Tomo prestado el titulo de la serie de RadioFicción de OndaCero. Un peculiar ejercicio de radio teatro con entrevistas a personajes históricos o recreación de situaciones peculiares. Lo que está pasando en el campo de la IA se asemeja a estas ficciones sonoras. Están pasando cosas que nos sorprenden. Nuestra primera reacción es “esto no puede ser, seguramente es mentira”… pero está pasando. En este artículo te invito a reflexionar sobre estas situaciones, cuáles son reales, cuáles no, y en concreto sobre cómo se puede afrontar la implantación y el gobierno de estas nuevas capacidades que nos trae la IA generativa.

En un mundo lleno de oportunidades…

La IA se ha convertido en la tecnología más importante desde la llegada de Internet. Está destinada a impactar de forma disruptiva en la empresa y la sociedad, porque ofrecen nuevas oportunidades de crear valor en todos los sectores y áreas de actividad. Algunos ejemplos: La ayuda que puede prestar a los equipos de Tecnología a escribir código permite que los codificadores automatizados mejoren la productividad de los desarrolladores en más del 50%. En los equipos de marketing para crear contenido para la comunicación con los clientes. Se espera que, en dos años, el 30 % de todos los mensajes de marketing se desarrollen con la ayuda de sistemas de IA generativa. En la atención a clientes los asistentes y los agentes de IA pueden gestionar consultas de clientes, recomendar soluciones rápidas y guiarlos a la información que necesitan. En el desarrollo de productos, las empresas pueden usar IA generativa para crear prototipos rápidamente. Las compañías farmacéuticas, por ejemplo, ya han comenzado a explorar el uso de IA generativa para generar secuencias de aminoácidos y nucleótidos de ADN, reduciendo la fase de diseño de medicamentos de meses a semanas…

Podríamos seguir pero el tema parece estar claro. ¿Estamos hablando de meros mensajes de marketing o de realidades ciertas que llevan a resultados tangibles en la empresa? ¿cuanto de verdad (entendida como aplicación real) hay en estas posibilidades?

Estos casos de uso nos están señalando la tierra prometida, pero para la gran mayoría de las empresas hay que cruzar el Jordan, y me temo que no tenemos 40 años para hacerlo.

Mientras que la inversión en IA es masiva (En los últimos cinco años, las inversiones de capital riesgo en IA han ascendido a 290.000 millones de dólares (1) la implementación efectiva está aun muy rezagada. En comparación, China, aunque con menores inversiones, ha logrado una tasa de adopción mucho más alta, con el 58% de sus empresas utilizando IA (2). Algunos datos mas:

• Según Microsoft en su informe “Estudio de IA: Inteligencia Artificial en España” la mayoría de las empresas españolas cuenta con proyectos piloto de Inteligencia Artificial (IA), pero sólo un 20% ha ido más allá de fases iniciales de pruebas de concepto, frente a una media del 32% en el resto de los países europeos participantes (3)

• Un 27% de las empresas españolas que en algún momento han puesto en marcha proyectos de inteligencia artificial los han paralizado por completo. En paralelo, el 61% está reduciendo su inversión en IA. Son datos de un estudio de Qlik a altos ejecutivos del ramo, quienes aluden como razones a una cierta dosis de escepticismo, falta de cualificación y dificultades regulatorias (4)

• La adopción de IA en empresas medianas (de 50 a 249 empleados) alcanza el 19,8%, según datos recientes del INE (5)

En palabras de Andres Pedreño (6): “Algunas empresas en vez de diseñar una estrategia bien concebida y a largo plazo están más por la labor de improvisar acuerdos “de marca” con grandes tecnológicas en una suerte de “blindaje” de imagen. Esto les permite en los Consejos presentar que se está apostando por la IA, a través de acuerdos relevantes con grandes tecnológicas. En realidad, es un “café para todos” cuyo único ganador es la parte contratada”.

Otro de los problemas es que sin una estrategia de datos clara la IA queda desconectada de los activos clave de la empresa. No genera ventajas sostenibles, no escala y, lo que es peor, puede ser fácilmente sustituida por cualquier proveedor externo.

Mientras esto ocurre, como ha pasado en la adopción de otras tecnologías, son los propios trabajadores de las empresas los que comienzan a usar esta tecnología sin el apoyo de sus jefes, muchas veces pagando de su propio bolsillo las herramientas que debería proporcionar su empresa. En estos casos la implantación de la IA se parece mas a un monte donde pastan las cabras cada una por su lado, que a un movimiento estructurado y guiado por una hoja de ruta definida, pero quizas este enfoque sea necesario…

Como comenta Eduardo Lazcano (7) “a diferencia de la transformación digital que requería un cambio de mindset, la inteligencia artificial lo que requiere es cotidianidad”. En la transformación digital, podías permitirte un rol más pasivo, preguntando a la gente que sabía qué era lo que necesitabas. Ellos te proponían y tu aportación de valor era el ser capaz de mover el proyecto dentro de la organización, rompiendo silos, asumiendo riesgos y adaptando la mentalidad de los equipos y del comité de dirección. La IA te pide que muevas ficha primero sin preocuparte en demasía de complejidades de implantación

• En esta línea el CEO de Shopify, Tobias Lütke que en un memorando interno compartido públicamente, enfatiza que no es aceptable eludir el aprendizaje y la implementación de esta tecnología en el entorno laboral actual. Propugna que todos deben explorar sus capacidades de forma que “Antes de pedir más personal y recursos, los equipos deben demostrar que la IA no puede hacer el trabajo.” (8)

• De manera similar Colgate-Palmolive en lugar de un método descendente donde un equipo específico determina los casos de uso para cada departamento e impone un sistema de IA al resto de la organización ha optado por aplicar un enfoque horizontal: La empresa creó un centro interno a través del cual cualquier persona puede introducir instrucciones para crear un asistente de IA personalizado y resolver procesos ineficientes en su trabajo diario (9)

• Otro ejemplo tomado de las mismas fuentes: Rent a Mac, una empresa que brinda acceso a dispositivos Apple, lanzó un sistema de gestión de inventario basado en IA en 2023. Pero reconocido por sus directivos, cometió el error de publicitar el programa de IA prematuramente, sin brindar a los empleados suficiente capacitación ni contexto. Al ver la resistencia cambió su enfoque. Identificó a los “campeones de la IA” dentro de la organización: empleados capacitados en IA que podían mostrar los beneficios tangibles de la tecnología, “reduciendo la ansiedad de sus compañeros”.
• En BBVA la clave del éxito radica en un enfoque global. “Hemos trabajado desde el inicio para trasladar estos casos de uso a todos los países donde operamos. Este enfoque ha facilitado la creación de una “GPT Store” interna, una biblioteca que permite a los empleados localizar los asistentes más útiles para su trabajo” (10)

El enfoque varía según cada empresa pero parece que tiene sentido aplicar una serie de claves como son: mantener la narrativa en torno a la mejora del puesto de trabajo, no al reemplazo; establecer expectativas claras sobre cómo afectará los roles de las personas al permitir que los empleados experimenten y ofrezcan retroalimentación.

Podría mencionar mas ejemplos pero está claro que si la IA se implementa como si fuera una solución externa a los problemas reales de la empresa, sin anclarse en su cultura, procesos, capacidades o datos particulares, se convierte en un artefacto decorativo más (andres pedreño). “Este modelo de adopción, guiado más por la lógica comercial de los proveedores que por el aprendizaje organizativo, bloquea la posibilidad de experimentar, equivocarse y ajustar desde dentro, que es lo que realmente da lugar a una cultura de innovación”

Democratizar la IA

Siguiendo este razonamiento parece que tiene sentido conjugar por un lado, la participación del máximo de los empleados posibles, y por otro un entorno estructurado que confiera valor y escala a esta implicación personal. En mi opinión pasa por dos actividades: Democratizar y Crear una gobernanza de la IA.

Cuando se habla de democratizar una tecnología, a menudo se hace referencia a democratizar su uso, es decir, facilitar su utilización a un amplio abanico de personas. En este sentido, por ejemplo democratizar la IA para Microsoft es “infundir inteligencia a cada aplicación con la que interactuamos, en cualquier dispositivo, en cualquier momento”, “reduciendo los costes de adquisición y funcionamiento y proporcionando interfaces intuitivas para facilitar la interacción”. (11)

Pero tambien es Democratizar el desarrollo de la IA, es decir, en ayudar a un mayor número de personas a contribuir a los procesos de diseño y desarrollo de la IA. Por ejemplo, compartir modelos de código abierto permite contribuciones más numerosas y diversas al desarrollo de modelos.

Un tercer sentido se refiere a la democratización de los beneficios de la IA, facilitando la distribución amplia y equitativa del valor acumulado por las organizaciones que construyen y controlan capacidades avanzadas de IA. La democratización de los beneficios suele ser una de las principales preocupaciones de los gobiernos y la sociedad civil, preocupados por el aumento de las brechas socioeconómicas y de poder y por el bienestar de los ciudadanos.

Por último también se habla de la democratización de la IA en relación a su gobierno garantizando que las decisiones en torno a cuestiones como el uso, el desarrollo y los beneficios de la IA reflejen los intereses y las preferencias de las personas afectadas

La gobernanza de la IA y los resultados

El desarrollo de soluciones low-code y no-code mas el entrenamiento de los modelos de IA generativa con los datos de la empresa va a suponer un auténtico salto cualitativo en el desarrollo de una estrategia de implantación aplicada a cada situación.

Según Gartner en 2027, más del 50 % de los modelos de IA generativa utilizados por las empresas serán específicos de su sector o de un departamento concreto, partiendo de aproximadamente el 1 % en 2023. Los modelos de dominios pueden ser de menor tamaño, menos intensivos computacionalmente y reducir los riesgos de alucinación asociados con los modelos generalistas

Las empresas, cada en su nivel de escala, deben dotar de significado al concepto de democratizar la IA definiendo su ambición (casos de uso), las herramientas y datos necesarios, los modelos a utilizar, el impacto en los puestos y funciones y por último cuáles son las reglas de experimentación que vamos a seguir.

Complementando a esta definición de democratización de la IA, el desarrollo de la gobernanza pone el énfasis los mecanismos necesarios para la gestión y en la mitigación de los posibles riesgos, asegurando que la aplicación de la IA es ética, transparente y conforme a las regulaciones vigentes. (12). Contar con un marco de gobernanza permite a las empresas establecer políticas claras para supervisar y auditar sus sistemas. Esto no sólo mitiga el riesgo de decisiones erróneas o sesgadas, sino que también asegura la protección de datos sensibles y el cumplimiento con las normativas en constante cambio. En un entorno tan dinámico y regulado, tener una estrategia de gobernanza bien definida no solo es un salvavidas, sino también una ventaja competitiva.

Pero estas dos actividades estarían cojas si no ponemos una “tercera pata al banco”. Dar consejos sobre estos temas, por muchas canas que peinemos no es sencillo. Tendemos en enfocarlos desde un único punto de vista cuando lo importante es centrarse en el resultados. Genis Roca comentaba hace poco que “para conseguir resultados hace falta una visión, quizás también cambiar el estilo, adaptar los métodos e incorporar herramientas. Pero siempre con los resultados en el punto de mira”.

Los resultados son el objetivo de la implantación de la IA guiada por su enfoque de democratización y el modelo de gobernanza adecuado. El tercer ingrediente es que se invierta en proyectos que corresponden con las prioridades del negocio y la rentabilidad de la inversión. Que el tiempo y los recursos invertidos se perciban como algo creíble y util.

Democratizar el uso de la IA e institucionalizar su gobernanza no solo permite escalar, sino también construir ventajas competitivas sostenibles.

En el capítulo de RadioFicción que escuche, lo que era real y pasaba en directo lo aportaban la producción de los periodistas y locutores. La “mentira” era el contenido del programa, la ficción. En la IA la “mentira” que es la propuesta de productividad se irá aclarando a medida que esté pasando en nuestra empresa

miguel a. rodriguez

Fuentes

1. https://es.weforum.org/stories/2024/06/como-esta-invirtiendo-el-capital-riesgo-en-ia-en-las-cinco-principales-economias-mundiales-y-configurando-el-ecosistema-de-la-ia/
2. https://www.ituser.es/estrategias-digitales/2024/09/el-77-de-la-industria-china-utiliza-la-ia-frente-a-solo-el-15-de-la-europea
3. https://pulse.microsoft.com/es-es/transform-es-es/na/fa1-articial-intelligence-report-at-a-glance/
4. https://www.elespanol.com/invertia/disruptores/grandes-actores/empresas/20250309/burbuja-inteligencia-artificial-empieza-pincharse-proyectos-paralizados-inversiones-declive/929157225_0.html
5. https://www.ontsi.es/sites/ontsi/files/2024-11/indicadores-de-uso-de-inteligencia-artificial-en-las-empresas-espanolas-2023--2-.pdf
6. *Por qué las grandes empresas no están aplicando correctamente la IA en España*
   https://www.linkedin.com/pulse/por-qu%C3%A9-las-grandes-empresas-est%C3%A1n-aplicando-la-ia-en-pedre%C3%B1o-mu%C3%B1oz-o0sbf/
7. https://eduardolazcano.substack.com/p/el-enfoque-utilitarista-hacia-la
8. https://www.kippel01.com/pro/tobias-ltke-shopify-insta-empleados-adoptar-inteligencia-artificial-para-evitar-estancamiento-laboral
9. https://www.businessinsider.com/how-to-prevent-employee-skepticism-push-back-gen-ai-2025-3)
10. https://www.epe.es/es/activos/20250108/bbva-incorpora-inteligencia-artificial-banca-113200360
11. https://es.carnegiecouncil.org/media/article/what-do-we-mean-when-we-talk-about-ai-democratization
12. https://opensistemas.com/por-que-la-gobernanza-de-la-ia-es-importante/