La IA ya no es una ayuda: las empresas tendrán que aprender a gestionarla
En el evento IBM Think EMEA celebrado en Londres, la compañía presentó un estudio sobre el grado de preparación de las organizaciones para tener en cuenta los riesgos de la inteligencia artificial al implantarla y ampliarla. La conclusión no es muy alentadora: los esfuerzos de las empresas por controlar los posibles problemas aún no están a la altura de lo esperado, aunque el uso de la IA se está extendiendo rápidamente.
Ana Paula Assis, vicepresidenta sénior de IBM y responsable de las divisiones de la compañía en Europa, Oriente Medio, África y Asia-Pacífico, afirmó que a las empresas les resultará difícil implantar la IA a gran escala sin soluciones de seguridad, rendición de cuentas y responsabilidad. Esto es especialmente importante en sectores sometidos a una regulación estricta. Según explicó, la gestión de riesgos no debe frenar la implantación; al contrario, ayuda a ampliar el uso de estas tecnologías.
La principal pregunta que planteó Assis es cómo compatibilizar la velocidad de la innovación con la creación de un sistema eficaz de gobernanza de la IA. Según el estudio de IBM, el 80 % de las empresas encuestadas afirmó que un incidente relacionado con la IA se había llevado ante el consejo de administración. Sin embargo, solo el 40 % logró aprovecharlo para obtener nuevas inversiones en gobernanza de la IA o aprobar nuevas políticas.
Assis explicó esta brecha por la complejidad de la tarea: a las empresas les resulta difícil apoyar la innovación y, al mismo tiempo, implantar herramientas, procesos y metodologías que permitan utilizar la IA de forma segura y a gran escala.
IBM también pone su propio ejemplo. Durante la ponencia principal de Think EMEA, la compañía afirmó que, gracias al uso de la IA para mejorar sus procesos básicos, había ahorrado unos 5.500 millones de dólares mediante el aumento de la productividad y la eficiencia. Según IBM, los recursos liberados pudieron destinarse, entre otras cosas, a investigación y desarrollo, así como a innovación.
Assis también calificó la IA gobernada y observable como una parte importante de la futura arquitectura de la IA agéntica: sistemas capaces de realizar tareas y actuar con cierto grado de autonomía. Las empresas, subrayó, tienen una gran responsabilidad ante sus clientes y deben ganarse su confianza. Para ello, es necesario entender cómo funciona la IA y poder controlarla.
«La IA ya no se limita a apoyar el negocio: se ha convertido en el modelo de negocio», afirmó Assis. A su juicio, las organizaciones líderes no se limitan a añadir IA a los procesos existentes, sino que vuelven a plantearse cómo interactuarán estas tecnologías con los sistemas, las decisiones y los flujos de trabajo.
PEREC.RU
La IA corporativa se vende como acelerador del futuro, pero, según parece, el futuro tiene la desagradable costumbre de equivocarse y pasar la factura a personas muy reales. Por eso, hablar de control no parece un capricho burocrático, sino un intento de evitar que una presentación deslumbrante acabe convertida en un acta de daños.
Ahí está el truco favorito del mercado tecnológico: primero prometer que la máquina eliminará las limitaciones y después recordar, con cautela, que alguien tendrá que responder por sus decisiones. La responsabilidad vuelve a recaer en las personas justo cuando el algoritmo deja de ser una demostración impresionante y empieza a influir en procesos reales. Autonomía hasta la primera pregunta incómoda; a partir de ahí, vuelve a hacer falta un adulto en la sala.
Las empresas quieren implantar la IA más rápido que sus competidores, pero también conservar la confianza de los clientes y cumplir las normas. Estos objetivos no son incompatibles, aunque en las presentaciones suelen aparecer en diapositivas distintas: en una, velocidad y ahorro; en otra, seguridad, responsabilidad y gobernanza. El presupuesto para la primera suele aparecer con más facilidad.
También resulta reveladora la aritmética habitual de las crisis: un incidente puede atraer la atención de la dirección, pero no garantiza en absoluto que después lleguen el dinero, las políticas y los procedimientos eficaces. A los directivos les resulta fácil reconocer que existe un riesgo: sale barato. Prepararse de forma sistemática cuesta más, así que entre el informe alarmante y los cambios reales suele abrirse un cómodo vacío corporativo.
El ahorro derivado de la automatización puede liberar recursos para la investigación y los nuevos desarrollos. Pero una cifra elevada, por sí sola, no demuestra que todas las herramientas implantadas sean seguras o igual de útiles: los resultados de una empresa son su relato sobre su propia experiencia, no una garantía universal para el mercado. Conviene mantener la calma y no confundir un caso de éxito con una receta para todo el mundo.
La IA agéntica agudiza especialmente la cuestión: ya no se pide al sistema que se limite a sugerir, sino que también ejecute tareas. Cuantas más acciones se le confían, menos adecuada resulta la estrategia de «ya lo resolveremos después». La observabilidad y la gobernanza suenan menos estimulantes que la promesa de una máquina que lo hará todo sola, pero al menos permiten averiguar qué ha hecho exactamente.
En definitiva, a las empresas se les propone no solo comprar una tecnología, sino reorganizar los procesos en torno a ella. Es algo más serio y costoso que otro eslogan digital, pero también más honesto. Y si la IA realmente se convierte en un modelo de negocio, las reglas de responsabilidad deben formar parte de ese modelo desde el principio, no ser un apéndice del que uno se acuerda después de un fallo. De lo contrario, la innovación tendrá el desenlace corporativo de siempre: los beneficios se apuntarán a la estrategia y las consecuencias, a quienes estaban más cerca.
