Escalar la inteligencia artificial sigue siendo un reto: sólo el 17% de las compañías mejora sus ingresos por encima del 10%

Más desde que hace casi tres años naciera la popular herramienta conversacional ChatGPT, que democratizó dicha tecnología y puso los cimientos de lo que hoy en día se conoce como la ‘tercera ola’, la de los agentes autónomos. Acelerar una carrera ya de por sí frenética ha derivado en un cierto colapso que amenaza con mandar a la IA a un nuevo invierno, tal y como ha pasado con tecnologías anteriores.

Ya sea por problemas de inversión, talento, seguridad o conocimiento, lo cierto es que firmas prestigiosas de la industria están empezando a rebajar el hype de la IA, e incluso a hablar de pinchazo de la burbuja. Por ejemplo, Gartner sitúa ya a los agentes de IA en un el punto más bajo de su famosa ‘curva’ de tendencias de los últimos tiempos.

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Esto responde a que todavía no se ha aterrizado del todo el retorno que produce la IA, en genérico, a las compañías. O, por lo menos, las cifras son todavía muy ambiguas y las conclusiones dependen de quien las analice.

Y, es que, sólo el 17% de las grandes corporaciones —cotizadas en el NSYE y con una facturación superior a los 1.000 millones de dólares (850 millones de euros)— ha conseguido una mejora de ingresos o de reducción de costes superiores al 10% gracias a sus iniciativas de IA, según recoge un estudio de la consultora Oliver Wyman.

Un dato que es positivo y de una “velocidad inédita” si lo comparamos con la evolución de internet, que tardó más de una década en generar rendimiento a escala, según explica Alberto Mateos, socio de servicios financieros y de la plataforma IA Quotient para España y Portugal de la consultora que publica la investigación, en declaraciones a DISRUPTORES-EL ESPAÑOL. “A nivel de procesos o equipos concretos, estamos viendo aumentos de productividad de entre el 30% y el 40%”, apostilla.

Pero es cierto, prosigue, que a nivel agregado, ese 10% “demuestra que aún es complejo escalar soluciones. Esto no significa que el número sea bajo, al contrario, es un aviso: la brecha entre líderes y rezagados se abre mucho más rápido de lo previsto”.

Una cuestión de brechas

A pesar de que el estudio insiste en el liderazgo como el aspecto más importante para exprimir la IA, si bajamos en el escalafón de notoriedad de las empresas, las no tan voluminosas en cuanto a facturación se encuentran con otro tipo de problemas que no tienen nada que ver con la ambición y el interés. A saber: carencia de datos de calidad, talento y músculo financiero y tecnológico para transformarse, tal y como expresa Mateos.

Son varios los debes que arrastran los que las alejan de concluir los proyectos estrella que están demostrando, según el estudio, ofrecer un retorno más rápido; como la automatización de procesos críticos, la optimización de la cadena de suministro o la implantación de plataformas generativas de productividad y colaboración.

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Sin embargo, el experto vuelve a mostrar su faceta positiva y espera un próximo arranque fructífero de estas organizaciones debido a que se espera que se reduzcan los costes de entrada a tecnologías que automaticen procesos.

También, a que los empresarios lideren la transformación, y, aunque aún haya mucha confusión al respecto, a la naturaleza de la misma IA generativa, que pasa por “simplificar el acceso a las disciplinas de mayor conocimiento técnico”.

El debate de la IA generativa

Lo cierto, es que todavía se están experimentando muchos programas fallidos y cambios en las hojas de ruta de las compañías en cuanto a IA generativa, tal y como coinciden desde Oliver Wyman y la propia Gartner.

Además, los resultados en la cuenta de pérdidas y ganancias son difíciles de cuantificar a corto plazo. Por contraposición, “ya contamos con muchas lecciones aprendidas, expectativas más claras y una visión mucho más realista de lo que se puede conseguir”, asevera Mateos. “Tenemos ejemplos que nos convencen de que el potencial es enorme cuando se aplica bien”.

En cualquier caso, la consultora prevé que los agentes de IA no despegarán hasta que se resuelva la deuda tecnológica y se modifique la gestión del talento. “Pero la realidad es que se demanda cada vez más IA y no menos. Desde nuestro punto de vista, no estamos ante un nuevo invierno.”, concluye Mateos.