Para tener claro el propósito de implementar la IA, hay que formular las preguntas correctas

¿Nos puede recordar qué es KOOB?

KOOB no es una consultora convencional. No trabajamos desde la teoría, sino desde la práctica. Somos ejecutivos con experiencia real en primera línea, hemos estado “en el campo de batalla”.

Nuestra metodología adopta un enfoque holístico, práctico y orientado a resultados para abordar los desafíos empresariales. Nos enfocamos en diseñar soluciones eficaces que generan impacto tangible en el corto plazo. Además, contamos con expertos en inteligencia artificial (IA) de primer nivel, capaces de transformar datos en decisiones y decisiones en resultados.

¿En qué sectores desarrollan soluciones con IA?

Estamos desarrollando soluciones de IA para abordar los retos clásicos de las empresas, pero con un enfoque renovado y muy personalizado.

Tenemos en KOOB expertos de distintos sectores —profesionales que comprenden a fondo las particularidades y necesidades de cada industria— que colaboran estrechamente con nuestros especialistas en inteligencia artificial para desarrollar soluciones verdaderamente a medida.

Estamos trabajando propuestas muy personalizadas a cada sector. Como, por ejemplo, para el sector bancario, farmacéutico y belleza, restauración y hoteles, moda, etc.

¿Cómo definiría la IA en el contexto empresarial?

Para empezar, la IA… no es inteligente, ni es tecnología… es ciencia (en particular, matemática). La IA, igual que otras revoluciones industriales del pasado está cambiando las reglas: en los negocios, en la cultura, en la sociedad… Por eso es tan importante conocerla y entenderla… para aprovechar todas las ventajas que nos aporta y saber dónde y cómo aplicarla.

Los directivos son los que tienen que adquirir una visión integral e integrada de la IA para transmitir las ventajas, limitaciones y riesgos de su aplicación a todos los ámbitos de la organización.

La IA generativa está suponiendo una revolución y, como todas, despierta recelos y entusiasmo casi a partes iguales. ¿Cuál es su visión al respecto?

La IA generativa ha conseguido “democratizar la inteligencia artificial”, hasta hace poco relegada al campo de la investigación, defensa o grandes corporaciones por tres razones básicas: acceso fácil y rápido; abaratamiento de los costes de computación (chips); y no hace falta ser un experto para utilizarla. Son motivos de peso para justificar su adopción meteórica… aunque, por la misma razón, necesita una marco regulatorio y formativo para reducir sus riesgos: sesgos, alucinaciones, impacto en medio ambiente, etc.

Los directivos son quienes tienen que adquirir una visión integral e integrada de la IA para transmitir las ventajas, limitaciones y riesgos de su aplicación a toda la organización

¿Cuáles son las principales áreas en las que la IA puede aportar valor a una empresa? ¿Cuáles son las bases para que su uso sea exitoso?

La inteligencia artificial tiene aplicaciones a lo largo de toda la cadena de valor de cualquier sector. Existen numerosos casos de éxito que demuestran cómo, con relativa facilidad, se pueden implementar modelos de aprendizaje automático o redes neuronales para generar mejoras en diversas áreas clave: conocimiento profundo (del cliente, empleado, paciente, producto, alumno, etc.); personalización del servicio; optimización de procesos; y mejora en la toma de decisiones.

Lo fundamental es tener claro el propósito de la implementación de la IA. La clave está en formular las preguntas correctas de negocio.

¿Qué pasos son necesarios para que una empresa esté preparada para implementar IA en su día a día?

Según nuestra experiencia, se pueden dar dos situaciones diferentes. Una, más táctica, es realizar una POC para ver si la IA aporta valor. Siguiendo ciertos pasos. El primero es identificar la necesidad de negocio a solucionar; segundo, definir el ecosistema de datos de calidad con los que vamos a trabajar; tercero, montar el equipo (talento) analítico; cuarto, definir los KPI del proyecto (impacto, costes, ROI, etc.); y a partir de ahí, testar, medir y analizar y decidir: go o no go.

La segunda solución, más estratégica, para incorporar la IA como palanca de transformación hacia un modelo Data&AI Driven tiene dos tipos de palancas, las hard y las soft. En las primeras, tenemos: identificar, ordenar y priorizar las necesidades de negocio a solucionar; data (strategy, mapa y modelo de dato, data governance, etc.); organización (organigrama, procesos, riesgos, compliance, etc.); y tecnología (arquitectura, integración con sistemas actuales, etc.). En las segundas, cultura (gestión del cambio, personas, talento, in u outsourcing , etc.); medición (definir los KPI del proyecto y calcular los economicos, etc.); y comunicación (dar visibilidad de los logros a toda la organización).

¿Y qué desafíos son los que de forma habitual se encuentran las compañías al adoptar la IA?

Las limitaciones más comunes de las empresas se pueden clasificar también según su tipología y dificultad para superarlas. En orden ascendente podríamos destacar: el acceso a un repositorio de datos integral, integrado y de calidad; la capacidad limitada de analítica avanzada; las arquitecturas tecnológicas con mucho Legacy; la inercia al cambio, debido al miedo o al desconocimiento; y la incerteza sobre el valor aportado por la IA que reduce su prioridad. Todos estos frenos suponen retos que hay que superar para conseguir una implantación exitosa de la IA.

¿Qué sectores o industrias están liderando la adopción de IA y por qué?

En general, podemos decir que las empresas puras digitales son las early adopters por su naturaleza, lo que les ha facilitado romper (o no tener) las barreras que acabamos de mencionar. En el resto de los sectores, según mi experiencia como consultor y profesor, he constatado que el elemento diferencial tiene que ver mucho más con la visión estratégica de la dirección y/o del consejo que con las capacidades técnicas o humanas concretas.

Con los datos adecuados, la IA puede influir en la toma de decisiones empresariales, pero ¿cómo saber que se tienen los datos adecuados?

En promedio, el 65 % de los datos generados por las empresas no se explotan, según Gartner. Este porcentaje nos indica que, en general, cualquier dato, si es de calidad, es un activo intangible para aplicar IA y sacar valor en nuestro negocio.

El uso de esta herramienta impacta en el cliente, tanto el interno como el externo. ¿Cómo preparar al primero para que sepa cómo extraer el máximo partido de este instrumento? ¿Y cómo ir al ritmo que el cliente parece esperar de la introducción de la IA en las empresas que le dan servicios/productos?

La IA se debe entender como una caja de herramientas. Todas son útiles, pero no todas sirven para todo. Por eso, el primer paso no es solo implementar tecnología, sino formar y educar a las personas para que integren la IA como un miembro más del equipo, casi como un “becario inteligente” que potencia el trabajo diario.

Sin embargo, se percibe una brecha en el apoyo formativo que ofrecen las empresas, ya que casi la mitad de los profesionales encuestados (45 %) señala la falta de programas de formación empresarial en IA según el último Barómetro europeo de IA de EY.

Cuando interactuamos con el cliente final —ya sea en entornos B2C o B2B— es fundamental hacerlo con sentido común y en coherencia con la identidad de marca y su propuesta de valor. En el caso de las empresas de servicios, por ejemplo, el uso excesivo de chatbots ha llevado a algunas compañías a dar marcha atrás. ¿El motivo? Sus clientes no percibieron una mejora en la experiencia, sino simplemente una estrategia enfocada en reducir costes y personal, lo que afectó negativamente a la percepción del servicio.

La IA se debe entender como una caja de herramientas: todas son útiles, pero no todas sirven para todo. Por eso, el primer paso es formar y educar a las personas para que integren la IA como un miembro más del equipo

¿Cuáles son los principales desafíos éticos asociados con la aplicación de IA en empresas? ¿Cómo se pueden abordar de manera efectiva?

La base científica de la IA son modelos matemáticos que calculan probabilidades. El error es intrínseco en sus cálculos. Si los datos de partida, la fase de entrenamiento y test o la supervisión posterior son insuficientes o no están reguladas por un governance, existe el riesgo de que estos errores se propaguen o amplifiquen produciendo los famosos sesgos y alucinaciones. Pero existen herramientas y metodologías para minimizarlos.

Usted lleva más de 20 años trabajando en el mundo del dato y ha visto muchas transformaciones empresariales. ¿Cree que el acercamiento que las organizaciones están realizando a la IA es el correcto? Con su experiencia, ¿considera que la IA se ha convertido en un fin y no en un medio para muchas empresas?

Me gusta que me hagas esta pregunta… jeje. El acercamiento a la IA es muy dispar. Mientras el 84,4 % de los empleados reconoce su uso activo y diario, solamente el 41 % de los directivos señala que la IA ha beneficiado a sus empresas, según el mismo estudio citado anteriormente. Esto sucede porque la introducción de la IA en las organizaciones se lleva a cabo con un enfoque táctico, oportunista e incluso de “AI washing”. Pocos son los que han apostado estratégicamente por ella, considerándola una palanca disruptiva capaz de mejorar los procesos y los resultados.

Aún hay muchas compañías que aún no se han subido, al menos no por completo, al carro de la Inteligencia Artificial. ¿Qué les aconsejaría para no perder este tren?

Es evidente que la IA es un tren de alta velocidad. Quien no suba es muy probable que se quede muy atrás y que cuando intente recuperar el tiempo… sea demasiado tarde.

Mi recomendación es subir cuanto antes, y una vez encima, aprovechar la Teoría de la Relatividad de Einstein… porque estaremos quietos respecto al tren y con tiempo para reflexionar sobre todos aquellos factores que hemos comentado antes y hacerse las preguntas correctas: ¿Qué necesidades tiene mi empresa? ¿Cuáles son los puntos de dolor de mis procesos? ¿Cómo puedo mejorar mi propuesta de valor para crecer? ¿Qué capacidades tengo y cuales me faltan? ¿Tengo los datos listos, tengo la gente preparada, la tecnología justa?

Y, sobre todo, es clave dar los pasos correctos de la mano de expertos que sepan guiar esta transición con criterio, experiencia y visión. Porque la inteligencia artificial ya está en marcha... Así que… ¡Viajeros al tren!.