La inteligencia artificial ha pasado en relativamente poco tiempo de parecer una tecnología reservada a grandes compañías tecnológicas a convertirse en una herramienta de la que prácticamente cualquier empresa ha oído hablar. Generar textos, analizar documentos, organizar información, automatizar determinadas tareas o encontrar patrones entre grandes cantidades de datos son solamente algunos ejemplos de sus posibilidades. Ante este escenario, resulta bastante normal que muchas organizaciones se pregunten si deberían empezar a utilizarla para no quedarse atrás.
Sin embargo, incorporar inteligencia artificial no consiste simplemente en contratar una herramienta y pedir a los trabajadores que empiecen a utilizarla. Para que realmente aporte algo al negocio debemos saber qué problema queremos solucionar, qué información tenemos disponible, quién será responsable de supervisar los resultados y qué riesgos debemos controlar. Una empresa puede disponer de una tecnología muy avanzada y seguir trabajando de manera poco eficiente si no tiene claros sus procesos.
Por eso, antes de preguntarnos qué inteligencia artificial deberíamos comprar, quizá deberíamos plantearnos algo más básico, si nuestra empresa está realmente preparada para utilizarla. Tener los datos desorganizados, procesos que nadie sabe explicar correctamente o equipos que no han recibido formación puede dificultar bastante cualquier proyecto. Prepararnos no significa tener que transformarlo todo de golpe, sino conocer nuestra situación y decidir dónde puede aportar valor la tecnología.
Antes de hablar de inteligencia artificial tenemos que identificar el problema
Uno de los errores más fáciles de cometer es empezar por la herramienta. Vemos que otras empresas utilizan inteligencia artificial y pensamos inmediatamente que nosotros también necesitamos incorporarla. Después intentamos buscar una tarea para justificar esa decisión. El proceso debería funcionar justamente al contrario. Primero necesitamos identificar un problema, una tarea repetitiva o una oportunidad de mejora y después estudiar si la inteligencia artificial puede ayudarnos.
Podemos pensar, por ejemplo, en un departamento que dedica muchas horas a clasificar documentos, revisar información repetitiva o preparar determinados informes. También podemos encontrar equipos comerciales que necesitan analizar grandes cantidades de datos o departamentos de atención al cliente que reciben continuamente preguntas similares. Estos casos pueden convertirse en buenos puntos de partida para estudiar una posible automatización, siempre que analicemos previamente cómo funciona actualmente el proceso.
No todas las tareas necesitan inteligencia artificial. A veces, una modificación relativamente sencilla en nuestro software, una automatización tradicional o una mejor organización interna puede solucionar el problema de una forma más económica y fácil de controlar. Esta es una de las preguntas más útiles que podemos plantearnos al principio. Si podemos explicar claramente qué queremos mejorar, será mucho más sencillo decidir posteriormente qué tecnología necesitamos.
Los datos son una de las primeras cosas que deberíamos revisar
Muchos proyectos de inteligencia artificial dependen de la información que la empresa tiene disponible. Si nuestros datos están repartidos entre hojas de cálculo, correos electrónicos, documentos duplicados y aplicaciones que no se comunican entre ellas, probablemente tendremos dificultades para aprovecharlos. No basta con acumular información durante años. Necesitamos saber dónde está, quién puede utilizarla, qué calidad tiene y si podemos confiar en ella.
Imaginemos que queremos utilizar una herramienta para analizar las ventas y realizar previsiones. Si tenemos productos registrados con nombres diferentes, información incompleta o datos que no se han actualizado correctamente, las conclusiones pueden ser poco fiables. La inteligencia artificial no convierte automáticamente unos datos deficientes en información útil. En determinadas situaciones, incluso puede hacer que un problema pase más desapercibido porque presenta los resultados de una forma aparentemente convincente.
Por eso puede resultar interesante revisar nuestra información antes de comenzar cualquier proyecto importante. No necesitamos ordenar absolutamente todos los datos de la empresa para realizar una primera prueba, pero sí aquellos que vamos a utilizar. También deberíamos establecer quién se encargará de mantenerlos actualizados y cómo evitaremos que dentro de unos meses vuelvan a aparecer duplicidades, errores o información que ya nadie sabe interpretar. Contar con unos datos bien organizados también facilitará que los trabajadores puedan localizarlos y utilizarlos cuando realmente los necesiten. Además, podremos detectar con mayor facilidad qué información nos falta y qué aspectos deberíamos mejorar antes de ampliar el uso de estas herramientas. Dedicar tiempo a esta preparación puede evitarnos muchos problemas cuando queramos utilizar la inteligencia artificial en procesos más complejos.
Incorporar inteligencia artificial también requiere una estrategia
Una empresa puede realizar pequeñas pruebas con inteligencia artificial sin necesidad de diseñar inmediatamente un enorme plan de transformación. De hecho, empezar con un proyecto limitado puede ser una buena forma de aprender. Sin embargo, cuando queremos extender estas herramientas a diferentes departamentos necesitamos cierta coordinación para evitar que cada equipo empiece a utilizar soluciones distintas sin saber qué información está introduciendo en ellas o cómo se están utilizando los resultados. He podido conocer la visión de los profesionales de Crowe, quienes explican que la incorporación de inteligencia artificial dentro de una organización está relacionada con aspectos como la estrategia, la calidad y el gobierno del dato, la automatización de procesos y la gestión del cambio. También plantean la necesidad de analizar el grado de madurez digital de una empresa teniendo en cuenta cuestiones como la estructura, distribución, seguridad y capacidad de análisis de sus datos. Esta visión permite entender que incorporar IA no consiste únicamente en elegir una herramienta, sino en preparar diferentes partes de la organización para utilizarla con un objetivo concreto.
Una estrategia tampoco tiene que convertirse en un documento enorme que nadie consulte después. Puede empezar respondiendo preguntas bastante sencillas. ¿Para qué queremos utilizar la inteligencia artificial? ¿Qué procesos vamos a probar primero? ¿Quién será responsable? ¿Cómo comprobaremos si funciona? ¿Qué información podremos introducir y cuál no? Tener respuestas claras puede ayudarnos a avanzar de una manera mucho más ordenada.
Los trabajadores necesitan entender las herramientas que van a utilizar
Cuando una empresa incorpora una nueva tecnología, una parte importante del resultado depende de las personas que tendrán que utilizarla. Podemos disponer de una herramienta excelente y obtener muy poco valor si el equipo no entiende para qué sirve o no confía en ella. También puede ocurrir lo contrario y que algunas personas confíen demasiado en sus resultados, aceptando respuestas automáticamente sin comprobar si realmente son correctas.
La formación debería ir más allá de enseñar dónde tenemos que pulsar. Los trabajadores necesitan comprender qué puede hacer una determinada herramienta, cuáles son sus limitaciones y cuándo deben revisar los resultados. También resulta importante explicar qué información puede introducirse, especialmente cuando trabajamos con datos personales, información confidencial de clientes, documentación interna o cualquier contenido sensible para la organización.
Antes de extender una herramienta a toda la empresa podemos comenzar con un grupo reducido y observar cómo se utiliza realmente. Algunas cuestiones que podemos revisar son:
- Qué tarea concreta queremos mejorar
- Qué datos necesita la herramienta para funcionar
- Quién revisará los resultados que produzca
- Qué información no debería introducirse
- Cuánto tiempo estamos ahorrando realmente
- Qué errores aparecen durante las primeras pruebas
- Qué trabajadores necesitan formación adicional
Esta fase puede proporcionarnos información mucho más útil que implantar una solución de manera general y descubrir posteriormente que no encaja con nuestra forma de trabajar.
Automatizar una tarea no significa eliminar completamente la supervisión
Uno de los grandes atractivos de la inteligencia artificial es su capacidad para realizar determinadas tareas con rapidez. Puede resumir grandes documentos, clasificar información, preparar borradores, encontrar relaciones entre datos o ayudar a responder preguntas. Esto puede liberar tiempo para que los trabajadores se concentren en otras actividades, pero automatizar una parte del proceso no significa necesariamente que podamos olvidarnos de ella.
Los sistemas pueden cometer errores, interpretar incorrectamente la información o generar respuestas aparentemente razonables que contienen datos equivocados. El problema es que una respuesta bien redactada puede transmitir mucha seguridad aunque no sea correcta. Si la utilizamos para tomar decisiones importantes sin ninguna comprobación, podemos convertir un pequeño error tecnológico en un problema empresarial mucho mayor.
La supervisión humana debería adaptarse al riesgo de cada tarea. No es lo mismo utilizar inteligencia artificial para preparar un primer borrador de una comunicación interna que emplearla para analizar información relacionada con una decisión financiera, contractual o sobre personas. Cuanto mayores sean las consecuencias de un posible error, mayor debería ser nuestra capacidad para revisar cómo se ha obtenido el resultado antes de utilizarlo. También conviene establecer quién será responsable de realizar estas comprobaciones y qué criterios deberá seguir antes de dar por válida la información obtenida. De esta manera, podremos aprovechar la rapidez que ofrece la tecnología sin renunciar al criterio y a la experiencia de las personas que conocen realmente el funcionamiento de la empresa.
La seguridad y la privacidad deberían plantearse desde el principio
La facilidad con la que podemos utilizar algunas herramientas de inteligencia artificial también puede generar nuevos riesgos. Un trabajador puede copiar un documento completo dentro de una aplicación sin detenerse a pensar si contiene información confidencial. Otro puede utilizar datos de clientes para realizar una prueba porque necesita terminar una tarea rápidamente. Estas situaciones demuestran por qué necesitamos establecer unas reglas internas claras antes de generalizar el uso de estas herramientas.
La Unión Europea ha desarrollado un marco regulatorio específico para la inteligencia artificial que establece diferentes obligaciones dependiendo de los sistemas y de los riesgos asociados a su utilización. Esto hace todavía más importante que las empresas sepan qué herramientas están utilizando, para qué las utilizan y qué responsabilidades pueden existir en cada caso. No todas las aplicaciones tienen el mismo nivel de riesgo ni necesitan exactamente las mismas medidas.
También deberíamos pensar en los permisos internos. Quizá no todos los trabajadores necesiten acceder a las mismas funciones o conjuntos de datos. Establecer niveles de acceso, mantener actualizadas las herramientas y revisar periódicamente quién puede consultar determinada información son prácticas que ya deberían formar parte de nuestra seguridad digital y que adquieren todavía más importancia cuando incorporamos nuevos sistemas capaces de procesar grandes cantidades de información.
Empezar con un proyecto pequeño puede ser más útil que intentar transformarlo todo
La inteligencia artificial genera tantas posibilidades que podemos sentir la tentación de incorporarla simultáneamente en atención al cliente, administración, marketing, recursos humanos y ventas. Sin embargo, transformar demasiados procesos al mismo tiempo puede hacer que resulte difícil saber qué está funcionando y qué problemas debemos corregir. Empezar con un proyecto concreto permite aprender con un riesgo mucho más controlado.
Podemos seleccionar una tarea que sea suficientemente repetitiva para que una mejora tenga impacto, pero que no resulte crítica para el funcionamiento de toda la organización. Después podemos comparar cuánto tiempo necesitábamos antes, cuánto necesitamos ahora y qué calidad obtenemos. También tendremos que escuchar a las personas que utilizan la herramienta diariamente, porque probablemente detectarán problemas que no aparecen en una presentación comercial.
Si la prueba funciona podremos ampliar progresivamente el proyecto. Si no funciona, habremos aprendido sin tener que reorganizar toda la empresa. La transformación digital no debería medirse por la cantidad de herramientas que contratamos, sino por las mejoras que conseguimos. Tener cinco sistemas de inteligencia artificial que apenas utilizamos no convierte automáticamente nuestra organización en una empresa más avanzada.
Estar preparados para la inteligencia artificial significa saber para qué queremos utilizarla
Una empresa preparada para incorporar inteligencia artificial no es necesariamente aquella que tiene el mayor presupuesto tecnológico. Puede ser una pequeña organización que conoce perfectamente sus procesos, tiene sus datos razonablemente organizados y sabe qué problema quiere solucionar. Estas bases pueden resultar mucho más importantes que comenzar comprando la plataforma más avanzada del mercado.
También debemos aceptar que incorporar estas tecnologías es un proceso de aprendizaje. Algunas pruebas funcionarán y otras probablemente no ofrecerán los resultados que esperábamos. Las herramientas continuarán evolucionando y tendremos que revisar nuestras decisiones con cierta frecuencia. Lo importante es mantener una estrategia suficientemente flexible para aprovechar nuevas posibilidades sin perder de vista los objetivos reales del negocio.
La pregunta, por tanto, no debería ser simplemente si nuestra empresa utiliza inteligencia artificial. Deberíamos preguntarnos si tenemos un problema concreto que puede beneficiarse de ella, si contamos con información suficientemente fiable, si nuestros trabajadores saben utilizarla y si podemos supervisar correctamente sus resultados. Cuando podemos responder a estas cuestiones con claridad, estamos mucho más cerca de incorporar la inteligencia artificial como una herramienta útil y no simplemente como otra tecnología que hemos adoptado porque todo el mundo habla de ella.
