"Es una guía esencial para líderes y decisores, que ofrece conocimientos críticos sobre cómo la inteligencia artificial, la sostenibilidad, y las nuevas dinámicas de trabajo y talento están configurando el futuro".

Así define la Agencia de Innovación del País Vasco (Innobasque) su 'Informe de Prospectiva 2024. Tendencias de innovación", publicado hace unos días y que analiza las principales líneas estratégicas que están ganando espacio en las políticas tecnológicas de las empresas.

Como resumen, el informe enfatiza la importancia de la inteligencia artificial, la sostenibilidad como motor de la innovación, el talento, la ciberseguridad y las tecnologías cuánticas.

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Pero la gran novedad del documento es la creación del concepto de la innovación autónoma, una tendencia que todavía no es un hecho constatable en las empresas pero que, según Innobasque, podría implantarse sin que apenas nos demos cuenta.

Ahora bien, para entender ese nuevo concepto hay que pasar por todas las tendencias mencionadas que, por más reconocibles que ya sean, no dejan de evolucionar cada año. Sobre todo, la inteligencia artificial.

"La IA impregna en mayor medida todas las demás, con impactos contradictorios en la sostenibilidad medioambiental y en el trabajo y el talento. Es la que alterará de forma definitiva los procesos y actividades de las organizaciones, la que empujará el desarrollo de la tecnología cuántica y abrirá nuevos retos para la ciberresiliencia", resume la agencia.

Sobre esta tecnología, el informe remarca que "debido a su potencial, la cuestión no es si utilizar o no IA en las organizaciones, sino decidir para qué, con qué alcance, a qué ritmo y con qué riesgos se utilizará. La diferencia entre las organizaciones radicará, por lo tanto, en la forma en que la usan".

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Industria, educación y sanidad son sectores a los que no les es extraña la inteligencia artificial. Llevan años tirando de ella para ofrecer soluciones disruptivas en favor de los procesos productivos y de la sociedad.

Pero, aun así, los expertos de Innobasque lanzan una advertencia: "Para obtener el máximo potencial de la IA, las organizaciones deben tener una clara orientación al dato, es decir, la capacidad de gestionar y gobernar los datos asociados a los procesos".

Con todo, hablar de inteligencia artificial hoy en día es hacerlo también de inteligencia artificial generativa. "Lo que hace un año comenzó casi como un entretenimiento se ha convertido, no solo en una tecnología imprescindible para la competitividad de las organizaciones, sino en un auténtico cambio de paradigma", explica el informe.

El documento cita a McKinsey para poner sobre la mesa que los mayores impactos de la IA generativa se van a dar en la ingeniería de software de empresas de alta tecnología y en la cadena de suministro y operaciones del sector de la educación.

Llama la atención, según el estudio, que esta tecnología va a tener un impacto alto en las tareas de marketing y ventas de absolutamente todos los sectores de la economía. No es menos curioso que el informe prevé un impacto relativamente bajo en la gestión del talento en las empresas.

En cualquier caso, Innobasque recalca que, "a diferencia de olas tecnológicas anteriores, en las que la automatización afectó principalmente a las actividades de trabajo físico, la IA generativa tendrá mayor impacto en el trabajo de conocimiento, automatizando actividades que, actualmente, pueden suponer entre el 60% y el 70% del tiempo de actividad del personal empleado en esta área".

De hecho, enfatiza que "la IA generativa aumenta el potencial de automatización técnica en profesiones que precisan de un nivel educativo más alto".

Mención aparte dedica la agencia vasca de innovación a los riesgos. "El auge de la IA generativa plantea también motivos de preocupación. Entre ellos, los relacionadas con la privacidad y los riesgos éticos, la posibilidad de perpetuar sesgos ocultos en los datos de entrenamiento, la gobernanza de datos, la justicia y la equidad. También preocupa la apertura de nuevas brechas de seguridad, motivada por el uso extendido de esta tecnología", resume.

El concepto de innovación autónoma

Sea como fuere, lo cierto es que este potencial automatizador es el que lleva a Innobasque a crear el citado concepto de innovación autónoma.

"Estamos embarcados en un mundo impulsado por la lA, que transita a una velocidad inusitada: desde el aprendizaje automático partiendo de datos para hacer predicciones y tomar decisiones, pasando por la versión generativa, capaz de crear todo tipo de nuevos contenidos, hasta llegar a un estadio en el que la inteligencia artificial opera de forma más autónoma para lograr objetivos. Y todo esto será solo un paso hacia un futuro aún por escribir", avisa el informe.

Por eso, Innobasque ya imagina un mundo en el que la innovación ya no es un coto exclusivo del ser humano, sino también de la inteligencia artificial. La definición que da de la innovación autónoma no deja lugar a dudas.

"La innovación autónoma no consiste en integrar la inteligencia artificial en un sistema ya existente, sino en reimaginar todo el ciclo de la innovación. Se trata de desarrollar un sistema de interacción entre el ser humano y la máquina que actúe como motor de innovación. Un mecanismo siempre activo, capaz de imaginar, crear y lanzar constantemente nuevos productos, servicios y negocios, con una calidad, velocidad y tasas de éxito antes inimaginables. Y con las personas jugando el rol de diseñar, usar y fijar los objetivos de ese motor".

Según este informe vasco, este nuevo tipo de innovación permitiría la identificación autónoma y continua de las necesidades de clientes; la aplicación autónoma de las tecnologías; la simulación autónoma; la ideación, generación y evaluación autónoma de conceptos en tiempo real; o el lanzamiento de nuevos productos y el aprendizaje en tiempo real de su impacto.

En el capítulo de beneficios, Innobasque cita, por este orden, la aceleración del time-to-market, seguido del incremento de las tasas de éxito de la innovación y los productos y servicios más personalizados y la reducción de costes de desarrollo de producto.

"Además de los beneficios anteriores, la inteligencia artificial permite una innovación más inclusiva, siempre y cuando exista esa conciencia desde el inicio del proceso y se luche por superar los posibles sesgos excluyentes derivados de los algoritmos", añade.

La "democratización de la creatividad" y la "innovación radical" son otros puntos importantes que se verían beneficiados por la innovación autónoma.

En el lado opuesto, "los principales riesgos de la innovación autónoma son: la aparición de sesgos en los modelos, la ausencia de supervisión humana sobre la calidad, errores en la introducción de datos, riesgos para la privacidad de los datos, pérdida de puestos de trabajo y, finalmente, los costos de implementación", indica el informe.