Carlos Polo es el director de IA en Seidor, uno de los integradores de tecnología en España que más está apostando por llevar la inteligencia artificial generativa al día a día de los clientes empresariales. Polo habla de los retos que tiene por delante esta innovación, que tanto ha dado que hablar en los últimos años, y que ahora se enfrenta a las dudas del mercado y de los analistas. Admite que en los presupuestos de 2024 muchas empresas no están destinando partidas específicas, y que ahora lo que predominan son las pruebas de concepto y los proyectos piloto. Pero avanza que el próximo ejercicio podría haber un punto de inflexión: “Hemos comenzado a ejecutar algunos proyectos más ambiciosos en el segundo semestre del año, y confiamos en que esta será la tendencia general para principios de 2025”. Toca cosechar para recoger el fruto más adelante.
Desde hace dos años, la IA generativa y su aplicación en las empresas para mejorar procesos y hacerlas más eficientes marcan claramente la agenda del sector tecnológico. Sin embargo, recientemente Gartner ha echado un jarro de agua fría a tanta expectativa exacerbada. En concreto, Gartner 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. ¿Cómo lo ve?
Una cifra de abandono del 30% en proyectos suena alarmante, sin duda. Sin embargo, no parece tan grave si consideramos que Gartner se refiere a abandonos de pruebas de concepto. Es importante destacar este matiz, ya que el abandono de pruebas de concepto es algo bastante común. No obstante, aunque sea una práctica común, no debemos dejar de afrontarla. En Seidor, creemos que encontrar las “killer apps” de esta tecnología es un objetivo en el que hay que seguir profundizando a nivel empresarial. Identificar los procesos y ámbitos en los que la GenAI tendrá el mayor retorno, incluso aquellos en los que generará una disrupción, sigue siendo un desafío. Esta situación no es nueva para los tecnólogos. Las tecnologías disruptivas, especialmente las exponenciales como la GenAI, siguen un patrón de adopción en el que tendemos a sobreestimar sus beneficios a corto plazo, para luego subestimarlas en el largo plazo, que es cuando se manifiestan plenamente. En este sentido, en Seidor estamos plenamente convencidos de que, en pocos años, descubriremos que la tecnología GenAI ha superado nuestras expectativas a largo plazo.
¿Cuáles son, en su opinión, los principales retos/obstáculos que tiene el sector tecnológico y sobre todo los integradores de IA generativa, a la hora de sacar adelante con éxito los proyectos de GenAI y garantizar así la satisfacción de los clientes?
En relación con la adopción y obtención de retornos debidos a la GenAI, nos enfrentamos a varios desafíos significativos. En primer lugar, y como ya hemos mencionado, la adopción acertada de la tecnología es crucial. Esto incluye decidir dónde y cómo integrar la GenAI, así como establecer un marco de gobernanza idóneo. Además, surgen otros retos importantes, como los regulatorios, ya que, dado que el marco normativo actual no ha abordado específicamente esta tecnología, las normas suelen llegar posteriormente. Por ejemplo, ¿puede un fabricante de equipamiento médico para diagnóstico aplicar una GenAI si no puede garantizar que el linaje de los datos es compatible con el mercado donde se utilizará? ¿Debe un gobierno permitir que este equipamiento diagnostique a personas de una raza específica, si la GenAI no ha sido entrenada con datos representativos de ese grupo? Desde Seidor, como integrador tecnológico, afrontamos retos adicionales relacionados con la dependencia de los modelos de GenAI y los resultados de sus inferencias. En cierta medida, las grandes GenAI pueden ser consideradas como “cajas negras” a las que pedimos resultados y los integramos en sistemas como SAP o Salesforce para nuestros clientes. Sin embargo, también debemos preguntarnos si podemos confiar en una atención al cliente, que esté totalmente basada en GenAI, al poder contener sesgos, imperfecciones o incluso cometer errores, a pesar de que la atención al cliente de personas en calls centers también puede presentar errores. Sin embargo, el mercado parece menos tolerante con los errores de la tecnología en comparación con los de la atención humana. Estas son grandes preguntas a las que iremos dando respuesta, a medida que avancemos en la adopción de la tecnología.
Gartner indica que la IA generativa requiere una mayor tolerancia por parte de los departamentos financieros de las empresas, que tradicionalmente no se sienten cómodos invirtiendo en soluciones que tienen un coste menos predecible que el de otras tecnologías y que a la vez tienen un impacto estratégico también más difícil de definir. ¿Cómo lo ve?
Los departamentos financieros y el foco de su gestión pueden entrar en conflicto con los primeros resultados que genera la GenAI. Puede ser difícil aceptar que una GenAI cometa errores con números, al sumar o restar, o que malinterprete un balance o que, incluso, “alucine” o invente información. Por ello, quizás la GenAI no sea la más adecuada para este tipo de tareas financieras en este momento, aunque es posible que sí lo sea en el futuro. Sin embargo, la GenAI podría ser de gran ayuda en otras áreas, como en la consolidación de movimientos bancarios en un módulo de tesorería. También podría facilitar la generación de resúmenes de informes financieros o la interpretación de facturas recibidas por correo electrónico. Por ejemplo, podría usarse para procesar una factura buscando al cliente en nuestro ERP, identificando una orden de compra y contabilizando la transacción, si todo es favorable. En Seidor, creemos que lo realmente importante es identificar el caso de uso adecuado en cada departamento, ya que siempre existen buenas oportunidades para aplicar la GenAI de manera efectiva.
Han pasado casi dos años desde la popularización de ChatGPT. Y en este tiempo muchos han dicho que la IA en general, y la generativa en particular, iba a suponer una revolución tecnológica del calado de internet. ¿En qué punto están las empresas españolas en la adopción de esta revolución? ¿Están probando de forma general en sus plantillas la IA generativa, o se limitan por el momento a pruebas parciales y muy limitadas, para ver los pros y los contras que tiene?
Durante el primer semestre de 2024, y solo en España, nuestros consultores han formado en IA generativa a más de 130 clientes. De estas formaciones, hemos obtenido conclusiones muy valiosas y hemos podido evaluar el estado del arte en la implementación de GenAI. Muchas compañías con las que trabajamos manejan presupuestos anuales y la integración seria de GenAI en sus procesos no se contempló en los presupuestos de 2024. Por ello, hemos visto principalmente la ejecución de pruebas de concepto y proyectos piloto, durante este ejercicio. Hemos observado a muchas empresas comenzando a utilizar la GenAI como “copiloto” en herramientas ofimáticas, destacando Microsoft Copilot como el producto más popular. También hemos visto integraciones en proyectos donde la GenAI ofrece un retorno claro, como en algunos canales de interacción con clientes e integraciones con CRM. Sin embargo, como hemos mencionado, la mayoría de los casos son aún pruebas iniciales. A pesar de ello, hemos comenzado a ejecutar algunos proyectos más ambiciosos en el segundo semestre del año, y confiamos en que esta será la tendencia general para principios de 2025.
¿Cuándo cree que el tejido empresarial español habrá adoptado de forma clara y masiva las herramientas de IA generativa y estará experimentado de forma generalizada las prometidas alzas de productividad? En otras palabras, ¿cuándo dejaremos de hablar de IA generativa porque ya será tan ubicua como el aire que respiramos?
Seguramente no estemos muy lejos de que los fabricantes de herramientas de videoconferencia comiencen a ofrecernos soluciones que nos permitan traducirnos, en tiempo real, en casi cualquier idioma. Probablemente, antes de que acabe el año, los “heavy-users” en empresas de herramientas ofimáticas confíen casi completamente en copilotos ofimáticos. Además, es probable que otros departamentos, como el de marketing, ya estén utilizando la GenAI para la generación de imágenes de stock y vídeos. No parece que falte mucho para que la GenAI esté completamente integrada en nuestras herramientas ofimáticas, probablemente en unos 6 a 12 meses. En cuanto a la integración en soluciones de negocio, como SAP o Salesforce, es probable que tengamos que esperar un poco más, debido a la complejidad de la compatibilidad con la base instalada de clientes y, también, a las cuestiones relacionadas con el coste de licenciamiento, aspectos que seguramente requerirán una fase de adaptación al mercado. Sin embargo, en mi opinión, no deberíamos mirar mucho más allá de 2026.
