Desde su lanzamiento a finales de 2022, ChatGPT y otras herramientas de Inteligencia Artificial (IA) se han abierto paso rápidamente en nuestras vidas. Esto es fácilmente constatable si atendemos a la proporción de empresas que mencionan la IA en sus convocatorias de resultados o actualizaciones de estrategia. La cifra ha aumentado de menos del 10% en 2022 a cerca del 30% actualmente, tanto en EE.UU. como en Europa, de acuerdo con Global Investment Research de Goldman Sachs.
Y, de hecho, el cambio ha sido mayor en las empresas europeas y en una amplia gama de sectores: desde la tecnología de la información a los servicios financieros, pasando por la industria, los servicios públicos, la energía, la sanidad y los bienes de consumo.
Comprobamos así que la IA está en la mente de los CEO por lo que resulta también fácil de creer que la inversión en este tipo de herramientas va a seguir al alza. Según los datos expuestos por FactSet, la inversión en hardware relacionado con la IA va a más, con un crecimiento de los ingresos de las empresas de semiconductores de más del 50% desde principios de 2023 y previsiones que apuntan a un incremento de 250.000 millones de dólares en la inversión anual en hardware de IA hasta 2025.
Un gran número de personas sabe que ChatGPT es fácilmente accesible y también fácil de usar. Esta accesibilidad ha creado el potencial para una adopción rápida y generalizada en una amplia gama de casos de uso, y el número de usuarios ha crecido más rápido que cualquier otra tecnología hasta la fecha.
Sin embargo, hasta ahora, la adopción real de la IA ha aumentado muy poco. Según un estudio de The Conference Board, la mayoría de los trabajadores ha experimentado con la IA generativa en un contexto profesional, pero a pesar de ello, la adopción formal de la IA por parte de las empresas sigue siendo baja. Menos del 5% de las empresas afirman utilizar la IA generativa en la producción habitual debido, en parte, a la falta de comprensión sobre cómo utilizar la tecnología. Sin embargo, las empresas del sector de la información, los servicios profesionales y las finanzas presentan porcentajes entre 2 y 3 veces superiores.
Algunos de los principales obstáculos mencionados para avanzar en la adopción son: la falta de conocimientos sobre IA, la preocupación por la privacidad y la seguridad y la falta de madurez de la tecnología.
Los datos de los primeros usuarios apuntan a la posibilidad de grandes beneficios en productividad laboral. Estudios académicos recientes señalan un aumento del 25% en la productividad laboral (16% de media) tras la adopción de la IA.
En todos los sectores y funciones, la IA generativa podría aplicarse para ayudar a condensar los procesos burocráticos, mejorar la experiencia del cliente y agilizar la codificación y la creación de contenidos. Actualmente, la aplicación de IA más citada es la automatización del marketing, seguida de cerca por los bots de chat y el análisis de voz, texto y datos. Como muestra una encuesta de Goldman
Sachs Global Investment Research, las empresas esperan que estas aplicaciones sigan siendo las más comunes en los próximos meses, al menos hasta que se desarrollen aplicaciones empresariales de IA más especializadas.
Además de constatar un aumento considerable de la productividad general, varios estudios académicos ofrecen otros datos relevantes para evaluar el impacto de la IA generativa. Según destacan Brynjolfsson, Li y Raymond en Generative AI at Work (National Bureau of Economic Research, 2023) otro de los impactos destacados de la IA es su aplicación en el aprendizaje. Los investigadores observaron que las mejoras en la productividad laboral eran mucho mayores para los trabajadores novatos que para los experimentados, lo que sugiere que la IA podría acelerar y mejorar notablemente los procesos de aprendizaje, suponiendo un beneficio algo más reducido para los trabajadores que ya son eficaces y que cuentan con experiencia en su labor.
La tecnología por sí sola no crea valor. La única forma de aprovechar todas las ventajas de la tecnología es combinar los esfuerzos de despliegue y ampliación con los cambios organizativos adecuados. Es fundamental trazar un mapa de su ecosistema de IA generativa y reconfigurar su empresa para lograr el amplio cambio necesario para aprovechar al máximo estas tecnologías. Los directivos tienen la responsabilidad de determinar en qué ámbitos la IA generativa puede aportarles un valor competitivo real y guiar a sus empleados durante la implantación.
Además, la implementación requiere que los líderes consideren cómo planificar para un entorno en rápida evolución mientras gestionan los riesgos. Deben tener en cuenta la evolución de la normativa sobre IA a la hora de desarrollar marcos claros de políticas, prácticas y herramientas para toda la empresa.
Hay una serie de elementos que hacen que las transformaciones relacionadas con la IA sean más difíciles que otras transformaciones. Esto tiene que ver con el amplio propósito de la tecnología que afecta a todos los miembros de una organización y que requiere barreras éticas y de comportamiento, todo ello en un contexto en el que todo el mundo es novato y necesita de una mentalidad de crecimiento y experimentación.
Por todo ello, es clave no perder de vista el lado humano de esta transformación, que es uno de los elementos más importantes del éxito de la integración tecnológica. Las organizaciones tendrán que gestionar el talento para anticiparse a las carencias de la IA de nueva generación y sacar el máximo partido a su inversión. Pueden invertir en la mejora de las competencias, incorporar casos de uso de la IA generativa en las cargas de trabajo actuales y fomentar la confianza entre los empleados para mostrarles cómo la IA puede encajar en su trabajo diario, pero es fundamental hacerlo con un sólido enfoque de gestión del cambio.
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