La inteligencia artificial (IA) se convirtió en uno de los temas más discutidos del ámbito empresarial. Durante la quinta edición de Fenicio Talks, los especialistas Pablo García, CEO de Urudata, y Eduardo Mangarelli, decano de la Facultad de Ingeniería de la Universidad ORT, analizaron cómo la tecnología está impactando en la competitividad de las empresas y cuáles son los desafíos reales de su implementación.
“Estamos en un ciclo donde las empresas están experimentando. Hay una necesidad a nivel ejecutivo de tener proyectos de IA, con una tasa de fracasos enormes, porque si uno no arranca con un objetivo claro de negocio que impacte los indicadores clave de la organización, en general son proyectos de bajo compromiso”, explicó Pablo García, al abrir el debate.
El ejecutivo señaló que “las áreas de ventas y marketing son los grandes adoptadores hoy en día, pero no es una inteligencia artificial estructural que cambia el negocio. Simplemente es un sabor de IA que acelera el trabajo del trabajador, con datos y con información”.
García agregó que en el sector tecnológico “no hay empresa que no esté invirtiendo y viendo cómo impacta su negocio”, y que los grandes productores de modelos están concentrando esfuerzos en ese espacio. Aun así, destacó que el uso personal de la tecnología sigue predominando: “La gente sigue usando ChatGPT tres cuartas partes del tiempo para actividades personales y un cuarto del tiempo para actividades laborales”.
Por su parte, Eduardo Mangarelli remarcó que es clave distinguir entre la IA en general y la inteligencia artificial generativa, que hoy concentra la atención. “La mayoría de las veces cuando estamos teniendo esta conversación estamos pensando en inteligencia artificial generativa, que es el fenómeno más reciente. Pero también es responsable decir que hace más de 20 años que construimos distintos tipos de sistemas de inteligencia artificial para distintos usos, como reconocimiento de imágenes, optimización de rutas o forecasting financiero”, afirmó.
Mangarelli propuso una forma de visualizar la adopción de la IA en las organizaciones a través de “cuatro grandes cuadrantes: la productividad personal, la productividad organizacional, el desarrollo de software y la construcción de productos o soluciones basados o integrados con inteligencia artificial generativa”.
Sobre el primer cuadrante, indicó que “la productividad personal utilizando estas herramientas es una consecuencia de que también sepa utilizarlas” y advirtió que “estas herramientas tienen el beneficio y el riesgo de que son muy fáciles de usar, y cuando digo el beneficio y el riesgo, es porque es muy fácil utilizarlas de forma no efectiva”.
En cuanto al desarrollo tecnológico, Mangarelli sostuvo que las empresas buscan “generar una mejora de eficiencia, de productividad y de calidad” a través de la IA, mientras que la cuarta categoría se enfoca en crear experiencias nuevas para clientes y usuarios: “El escenario de hacer un chat inteligente es el piso del piso de lo básico. Hoy no es ni complejo ni caro. La experiencia más rica empieza cuando empiezo a entender cuál es la necesidad real de mi usuario o de mi cliente”.
Del aprendizaje al impacto empresarial
García profundizó en la importancia de usar la IA con un propósito medible. Relató una experiencia en el Banco BCI de Chile, donde lideró una transformación tecnológica: “Me encontré con un piso lleno de data scientists que me traían cosas espectaculares, pero no movían ningún indicador clave del banco. No mejoraban la experiencia de usuario ni las ventas.”
“Se estaban enfocando en bajarle fricción a la venta y en bajar el costo de venta. Entonces reenfocamos todo el proceso de ciencia de datos en mejorar la experiencia de usuario, anticiparnos al cliente, darle recomendaciones que realmente le aportaran valor”, señaló. Según García, ese cambio de foco “empezó a tocar la rentabilidad” y contribuyó a que el banco ganara participación de mercado.
Mangarelli abordó los desafíos de aplicar IA en la empresa y la necesidad de formación técnica para reducir errores: “Conocer una tecnología implica entender qué tipos de problemas resuelve, qué tipos de problemas no resuelve, entender cuándo no lo resuelve, por qué no lo resuelve, y saber qué tan lejos o qué tan cerca estamos de que lo resuelva”.
Sostuvo que las organizaciones están implementando distintas estrategias, desde capacitaciones formales hasta hackathons internos, para entrenar a sus equipos. “Estas herramientas son muy fáciles de usar, pero también muy fáciles de usar mal. Si lo sé usar de forma efectiva y sé cuándo usarlo y cuándo no, reduzco significativamente las alucinaciones”, advirtió.
García complementó esa visión con una mirada práctica: “El proceso de decisión de cómo aplicar una tecnología nueva implica incertidumbre. Es un proceso tradicional de innovación dentro de una organización: juntar ideas, ordenarlas en cuadrantes, entender cuáles aportan valor y experimentar para fallar barato”.
Citó un informe del MIT que indica que “el 95 % de los proyectos de IA fracasa” y agregó: “Si no estoy cancelando proyectos, no estoy haciendo un push de la frontera. No estoy innovando realmente. Se tienen que morir la mayoría de los proyectos; tienen que llegar a producción unos pocos”.
Mangarelli coincidió en que la clave está en el equilibrio: “El desafío para todos nosotros es ubicarnos en el lugar correcto entre sobreestimar y subestimar. Un día leemos que el 95 % de los proyectos fallan, y al otro que la IA puede extinguir a la humanidad. Lo importante es el análisis de qué hay detrás de esos títulos”.
Sobre el futuro, evitó hacer predicciones cerradas: “Cada vez van a resolver problemas más complejos, van a ser más naturales en el diálogo, más rápidos y más baratos. Pero el impacto real dependerá de cómo decidamos usarlos”.
García cerró con una reflexión sobre el cambio cultural que implicará la adopción generalizada: “La IA se va a integrar de muchas formas distintas. La vamos a usar sin darnos cuenta, como una herramienta más. Depende de cómo nosotros decidamos adoptarla y de que esté disponible de forma simple y útil para todos".
