El auge de la era digital ha estado marcado por numerosas innovaciones, entre las que destaca la inteligencia artificial (IA). Si bien todas sus formas han tenido impacto, la llegada de la IA generativa ha marcado una revolución digital en tiempo récord. Según el Informe Ascendant Madurez Digital 2024 de la compañía Minsait (Grupo Indra), muchas empresas han acelerado la adopción de la IA generativa en el último año, aumentando su presencia en el ámbito empresarial.
La IA generativa se distingue de su hermana más tradicional por su multimodalidad. Esta capacidad para entender, interpretar y generar cualquier tipo de formato de información – texto, datos estructurados, gráficos, vídeos, audios, etc. – ha hecho de la IA generativa una herramienta poderosa en la interacción con humanos y en el desarrollo de software. A través del «copilotaje», por ejemplo, puede asistir a los programadores en sus tareas diarias.
“La inteligencia artificial promete productividades significativas en la gestión tecnológica, y ocupa un papel destacado en la hoja de ruta de diversas compañías como una herramienta de aceleración de la eficiencia”, señala Natalia Clavero, directora global de IA en Minsait. Esta empresa española se especializa en la gestión y gobierno del dato, en el despliegue de soluciones IA a la medida y en servicios de consultoría para su implantación en los procesos de negocio de sus clientes.
Clavero destaca que el éxito en la adopción de la IA depende de tener un marco de adopción y medición de eficiencias robusto que considere todos los aspectos de impacto en los puestos de trabajo. Solo entonces, estas herramientas se convertirán en un recurso habitual de las operaciones y permitirán a las empresas disfrutar de una alta competitividad en el mercado.
Una de las grandes ventajas de la IA generativa es su potencial para interactuar con humanos. Puede entender las necesidades de los clientes, ciudadanos y empleados en lenguaje natural y generar contenido adecuado para sus necesidades. Además, permite establecer una conversación en tiempo real y en cualquier canal, incluso a través de WhatsApp o entornos colaborativos.
La reciente aprobación de la Ley Europa de Inteligencia Artificial ha dado certidumbre sobre esta forma de digitalización. Sin embargo, la gobernanza de la IA y la privacidad de la información que maneja son aspectos que aún preocupan a ciudadanos y administraciones. Es vital, según Natalia Clavero, establecer un equilibrio entre el libre consumo de información y las rigurosas políticas regulatorias en materia de ética y privacidad.
La gestión de los datos personales se ha convertido en uno de los activos más valiosos de las compañías. Con la llegada de la IA generativa, adaptar esa información a los nuevos modelos de lenguaje puede marcar una diferencia sustancial en la capacidad de obtener respuestas precisas. En este sentido, no solo es necesario gobernar el dato, sino también el conocimiento.
El buen gobierno de la inteligencia artificial facilita el alineamiento con la estrategia global, ofrece visión sobre el retorno de la inversión y asegura que todo el ciclo de vida de la inteligencia está monitorizado y adaptado a los procedimientos, así como alineado con regulaciones asociadas como la AI Act europea.
El uso de la inteligencia artificial, ya sea tradicional o generativa, avanza a toda velocidad en el corazón de las organizaciones a un ritmo inusitado. Según otra investigación de Minsait, la IA tiene potencial para impactar en el 25% del PIB (unos 100 billones de dólares en todo el mundo) y, por tanto, de aumentar la riqueza global en torno a ese mismo porcentaje en un par de décadas.
Hoy en día, ambos modelos de inteligencia artificial aceleran la evolución de procesos y operaciones de empresas e instituciones de todos los sectores de actividad. Pueden actuar sobre la protección del ambiente, la generación de conocimiento, la lucha contra la desinformación o el cierre de la brecha digital.
Más allá de la IA generativa, es imprescindible reconocer el papel jugado por la inteligencia tradicional, capaz de crear sistemas informáticos que aprenden y se adaptan a través de la experiencia, mediante el uso de algoritmos y modelos matemáticos. “Su evolución continúa en la actualidad. Ya no son simples programas de lógica, sino complejas redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo que siguen generando los mayores volúmenes de actividad en este plano por su robustez y precisión”, concluye la directora de Inteligencia Artificial de Minsait.
