A medida que intentan justificar el uso de la IA en el lugar de trabajo, las empresas están descubriendo el valor de integrar agentes de IA en plataformas de inteligencia empresarial y de experimentar con herramientas capaces de analizar múltiples fuentes y generar resultados multimedia.
Las primeras pruebas corporativas con servicios de IA on line resultaron, como poco, un tanto decepcionantes. Esto explica en parte que Gartner sitúe la IA generativa en la conocida “fase de desilusión”. Muchas compañías concluyen que los populares chatbots hacen perder más tiempo del que ahorran en aplicaciones reales. Apenas un 8% considera que las herramientas más avanzadas justifican su uso.
Un directivo lo resume así: “No discuto que una herramienta de IA integrada con correo y documentos haya ahorrado media hora diaria a cada uno de nuestros mil trabajadores —500 horas al día—. Lo que discuto es que eso nos permita prescindir de sesenta empleados. No hemos despedido a nadie”.
Aquello era el pasado. Hoy casi el 85% de las empresas afirma que la IA en línea aporta valor, y más de la mitad asegura haber encontrado aplicaciones por las que está dispuesta a pagar. ¿Qué ha cambiado? Y, sobre todo, ¿basta para justificar las enormes inversiones que los gigantes tecnológicos han dedicado a estas herramientas? Las propias empresas nos dan pistas.
Lo primero es sencillo. Aunque alrededor del 60% de los empleados usa ordenador y podría utilizar herramientas de IA, sólo el 28% realiza tareas en las que la IA puede aportar valor real. En el resto, el ahorro de tiempo es marginal y los errores —las famosas “alucinaciones”— pueden dejar sin efecto cualquier mejora. Para ese 28% clave, los “trabajadores del conocimiento”, las instrucciones típicas de un chatbot tampoco eran la mejor opción. Por eso las empresas empezaron a buscar herramientas orientadas a ellos… y ahí encontraron valor.
Ese hallazgo tiene un punto común y dos vías distintas.
En común, el hallazgo reside en la constatación de que hacer preguntas sencillas a un modelo generativo o usar la IA integrada en el correo o el procesador de textos apenas cambia nada. Las interacciones simples aumentan el riesgo de malentendidos sin aportar conocimiento nuevo. Para obtenerlo había que ir más allá: hacia el enfoque de los agentes de IA.
Entre las empresas que obtuvieron valor, dos tercios lo lograron integrando IA con herramientas de inteligencia empresarial. IBM ha impulsado este modelo “integrado”, lo que puede explicar su rápida adopción. Según las compañías, la IA era capaz de detectar patrones o información en los datos que incluso los trabajadores especializados pasaban por alto. El ahorro de tiempo y la calidad del análisis justificaban la inversión.
La segunda vía, adoptada por un 35% pero con un mayor nivel de entusiasmo, consiste en usar herramientas que ofrecen algo más que respuestas: son auténticos agentes interactivos. Dos de las más citadas son Gemini Deep Research y NotebookLM de Google, capaces de generar informes exhaustivos o analizar documentos de múltiples fuentes para producir resúmenes en audio tipo pódcast.
Lo que gusta a los usuarios de Deep Research es la profundidad del contenido y la abundancia de referencias. Más de la mitad afirmó que los informes son en sí mismos reveladores. En mi caso, probé la herramienta con un informe sobre el mercado de equipos de red desde 1980 y los factores que impulsarán su futuro. El resultado reflejaba con precisión mi experiencia como analista, destacando IA y el acuerdo HPE–Juniper como hitos clave. Todo ello, en más de veinte páginas generadas a partir de una sola frase.
La opción de salida en audio, aunque probada por sólo una quinta parte de los usuarios, es la que despertó un entusiasmo generalizado. Equipos de ventas, marketing y planificación valoran obtener un pódcast comparativo a partir de materiales propios y de la competencia, o incluso de las transcripciones de resultados empresariales. La utilidad para formación, preparación de reuniones y generación de argumentos de venta fue uno de los aspectos más destacados.
Varias empresas mencionaron un problema: los derechos de autor. Aproximadamente la mitad se mostró reticente a publicar material generado por IA ante la incertidumbre jurídica, aunque esto no frenó los usos internos. En algunos casos, los departamentos legales aprobaron usos externos concretos.
¿Y los errores? Menos del 10% tuvo que descartar resultados en algún caso. La mitad atribuyó los fallos más a instrucciones mal planteadas que a errores analíticos del modelo. En mis pruebas tampoco detecté problemas graves; de hecho, los resultados habrían podido publicarse con pocas modificaciones.
Entonces, ¿eliminará la IA trabados, el mío incluido? Personalmente no la usaría para producir contenido que firmara como propio, pero sí he publicado ejemplos claramente marcados como experimentos con IA, con buena recepción. Creo que estas herramientas pueden ser muy útiles en investigación, aunque sigo pensando que mi criterio es mejor que el suyo. Pero quizá eso sea se pueda comparar a afirmar que una espada hecha a mano es mejor que una fabricada en serie. Puede ser cierto, pero irrelevante: aproximadamente la mitad del contenido nuevo en Internet ya se genera por IA.
Los testimonios de las empresas me han sorprendido y obligado a replantearme cosas. No creo que la IA vaya a destruir empleos ni a la humanidad en sí misma, pero sí creo que tendrá un impacto comparable al de la revolución industrial. Igual que entonces nadie pudo competir sin maquinaria, creo que los trabajadores del conocimiento tampoco podrán prescindir de la IA. Puede que ya sea el caso.
Pero ¿será suficiente todo esto para justificar el entusiasmo inicial? Quizá, pero no para sostener un ritmo continuo de inversión. No basta con impactar al 28% del 60% de los trabajadores. OpenAI parece apuntar hacia un modelo de herramientas para ese 28%, pero agentes de IA para el resto. Google, Amazon, Microsoft y Salesforce también apuestan fuerte por los agentes. Así que dejemos atrás las visiones apocalípticas: la realidad —herramientas de IA frente a amenazas de IA, agentes soberanos frente a nubes puras— empieza a tomar forma. Quienes entiendan este cambio ganarán; quienes no, deberían reconsiderar su estrategia. Hay mucho ruido alrededor de la IA, sí, pero no es sólo ruido.
Fuente: CIO