Davos 2024: Qué piensan 5 líderes empresariales sobre la adopción de la IA y la gestión de los riesgos asociados

A pesar de sus importantes consecuencias en la reorganización de los puestos de trabajo y la posible sustitución de algunos de ellos, la inteligencia artificial (IA) dará lugar a una serie de nuevas funciones, según se indica en el Informe sobre el Futuro del Crecimiento 2024, publicado recientemente.

Desde el punto de vista del crecimiento de la innovación, la IA plantea una cuestión cada vez más importante: ¿Dónde encontrar el talento requerido en algunas de estas funciones de rápido crecimiento y evitar un escenario en el que la disponibilidad de talento se convierta en una limitación para el desarrollo y el crecimiento económicos?

Por otra parte, el crecimiento exponencial del mercado global de IA también pone de relieve la necesidad de establecer estándares y marcos que garanticen prácticas y adquisiciones responsables en este ámbito, especialmente para las empresas comerciales.

¿Cómo afrontan las empresas estos retos al tiempo que aprovechan el potencial de la IA? Aquí, 5 líderes empresariales comparten sus puntos de vista sobre cómo sus empresas están explorando este campo.

Jeff Schumacher, CEO, Grupo NAX

La IA es la siguiente frontera en una larga lista de tecnologías disruptivas, que ofrece a las empresas un inmenso potencial para crear valor y resolver retos complejos, como la reducción de emisiones de Alcance 3. Sin embargo, para hacer realidad la promesa de la IA, las empresas no solo deben adoptarla, sino también operacionalizarla.

Este proceso implica conectar modelos de IA con acciones observables, utilizando datos que posteriormente se introducen en el sistema para completar el bucle de retroalimentación. El elemento crítico radica en la automatización de estos pasos, lo que permite iteraciones rápidas de autoaprendizaje que impulsan la mejora continua y la innovación.

Sin embargo, al perseguir este objetivo, los líderes a menudo se enfrentan a limitaciones arraigadas en la experiencia, perjudicada por funciones tecnológicas inundadas de atrasos y deuda técnica de sistemas críticos dependientes de tecnologías obsoletas. Estos retos ponen de manifiesto la inviabilidad de intentar la transformación desde dentro: es demasiado largo, costoso y arriesgado.

Al reconocer estos obstáculos y la creciente necesidad de afrontar problemas sistémicos a gran escala, las empresas están forjando cada vez más alianzas estratégicas con empresas de software y servicios. Estas colaboraciones reflejan la evolución del panorama de las prácticas del sector y sirven de catalizador para que las empresas creen soluciones innovadoras a retos que antes parecían insuperables.

Carmine Di Sibio, Presidente Global y CEO, EY

La mayor amenaza para la adopción de la IA por parte de las empresas no es la falta de deseo, sino de confianza. En una encuesta reciente de EY, casi el 70% de los CEO revelaron que la incertidumbre en torno a la IA generativa representaba un desafío para el desarrollo y la ejecución rápida de una estrategia.

Las preocupaciones de los dirigentes no carecen de fundamento. Consideremos los chatbots de IA: producen errores o "alucinan" el 3% de las veces y en algunos casos los incidentes alcanzan el 27%. Las empresas también tienen reservas sobre la privacidad de los datos, la difusión de información errónea y la propiedad intelectual. En sectores en los que la IA generativa tiene un inmenso potencial para mejorar vidas -como la salud, los servicios financieros y la logística-, estos riesgos son insostenibles. De hecho, lo son para la mayoría de las empresas.

Toda nueva tecnología pasa por una fase de exageración antes de alcanzar su pleno valor. Sin embargo, navegar entre esas dos fases puede ser complicado. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones beneficiarse de la IA con confianza? Un primer paso importante es implantar mecanismos de gobernanza dirigidos por las personas. Por ejemplo, los principios de IA de EY abarcan consideraciones cruciales como la rendición de cuentas, la seguridad, la transparencia y la sostenibilidad. También implica utilizar la aportación humana para "afinar" los modelos e interpretar los resultados. En otras palabras, para liberar el valor de la IA, debemos poner a las personas en el centro.

Al fin y al cabo, las tecnologías de las que dependemos -desde Internet hasta los teléfonos móviles- fueron en su día estrategias de transformación impulsadas por la IA para optimizar el desempeño y fomentar la confianza en esta tecnología que cambia las reglas del juego.

Lisa Heneghan, Jefa de Digital, KPMG

La IA es, sin duda, el momento "Internet" de nuestro tiempo. La velocidad a la que se debatirá, adoptará y mejorará sorprenderá incluso a los partidarios más entusiastas. En la encuesta Panorama de los CEO (CEO Outlook) de KPMG, el 70% de los altos ejecutivos nos dijeron que la IA generativa es su principal prioridad de inversión y que dará sus frutos en los próximos tres a cinco años. Está claro que, a pesar de la incertidumbre económica, los CEO están decididos y determinados a hacer que la IA funcione para ellos.

Para líderes corporativos, el peligro en estos momentos es el "miedo a quedarse afuera", que impulsa decisiones que podrían afectar a los beneficios a largo plazo o crear nuevos retos éticos o de ciberseguridad. Se trata de un delicado equilibrio entre los adoptadores tardíos, que pueden perder oportunidades de crecimiento de oro, y los adoptadores tempranos, que se arriesgan a tomar medidas impulsivas que podrían resultar contraproducentes.

Las empresas deberían empezar a invertir hoy. La comprensión del argumento comercial no tendrá que ver con el ahorro, sino con experiencia y habilidades, que ayudarán a identificar las oportunidades. Hay que centrarse en sentar las bases y crear las plataformas tecnológicas adecuadas que sean lo suficientemente ágiles como para adaptarse a la rápida evolución del panorama de la IA. Es mejor probar y aprender ahora que observar y perder la oportunidad de liderar el cambio: el tiempo de comercialización es más importante que la perfección.

Dr. John Markus Lervik, Jefe de Estrategia y Desarrollo y Cofundador, Cognite

Las empresas industriales se enfrentan al dilema de la revolución de la IA. Cómo pueden innovar para ser competitivas en términos de IA siendo que las alucinaciones son inaceptables en operaciones de activos críticos en energía y manufactura?

El envejecimiento de la fuerza laboral industrial, la escasa alfabetización de datos, la dificultad para atraer talentos, los entornos de trabajo peligrosos, y las necesidades de optimización y sostenibilidad cada vez más complejas exigen soluciones basadas en la IA, incluida la robótica de IA. Con la innovación disruptiva de la IA generativa ocurriendo en todos los ámbitos de la sociedad, los consejos de administración de las empresas industriales dan cada vez más prioridad a la estrategia y la inversión en IA. Pero, ¿cómo hacer que la IA generativa funcione en sectores en los que la seguridad es la máxima prioridad?

La respuesta es sorprendentemente sencilla. Combinando grandes modelos de lenguaje de IA generativa con gráficos de conocimientos industriales. Si los gráficos de conocimientos resultan tan nuevos para ti como los grandes modelos lingüísticos, es porque, en el contexto de la transformación digital, son más conocidos como los modelos de datos que impulsan los gemelos digitales. Desde esa perspectiva, los grandes modelos lingüísticos necesitan gemelos digitales para que la IA generativa funcione para la industria.

Los gemelos digitales proporcionan una representación digital determinista, en tiempo real, gobernada y de acceso controlado de los activos del mundo real con todos sus procesos, mientras que los grandes modelos lingüísticos ofrecen una interfaz conversacional en lenguaje natural para que cualquiera pueda acceder al gemelo digital y obtener información y análisis. Todos salimos ganando.

Anant Maheshwari, Presidente y CEO, Regiones de Alto Crecimiento Global, Honeywell

La IA está creando rápidamente nuevas oportunidades en todos los sectores, aunque la mayoría de las empresas todavía están intentando definir cómo utilizarla para influir positivamente en las pérdidas y ganancias. Acelerar la IA en la automatización de la tecnología operativa (TO) es una oportunidad. La TO ha aprovechado la automatización del control durante décadas, y es aquí donde la IA puede convertirse en el salto lógico hacia adelante.

Alcanzar este objetivo requiere que las organizaciones adopten un nuevo libro de jugadas integrado de software y hardware para TO como habilitador crítico de la automatización. Además, se necesitan socios tecnológicos adecuados para combinar un mosaico de sistemas de TI y TO bajo una estrategia común y una ejecución coherente basada en sistemas de control integrados. Si se hace bien, los beneficios serán considerables.

Un ejemplo de tal automatización puede verse en una empresa inmobiliaria que ha reducido la intensidad energética en su cartera internacional de edificios. Ha conseguido mayores ingresos de inquilinos que desean una vía basada en datos para reducir las emisiones de alcance 3. Otro ejemplo puede verse en una empresa global de energía que ha reducido drásticamente el tiempo de inactividad y los costes asociados y ha aumentado los ingresos por producción mediante el despliegue de controles habilitados por IA en todos sus activos de TO.

Estos "pioneros" están aprovechando la IA para influir positivamente en las pérdidas y ganancias e impulsar una mayor rentabilidad para los accionistas. Sin embargo, el ritmo de evolución de la IA es evidente y las empresas deben actuar ya en la automatización de las TO impulsada por la IA para no quedarse atrás.