La inteligencia artificial generativa, también conocida como IA generativa, está preparada para aportar un importante impulso económico y generar un cambio laboral significativo, comparable a las reformas agrícolas e industriales del pasado. Así lo afirma Alberto García Arrieta, director gerente y responsable de Data & IA en Accenture para España y Portugal. Según él, muchas organizaciones ven la IA generativa como una vía hacia una mayor innovación, crecimiento de ingresos y no tanto en reducción de costos.
No obstante, existe un problema. La inversión inicial requerida para implementar la IA generativa puede ser prohibitiva para algunas empresas, abriendo una brecha entre grandes corporaciones que pueden permitirse tal desembolso y las pequeñas y medianas empresas (pymes) que no pueden. En este punto, los modelos de código abierto pueden ofrecer una solución, permitiendo a las pymes aprovechar las oportunidades que presenta la IA.
Miguel Lucas, director global de Innovación en LLYC, apunta que una pequeña empresa puede construir negocio con los grandes modelos propietarios como GPT, pero el código abierto ofrece una serie de ventajas que facilitan el desarrollo de servicios. Las soluciones no code (sin código) y low code (personalizables y con una codificación manual mínima) permiten, sin necesidad de conocimientos de programación, desarrollar aplicaciones sencillas sin tener que enfrentarse a la barrera del conocimiento técnico.
El alcance global de la IA generativa podría liberar hasta 10,3 billones de dólares en valor económico adicional para 2038, según cálculos de Accenture. Sin embargo, para que esto ocurra, es necesario que las organizaciones de cualquier tamaño utilicen la IA a escala en todas las industrias, sectores y cadenas de valor. Esto es especialmente relevante en el caso de las pymes, que en España generan algo más del 62% tanto del Valor Añadido Bruto (VAB) como del empleo.
Alberto Barreiro, artista, profesor y director de Transformación digital en VML/The Cocktail, destacó el impacto de la IA generativa en los pequeños negocios, señalando áreas como el marketing digital, la atención al cliente y el análisis de datos como campos en los que la IA generativa puede ayudar a cerrar la brecha presupuestaria entre pymes y corporaciones.
Las pymes pueden aprovechar las capacidades de la IA generativa para optimizar procesos y mejorar la eficiencia. Por ejemplo, Código Media, en colaboración con su socio tecnológico Danngos, está trabajando en proyectos de IA para sectores tan diversos como la contabilidad y la agroalimentación. En el caso de Exafan, una empresa aragonesa con unos 120 empleados que fabrica y exporta equipamientos agropecuarios, se están implementando soluciones que automatizan la gestión del inventario, la gestión de facturas, los servicios de postventa con chatbots y la generación automatizada de presupuestos.
A pesar de los beneficios potenciales de la IA generativa, la implementación de esta tecnología presenta desafíos. Íñigo Zúñiga, fundador de la agencia de marketing digital Código Media, señala que el cambio cultural necesario para adoptar la IA puede ser incluso más difícil que el reto tecnológico en sí mismo. Además, es crucial que el CEO y el equipo directivo comprendan y respalden la implementación de la IA.
Otro desafío es el costo de la IA generativa. Aunque los costos están disminuyendo, siguen siendo una barrera de entrada para las pymes. Un estudio del proveedor de hosting Ionos reveló que solo el 21% de las pymes españolas implementa la IA, y casi una de cada cuatro lo haría si los costos fueran inferiores al 1% de la facturación.
Finalmente, Alberto Barreiro señala el potencial disruptivo de la IA accesible para amplificar las capacidades humanas y co-pilotar empresas que anteriormente no estaban involucradas en transformaciones tecnológicas profundas. Con la IA, una farmacia podría recordar a un usuario que es hora de tomar su medicamento, o un restaurante podría ofrecer un servicio de reservas ininterrumpido y en cualquier idioma. Además, en el futuro, cualquier negocio de barrio podría tener acceso a bases de datos con tipologías de usuarios y clientes, lo que proporcionaría información valiosa para la toma de decisiones.
