¿Cómo están aprovechando las empresas la IA generativa? Ya pasó casi un año desde que OpenAI lanzó GPT-4, el cerebro detrás de ChatGPT, y durante este período, la capitalización de mercado de la industria tecnológica estadounidense, en sentido amplio, aumentó un 50%, lo que generó 6 billones de dólares en valor para los accionistas.
Para algunas empresas de tecnología, el aumento de los ingresos está empezando a igualar la vertiginosa subida de las acciones. No obstante, las ventas de software de IA de las grandes empresas tecnológicas siguen siendo modestas. El año pasado, la IA solo representó alrededor de una quinta parte del crecimiento de los ingresos de Azure, la división de computación en nube de Microsoft, y los servicios relacionados. Por su parte, Alphabet y Amazon todavía no revelaeon sus ventas relacionadas con la IA, pero los analistas sospechan que son inferiores a las de Microsoft.
Para que el auge del mercado de valores dure, estas empresas tendrán que empezar, tarde o temprano, a ganar mucho dinero vendiendo sus servicios a los clientes. Para lograrlo, las empresas de todo el mundo, desde los bancos hasta las consultoras y los estudios cinematográficos, deben empezar a utilizar herramientas similares a ChatGPT a gran escala.
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Todavía no hay evidencia de aumento de productividad con la IA generativa
En cuanto a la adopción real de la IA generativa, hasta ahora las empresas procedieron con mucho cuidado. Sin embargo, estos pequeños pasos sugieren un cambio en la naturaleza del trabajo de oficina. Las revoluciones tecnológicas anteriores transformaron lo que hace la gente en ellas. La expansión de la máquina de escribir, por ejemplo, dejó obsoletos a algunos trabajadores. Más tarde, la llegada de la computadora, aproximadamente un siglo después, eliminó algunas tareas administrativas de bajo nivel y, al mismo tiempo, hizo que los empleados altamente calificados fueran más productivos. En esta línea, según un estudio, las computadoras explican más de la mitad del cambio en la demanda laboral de los trabajadores con educación universitaria entre los años 1970 y 1990.
Más recientemente, el aumento del teletrabajo, impulsado por la pandemia de la COVID-19 y posible gracias a las videoconferencias, cambió el ritmo diario de los trabajadores de oficina.
¿Podría la IA generativa provocar cambios igual de profundos?
Una lección de las revoluciones tecnológicas anteriores es que, a nivel económico, se necesitan años para obtener beneficios. El trabajador medio de una empresa media necesita tiempo para acostumbrarse a las nuevas formas de trabajar. Evidencia de ello es que los aumentos de productividad derivados de la computadora personal no se produjeron hasta al menos una década después de su implementación generalizada. Esto podría explicar que, hasta el momento, no hay evidencia de un aumento de la productividad inducido por la IA en la economía en su conjunto.
Según una encuesta reciente de Boston Consulting Group (BCG), la mayoría de los ejecutivos dijeron que se necesitarán al menos dos años para “superar las exageraciones” en torno a la IA. Por otro lado, una investigación reciente de Oliver Wyman, otra consultora, concluye que la adopción de la IA “no se ha traducido necesariamente en niveles más altos de productividad, ni mucho menos”.
Solo el 5% de las empresas estadounidenses ya adoptaron la IA generativa
Actualmente, la mayoría de las empresas no utiliza ChatGPT, Gemini de Google, Copilot de Microsoft u otras herramientas similares de forma sistemática, incluso si los empleados las emplean individualmente. Esta tendencia se comprobó en una encuesta quincenal de la Oficina del Censo de los Estados Unidos, en la que se preguntó a decenas de miles de empresas si utilizaban algún tipo de IA. Esto incluye la nueva generación generativa y el tipo más antiguo que las empresas utilizaban antes de 2023 para todo, desde optimizar los resultados de búsqueda en línea hasta pronosticar las necesidades de inventario.
En febrero, solo alrededor del 5% de las empresas estadounidenses de todos los tamaños dijeron que utilizaban la IA. Un 7% adicional tiene previsto adoptarla en un plazo de seis meses, y las cifras ocultan grandes diferencias entre industrias: el 17% de las empresas del sector de la información, que incluye tecnología y medios de comunicación, afirman que lo utilizan para producir productos, en comparación con el 3% de los fabricantes y el 5% de las empresas de atención médica.
Cuando la Oficina del Censo comenzó a preguntar sobre la IA en septiembre de 2023, las pequeñas empresas tenían más probabilidades de utilizar esta tecnología que las grandes, probablemente porque la menor burocracia facilitaba su adopción. Hoy en día, la IA está más extendida en las grandes empresas (con más de 250 empleados), que pueden permitirse contratar equipos dedicados a la IA y pagar las inversiones necesarias.
A su vez, una encuesta entre grandes empresas realizada por Morgan Stanley reveló que, entre principios y finales de 2023, la proporción de proyectos piloto de IA pasó del 9% al 23%. Algunos gigantes corporativos están experimentando frenéticamente para ver qué funciona y qué no. Además, muchos están contratando a miles de expertos en IA, según sugieren los datos de Indeed, una plataforma de búsqueda de empleo.
El año pasado, Jamie Dimon, director de JP Morgan Chase, declaró que el banco ya tenía “más de 300 casos de uso de IA en producción”. Por su parte, Capgemini afirma que utilizará la IA generativa de Google Cloud “para desarrollar una amplia biblioteca con más de 500 casos de uso industriales”. Finalmente, Bayer, una gran empresa química alemana, afirma tener más de 700 casos de uso de la IA generativa.
Tres categorías amplias para dividir los casos de uso
Esta “expansión de los casos de uso”, como la denomina un consultor, se puede dividir en tres categorías amplias: la creación de ventanas, las herramientas para los trabajadores con habilidades bajas o medias y las destinadas a los empleados más valiosos de la empresa. De estas, las ventanas son, con diferencia, las más comunes.
Según Kristina McElheran, de la Universidad de Toronto, muchas empresas están redefiniendo sus iniciativas de digitalización habituales como “programas de generación de IA” para que parezcan más sofisticadas. Por ejemplo, Pronto, un proveedor de tecnología para restaurantes, introdujo un asistente basado en la inteligencia artificial para recibir los pedidos en los restaurantes de autoservicio. Sin embargo, hasta un 70% de los pedidos requieren ayuda humana.
Un caso similar es el de Spotify, una empresa de streaming de música, que lanzó un disc-jockey con IA que selecciona canciones y proporciona conversaciones inactivas. Por otra parte, Instacart, una empresa de entrega de comestibles, retiró una herramienta que generaba fotos de la comida de los vendedores, después de que la IA mostrara a los clientes imágenes poco atractivas.
A pesar de esto, incluso las grandes empresas de tecnología están incorporando sus descubrimientos en materia de IA a sus ofertas orientadas al consumidor. Por ejemplo, Amazon lanzó Rufus, un asistente de compras impulsado por inteligencia artificial que ningún comprador había pedido en realidad. Al mismo tiempo, Google añadió IA a Maps, lo que hace que el producto sea más “inmersivo”, sea lo que sea que eso signifique.
No obstante, las herramientas para los trabajadores menos calificados pueden resultar más útiles de forma inmediata. Algunas aplicaciones simples para aspectos como el servicio de atención al cliente incluyen una IA lista para usar, ya que la mayoría de las preguntas de los clientes son sencillas y abarcan un número reducido de temas, lo que facilita a las empresas la formación de los chatbots para que las gestionen. De esta forma, es posible que algunas de estas iniciativas ya estén dando sus frutos. Tal es el caso de Amdocs, que produce software para ayudar a las empresas de telecomunicaciones a gestionar la facturación y los servicios al cliente. Según la empresa, el uso de la IA generativa redujo el tiempo de gestión de las llamadas de los clientes en casi un 50%. También Sprinklr, que ofrece productos similares, afirma que recientemente uno de sus clientes del sector de artículos de lujo “vio una mejora del 25%” en las puntuaciones de servicio al cliente.
La disrupción de la IA también afecta a las funciones administrativas
Las tareas administrativas rutinarias también parecen estar a punto de provocar una disrupción en la IA. Los “principales ejemplos” de los 700 casos de uso de Bayer incluyen trabajos mundanos como “obtener datos fácilmente de archivos de Excel” y “crear un primer borrador en Word”. Asimismo, algunas empresas utilizan la IA generativa para realizar búsquedas más inteligentes. En Nasdaq, una empresa de servicios financieros, esta ayuda a los investigadores de delitos financieros a reunir pruebas para evaluar las transacciones bancarias sospechosas y, según la empresa, esto reduce tres minutos un proceso que puede tardar entre 30 y 60 minutos.
Proporcionar herramientas de inteligencia artificial a los empleados más valiosos de la empresa, cuyas necesidades son complejas, es menos común hasta ahora, pero también cada vez más visible. Los abogados estuvieron entre los primeros en adoptarlo, como en el caso de Allen & Overy, una gran firma de abogados, que se asoció con Harvey, una empresa emergente de IA, para desarrollar un sistema que sus abogados utilizan para ayudar con todo, desde la diligencia debida hasta el análisis de contratos.
En cuanto a los bancos de inversión, estos utilizan la IA para automatizar parte de su proceso de investigación. En Bank of New York Mellon, un sistema de inteligencia artificial procesa los datos para los analistas bancarios durante la noche y les da un borrador para trabajar por la mañana. A su vez, la farmacéutica francesa Sanofi utiliza una aplicación de inteligencia artificial para proporcionar a los gerentes información en tiempo real sobre muchos aspectos de las operaciones de la empresa.
Algunas otras empresas utilizan la IA para crear software, como GitHub Copilot de Microsoft, una herramienta de escritura de código de IA que tiene 1,3 millones de suscriptores. Amazon y Google, por su parte, tienen productos rivales, y se supone que Apple está trabajando en uno similar. Al mismo tiempo, Fortive, un conglomerado tecnológico, afirma que sus empresas operativas “están viendo una aceleración de más del 20% en el tiempo de desarrollo de software mediante el uso de la IA de última generación”. Por último, Chirantan Desai, director de operaciones de ServiceNow, una empresa de software empresarial, dijo que GitHub Copilot produce “ganancias de productividad de un solo dígito” para los desarrolladores de su empresa.
Las encuestas realizadas por Microsoft sugieren que pocas personas que comienzan a usar Copilot quieren dejarlo. También Pinterest, una empresa de redes sociales, afirma que mejoró la relevancia de los resultados de búsqueda de los usuarios en un 10% gracias a la IA generativa. En una conferencia telefónica reciente, su jefe, Bill Ready, dijo que los nuevos modelos eran 100 veces más grandes que los que su empresa utilizaba anteriormente. Por su parte, L’Oréal, una de las compañías de cosméticos más grandes del mundo, llamó la atención de los inversores y mejoró Betiq, una herramienta interna para medir y mejorar la publicidad y la promoción de la empresa.
L’Oréal afirma que la IA generativa ya está produciendo “aumentos de productividad de hasta un 10-15% en algunas de las marcas que la han implementado“. Sin embargo, esto no significa que vayan a necesitar entre un 10 y un 15% menos de trabajadores. Al igual que en las revoluciones tecnológicas anteriores, los temores de un apocalipsis laboral provocado por la IA parecen infundados, pero hasta el momento, la tecnología parece crear más puestos de trabajo que los que elimina.
Una encuesta publicada en noviembre por Evercore ISI reveló que solo el 12% de las empresas creía que la IA generativa ya había reemplazado el trabajo humano o que lo reemplazaría en un plazo de 12 meses. Si bien algunas empresas de tecnología afirman que están bloqueando la contratación o reduciendo personal debido a la IA, no hay evidencia de un aumento en los despidos. Por el contrario, la IA generativa está creando nuevos tipos de trabajo de oficina, como ocurre en las consultoras Nestlé y KPMG, que están contratando “ingenieros rápidos” expertos en obtener respuestas útiles de los chatbots de IA. Otro ejemplo es el de una compañía de seguros que emplea “ingenieros de explicabilidad” para ayudar a entender los resultados de los sistemas de IA. Finalmente, una empresa de bienes de consumo que introdujo la IA generativa en su equipo de ventas ahora cuenta con un “administrador de bots de ventas” para vigilar las máquinas.
Si bien los avances de la IA generativa no se traducirán en estadísticas generales de productividad durante un tiempo, ya están afectando a la actividad de los trabajadores de oficina. Algunos de los efectos son claramente positivos, como el hecho de que permite a las empresas digitalizar y sistematizar los datos internos, desde las evaluaciones del desempeño hasta las actas de las reuniones, que antes estaban dispersos. Además, los participantes en la encuesta realizada por el consultor Randy Bean, señalaron que se habían producido grandes mejoras a la hora de establecer una cultura interna de “datos y análisis”, que muchas empresas encuentran difícil de cultivar.
Las consecuencias de la adopción de la IA generativa
La adopción de la IA también podría tener ciertas consecuencias impredecibles. Si bien las herramientas de escritura de códigos de IA están ayudando a los ingenieros de software a realizar su trabajo, un informe de GitClear, una empresa de software, reveló que, aproximadamente durante el último año, la calidad de ese trabajo disminuyó. Los programadores podrían utilizar la IA para producir un primer borrador y descubrir que está lleno de errores o carece de concisión, por lo que es posible que dediquen menos tiempo a escribir código, pero más tiempo a revisarlo y modificarlo. Si otras empresas experimentan algo parecido, la cantidad de producción en el lugar de trabajo moderno podría aumentar (ya que la IA produce más correos electrónicos y notas), incluso si esa producción se vuelve menos útil para realizar el trabajo.
Una encuesta realizada por IBM sugiere que muchas empresas se muestran reacias a adoptar la IA porque carecen de habilidades internas en la materia. A otras les preocupa que sus datos estén demasiado compartimentados y sean demasiado complejos para reunirlos. También se destaca que alrededor de una cuarta parte de los líderes empresariales estadounidenses prohíben por completo el uso de la IA generativa en el trabajo. Una posible razón de sus dudas es la preocupación por los datos de sus empresas.
Por otro lado, en sus informes anuales, Blackstone, un gigante del capital privado, y Eli Lilly, un farmacéutico, advirtieron a los inversores sobre los riesgos relacionados con la IA, como la posible fuga de propiedad intelectual a los fabricantes de modelos de IA. El año pasado, Marie-Hélène Briens Ware, ejecutiva de Orange, una empresa de telecomunicaciones, explicó que la misma había establecido barreras de protección de datos antes de iniciar una prueba con Copilot de Microsoft. En última instancia, para que más empresas lo vean como un caso resuelto y cerrado, la IA generativa todavía necesita mejorar.
Por último, en noviembre del año pasado, Microsoft lanzó un Copilot para sus programas de productividad, como Word y Excel. Algunos usuarios iniciales lo consideran sorprendentemente torpe y propenso a fallar, por no mencionar que es engorroso, incluso para las personas que ya están familiarizadas con Office. A su vez, Air Canada tuvo problemas recientemente después de que su chatbot de IA proporcionara a un pasajero información incorrecta sobre la política de reembolsos de la aerolínea. Esto fue vergonzoso para la aerolínea, pero es fácil imaginar algo mucho peor. Como resultado, muchos jefes seguirán siendo cautelosos al utilizar la IA generativa para operaciones más delicadas hasta que los modelos dejen de inventar cosas.
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