Las cifras y los datos de la Inteligencia Artificial son cada vez más optimistas, como apuntan casi todos los estudios. El último estudio de McKinsey habla sobre cómo la IA va a posibilitar “la automatización de hasta el 70% de las actividades de los negocios desde ahora hasta el 2030, añadiendo billones de dólares de valor a la economía mundial”.
Hace meses que en Interacso nos unimos a este optimismo trabajando duro. Nuestra reflexión nos ha llevado a pensar en la IA como el fuego que Prometeo robó a Zeus para darlo a la humanidad. Gracias a él, los seres humanos pudieron calentarse y alimentarse, aumentando sus capacidades y su poder. Sin embargo, la gesta del semidiós recibió el castigo de Zeus y llevó a Prometeo al Cáucaso, donde fue encadenado por Hefesto.
Como sucedió con el fuego, la Inteligencia Artificial puede dar alas a las personas, trabajando juntos alcanzarán una mayor productividad, sin que esta tecnología las sustituya, sino potenciándolas. El “castigo” llegaría por el uso inadecuado o malicioso que hagamos de ella o incluso por ignorarla, restando a las empresas posibilidades en un mercado cada vez más competitivo.
Solo puede “darse la magia” si se hacen las preguntas adecuadas, que no son otras que ¿por qué? y solo después de responderla, ¿cómo? Para ello es preciso analizar los objetivos globales, los objetivos de cada área y los de los principales verticales del negocio que sean susceptibles de aumentar su productividad como consecuencia de la incorporación de esta tecnología.
“Erróneamente, ante la llegada de ciertas disrupciones tecnológicas, algunas empresas buscan dónde aplicarla, cuando realmente debe ser al revés: sobre los objetivos estratégicos, ver la tecnología como un enabler para poder alcanzarlos de una manera más ágil y eficiente”, dice Óscar De la Torre, colaborador de Expansión.
Abrir un entorno de pruebas ágil y hacer pilotos de proyectos pequeños es fundamental para este fin. En esta especie de “laboratorio”, se evalúa si la tecnología está respondiendo como esperábamos a estos objetivos clave y si es adecuada.
Solo puede “darse la magia” si se hacen las preguntas adecuadas, que no son otras que ¿por qué? y solo después de responderla, ¿cómo?
Hemos consultado con Andrés Rojo, AI Lead Engineer & Technical Development Manager en Interacso, y nos ha dado las claves para realizar este entorno de pruebas:
- Priorizar desarrollos que tengan un retorno más rápido (quick-wins) y que trabajen en tareas cotidianas de la empresa ayudando en la mejora del producto/servicio clave. La optimización de los procesos internos impulsa a los equipos a realizar tareas más complejas en las que aportan más valor.
- Definir las hipótesis y establecer buenas métricas es crítico antes de acometer ningún desarrollo. “Una de las cosas más importantes para trabajar con IA es poder evaluar su comportamiento, que en el caso concreto de la IA generativa es muy complicado porque es muy sensible a los valores de entrada; un pequeño cambio puede modificar altamente la salida. Dedicar tiempo a definir una plataforma y unas métricas de evaluación garantiza una buena supervisión y una pronta detección de errores”, comenta Andrés.
- Establecer presupuestos cerrados que reflejen el costo y el tiempo que nos llevará la implantación de la tecnología en nuestro producto para predecir su impacto en el futuro.
- Asegurarnos de tener los flujos y datos necesarios para cada caso de uso. “La IA no es una varita mágica que de la nada lo hace todo; hacen falta ejemplos probados, tiempos definidos y, sobre todo, datos para racionalizar el efecto ‘Wow’ de la primera impresión y poder hacer más eficiente esta nueva tecnología. Como en toda gran aventura, se requiere estar preparado antes de partir”, continúa Andrés.
- Es importante que el entorno de pruebas sea flexible y ágil y no esté comprometido con ninguna tecnología. Esto es: fijar plazos cortos de tiempo de desarrollos focalizados para validar hipótesis, tomar las lecciones aprendidas y, si el contexto lo permite, saltar a la siguiente tecnología.
- Definir bien lo qué se va a construir y cómo se va a construir. El qué estará alineado con nuestros objetivos y el cómo para medir esfuerzos, manteniendo la política de crear algo versátil que permita seguir actualizando la tecnología por el rápido cambio.
Con estas consideraciones iniciales, estableceremos los primeros entornos de pruebas, que serán evaluados y mejorados periódicamente. Al final del periodo que hemos estipulado, tendremos respuesta a los primeros “porqués” y estaremos listos para abordar la siguiente fase del “cómo”.
La IA no sólo abre un mundo de posibilidades en la eficiencia de las empresas, además fija un nuevo horizonte para crear nuevos caminos sólo limitados por nuestra imaginación.
