INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (IAG)
Actualmente, el uso de modelos y algoritmos se encuentra prácticamente al acceso de cualquier persona, lo que representa una transformación para ciudadanía y empresas. En este aspecto, la IAG destaca sobre todo por la democratización en cuanto a la capacidad de su uso.
También en la actualidad se está produciendo una carrera muy competitiva entre los grandes agentes tecnológicos como Microsoft, Google o Meta por extender el uso de la IAG al mundo de los negocios.
En este escenario, la extensión de estas herramientas hace que uno de los principales retos consista en encontrar personal para trabajar en IA, siendo en muchos casos la propia plantilla de las compañías quien solicita formación en este área.
La falta de recursos o encontrar empresas proveedoras de servicios que lleven a cabo determinados proyectos supone también un importante desafío.
A nivel legislativo, el texto de la Ley de IA de la Unión Europea se ha aprobado recientemente en el Parlamento Europeo y se prevé su aplicación para finales de 2026. Este aspecto regulatorio es un punto fundamental a tener en cuenta por su impacto en las empresas.
Los sectores en los que la implantación de la IA se ha producido de manera más ágil incluyen banca, seguros, telecomunicaciones e industria. En todos ellos, el uso se centra en la reducción de costes y en la optimización de procesos. En áreas como ventas y logística, las aplicaciones de IA se enfocan más en elaborar predicciones. Asimismo, en ámbitos como la atención al cliente, la IAG está desarrollando proyectos dirigidos a la interacción con el público, y en la investigación biomédica y la farmacia también se están produciendo grandes avances.
La IA permite analizar los datos e ir un paso más allá para prever lo que viene anticipándose para una mejor toma de decisiones o detectar oportunidades de negocio. Por ello, la correcta utilización de la información resulta esencial. En este sentido, un informe del Fondo Económico Mundial ha publicado una serie de recomendaciones para el uso de datos.
Según indica Adrián, lo primero a tener en cuenta a la hora de decidirse por la IA es pensar en los ámbitos de la empresa en los que se necesita hacer un hacer cambio o conseguir un potencial beneficio. A partir de ahí, es necesario hacer un piloto para detectar, dentro de los diferentes casos, los más prioritarios, probar las tecnologías y, si después de este paso funcionan, se puede ir adelante con el proyecto.
Normalmente, las empresas suelen tener problemas de orientación a la hora de desarrollar su proyecto, por lo que se tienen que apoyar en ecosistemas que son insuficientes, debido a la falta de capacidad de análisis e interpretación de determinados datos.
FUTURAS TENDENCIAS
La rápida evolución de estas tecnologías hace complicado estar al tanto de todas las tendencias y oportunidades que pueden brindar a las empresas. Tampoco resulta fácil anticipar lo que va a suceder, aunque sí se puede afirmar que la IA se dirige hacia una mayor automatización y productividad. A corto plazo, las grandes empresas serán más capaces de usar estas herramientas, mientras que las más pequeñas irán quitando el miedo a su uso, añade Adrián. La IA ya no sólo interpreta nuestro lenguaje, sino que puede llegar a entenderlo a través de la muestra de objetos. El siguiente paso será la interacción de manera completa con nuestro entorno. «El momento de utilizar la IA es ahora,» concluye.
