de los proyectos”, y no porque la tecnología no funcione, sino debido a la inmadurez que hay en ámbitos como la consolidación y la seguridad de los datos.
“El número de clientes que utilizan Copilot ha aumentado más de un 60% en el último trimestre”, dice David Hurtado, de Microsoft España
Chus Llorente es directora de estrategia y negocio en España de Prodware, uno de los partners de referencia de Microsoft en el área de aplicaciones. Ella ve “completamente lógica” la inmadurez en los proyectos de la que habla Gartner. Y busca un símil en la industria automovilística para ilustrar su punto de vista: “Estoy segura de que, de los primeros 100 prototipos de coches, alrededor de 50 o 60 no salieron adelante, o incluso más. Por eso esto no es algo malo, sino simplemente la evolución natural de la propia tecnología”. Además, le da la vuelta a la tortilla a la hora de ver los números de Gartner: “Si hay un 30% de los proyectos que no salen adelante, quiere decir que el 70% restante sí lo ha hecho, y este 70% es una cifra para tener en cuenta, ya que ofrecerá un gran potencial”.
Por su parte, José Luis de la Fuente, director de data driven intelligence de Devoteam, está de acuerdo con las objeciones que Gartner pone al desarrollo de los proyectos de IA generativa en las empresas. “Sin una buena calidad de los datos para entrenar modelos propios, los resultados tendrán un porcentaje muy alto de contener alucinaciones”, explica. Aclaración: en IA una alucinación es una información arrojada por el sistema que, aunque esté escrita de manera coherente, presenta datos incorrectos, sesgados o plenamente erróneos.
David Hurtado, de Microsoft, recuerda que, al estar basados en lenguaje natural, y no en instrucciones estándar y cerradas de software, la “precisión” en las respuestas es todo un reto. Y dice que su compañía precisamente está creando soluciones para reducir desviaciones y las famosas “alucinaciones”.
Lo primero es valorar la calidad del dato
José Luis de la Fuente recomienda que el primer paso en un proyecto de IA sea valorar la calidad de la información en las compañías. Para él, además, está el reto de controlar los riesgos asociados al acceso a datos no autorizados o a la producción de respuestas con información para un interlocutor que no tiene los debidos permisos. “Esta problemática a día de hoy es algo que preocupa a todos nuestros clientes, y la solución pasa por tener una buena gobernanza, tanto de la información como de la IA”.
“Sin una buena calidad de los datos para entrenar modelos propios, los resultados tendrán un porcentaje muy alto de contener alucinaciones”, afirma José Luis de la Fuente, de Devoteam
Y también se refiere al asunto de los costes y del retorno de la inversión, y de la incertidumbre que planea sobre los clientes en este ámbito: “A día de hoy es muy complejo saber, según va creciendo nuestro negocio, el coste de nuestros sistemas de IA generativa. Según avanzamos, los casos de uso se irán multiplicando, y con ellos los costes, sin tener muy claro el beneficio comercial”. En este punto, David Hurtado, de Microsoft, admite que la revolución que empezó con ChatGPT requerirá “repensar los modelos financieros y los presupuestos asignados”. Para facilitar las cosas, Hurtado dice que Microsoft cuenta con “las herramientas necesarias para predecir y controlar el coste de la IA generativa”.
La confusión respecto a la usabilidad de la IA
Chus Llorente, de Prodware, también menciona un par de problemas que no son menores: las expectativas desmesuradas sobre la IA y “la confusión existente respecto a su usabilidad y alcance”. Para mitigarlos, cree que los partners de tecnología deberán esmerarse para dar una buena formación a los usuarios antes de que empiecen a trabajar con la IA generativa. Una tarea que se complica porque es una tecnología muy nueva y cambiante, y donde hay que estar muy despierto para no quedarse atrás.
En un futuro habrá generaciones que crezcan teniendo una interacción muy natural con los copilots, al igual que ocurre hoy en día con muchos niños y los smartphones, dice Chus Llorente, de Prodware
Además, la directora de estrategia de Prodware destaca también que, con la IA generativa, al contrario que con otras tecnologías, el cliente tiene que pagar por su uso, y que esto puede ser un obstáculo para su aceptación. Y por eso es clave que los partners también pongan el foco en definir bien el retorno de la inversión que tienen los proyectos que abordan. David Hurtado explica que los clientes pagan desde el principio por los costes asociados al entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje, lo que requiere “una importante inversión en recursos de computación y de datos”.
El momento actual de la IA generativa en España
Sobre el momento actual de la IA generativa en España, Chus Llorente, de Prodware, es de la opinión de que vivimos un tiempo agitado, con un mercado en que aparecen novedades todos los días. Y que la estabilización llegará cuando todos tengamos “una versión definitiva y que ofrezca buenos resultados”. Por su parte, José Luis de la Fuente, de Devoteam, recurre a los números para ilustrar en qué momento nos encontramos: “Si tuviéramos que puntuar de 1 a 5, ahora mismo le daría un 3 al tema de la adopción de la IA generativa en el global, ya que muchas empresas se encuentran aún en las primeras fases de adopción”.
Según sus estimaciones, la mayoría de las compañías adoptará este avance en un plazo de tres a cinco años. Y la avanzadilla serán las grandes compañías que operan en sectores donde el uso de información es masivo e intensivo. Por último, David Hurtado, de Microsoft, asegura: “Después de casi dos años, hay muchas empresas que ya le han visto el valor, pero aún están tratando de entender cómo pueden hacer un despliegue masivo controlando el impacto, mitigando los riesgos y ofreciendo a los empleados la formación necesaria”.
En cualquier caso, la IA ha llegado para quedarse y expandirse, por sus enormes posibilidades. Y a pesar de los retos que plantea en ámbitos como la ciberseguridad o el empleo. “En un futuro habrá generaciones que crezcan teniendo una interacción muy natural con los copilots, al igual que ocurre hoy en día con muchos niños y los smartphones”, adivina en el horizonte Chus Llorente, de Prodware.
