Sí, usamos herramientas basadas o potenciadas con IA (o más concretamente en IA Generativa, que no es el único tipo de IA), pero no es más que otro set de herramientas de los que disponemos los humanos para seguir generando negocio en nuestras empresas. Hay que dejar claro que la forma esencial en la que se genera valor de negocio no ha sido ni transformada ni revolucionada ni mucho menos deshumanizada.
De hecho, el nivel de penetración de la inteligencia artificial —el real— es aún muy bajo en prácticamente todas las áreas empresariales. Y no es por falta de tecnología: cualquiera de los modelos de lenguaje actuales son ya lo suficientemente potentes como para que su implantación en los procesos de negocio fuese mucho mayor.
De hecho, donde más está penetrando el uso de la inteligencia artificial es en las áreas más tecnólogas y la Ingeniería de Software es la principal exponente de esto.
El verdadero obstáculo no es la tecnología
Las empresas de software sí están viendo incrementada su capacidad (y también su calidad) real de producción. Por ejemplo, en Anthropic, sus ingenieros han multiplicado por ocho su volumen de Producción, según sus propios datos. Y sí, es verdad que este dato solo está basado en el número de líneas de código realizadas, pero sí nos da una idea medible del aumento de capacidad real.
¿Por qué la productividad en el resto de las áreas de negocio no está aumentando a este mismo ritmo? El mayor bloqueador somos (sonido de tambores…) ¡las personas! Durante décadas, nuestra forma de interactuar con la tecnología ha sido completamente descentralizada. Cada departamento de cada empresa tiene sus propias herramientas, sus “excels” desconectados, sus procesos establecidos… y aquí es donde la inteligencia artificial y sus herramientas generalistas no están viendo el hueco que prometían.
IA y el cementerio de las pruebas de concepto
Las empresas estamos intentando aplicar IA Generativa a cada uno de estos procesos con información desconectada. Es aquí radica el principal problema en el ecosistema español en este momento. A mí, cariñosamente, me gusta llamarlo: “El cementerio de pruebas de concepto”. Aplicamos algoritmos en miles de pruebas de concepto para solucionar estos pequeños problemas que se generan en cada uno de estos silos.
¿Cuál es el inconveniente de esta forma de actuar? Que la solución a cada uno de estos procesos y datos aislados sufre de falta de estandarización, por lo que esta solución queda desconectada del resto, impidiendo que sea adoptada. Por tanto, al poco tiempo queda varada en ese cementerio de PoC (proof of concept). Rara vez pasa a ser un activo claro, concreto y con un retorno medible para la empresa.
¿Cuál es la solución a este problema? Parece obvia, ¿verdad?: estandarización y evolución en las soluciones, adaptación al entorno concreto e integración en las cadenas de valor empresarial. Salir de ese cementerio de PoC “ultraatomizadas” para así adoptar soluciones más maduras y gobernadas.
Si fuese tan fácil, este sería el final de este artículo. Pero no es así. De hecho, voy a poner un ejemplo en el que muchos —a mi entender—ya nos hemos visto envueltos: los coches eléctricos.
Una infraestructura que no está lista
¿Por qué en España el uso del coche eléctrico es menor que en Europa del Norte, si en nuestro país se dan condiciones ambientales óptimas para la obtención de energía eléctrica en lugar de petróleo? Respuesta fácil: falta de cargadores. Pero ¿por qué hay falta de cargadores en España? Según los expertos en la materia, la infraestructura y la red eléctrica no está preparada para absorber los cargadores eléctricos necesarios. Es necesario un proceso de evolución y modernización.
La IA no transforma empresas con datos y procesos fragmentados. Los cimientos importan más que las herramientas
Quizás, aquí radique el problema de la penetración de la inteligencia artificial y su poder transformador. Por ejemplo, desde SAP, estamos viendo que el mayor freno a la adopción de herramientas existentes de IA, o de nuevas tecnologías en general, está en la atomización de procesos, la falta de estandarización (o el exceso de customización, que es lo mismo) y la desconexión de sistemas y datos entre sí. En SAP, al proceso de revertir estas situaciones y evitarlas a futuro lo llamamos Clean Core.
Si te sientes identificado con este problema, no estás solo. Es algo que veo en cada empresa a la que, desde mi posición, intento ayudar en la implantación de nuevas capacidades de IA generativa o agéntica. Muchas piensan que, al tener ya contratadas herramientas cloud con capacidades integradas de inteligencia artificial, ya tienen el nivel de convergencia necesario. Pero la adopción real puede adolecer de estos mismos problemas.
Los fabricantes de software estamos intentando ayudar a revertir estas situaciones. Como ejemplo, desde SAP, ya estamos lanzando agentes para automatizar estos procesos (detección, transformación, automatización y gobierno) en un grado lo más alto posible.
Construir sobre cimientos sólidos
La gran cuestión es cómo evitar que volvamos a tropezar con las mismas piedras en el futuro. Aquí, la clave está en la adopción de herramientas cloud de manera estandarizada. La customización es necesaria, ya que cada empresa es diferente de las demás y esa es la razón por la que se genera competencia en cada sector. Personalizar sobre el estándar es la estrategia correcta, pero llevar la personalización al extremo es adoptar una deuda tecnológica contraproducente en el medio y largo plazo
Estas herramientas cloud, están evolucionando con nuevas capacidades nutridas de inteligencia artificial que sí pueden transformar procesos críticos de negocio mediante el uso de agentes y asistentes virtuales para los usuarios.
Al adoptar tecnologías de tipo software-as-a-service, que pueden evolucionar para integrar nuevas capacidades tecnológicas, estamos generando un cimiento sólido sobre el que después construir y evolucionar los sistemas de nuestras empresas. Esto, en un mundo de evolución tecnológica de ritmo creciente como en el que vivimos, cada vez resulta más importante.
El coste de no adoptar durante un año una nueva tecnología que mi competencia sí está aprovechando puede ser gigante y hay que tener en cuenta que la inteligencia artificial no transformará empresas con datos y procesos fragmentados. Los cimientos importan más que las herramientas, y aquellas empresas que entiendan esto serán las ganadoras de este mercado.
La pregunta actual que, desde mi punto de vista, debes hacerte es: ¿tengo los cimientos preparados para construir, adoptar, gobernar y evolucionar o quiero quedarme para siempre en el cementerio de PoC?
