La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa para ser ya una realidad que atraviesa sectores clave como la salud, la educación, la industria o la gestión ambiental. Los desafíos que plantean están muy presenten en las empresas y sobre ellos se ha arrojado luz en el último Tech Insider organizado por Business Insider España en colaboración con Securitas Direct e hiberus.

Durante la jornada, la directora general de IA en el Ministerio para la Transformación Digital y la Función Pública, Aleida Alcaide, dejó sobre la mesa la realidad de que muchos proyectos piloto se quedan en el cajón. Pero no solo. No se olvida Alcaide de que el mayor reto, más allá de la infraestructura es poder disponer de unos datos suficientes y ordenados "con los que construir los famosos agentes IA", ni tampoco de los riesgos de la IA. Y precisamente en la primera mesa redonda de la jornada, moderada por Natalia Hernández, redactora jefa de Business Insider España, se ponía el foco en el estado actual de la IA, tanto desde el punto de vista tecnológico como normativo y ético.

Porque este despliegue acelerado de la IA plantea retos importantes como el impacto energético, el sesgo algorítmico, la calidad de los datos o el riesgo de perpetuar desigualdades sociales. El primero en intervenir en la mesa redonda fue Eric Maciá Lang, Head of R&D Legal Consulting en PONS IP. Desde su punto de vista estamos ante un "momento de mucha actividad pero que se conjuga con un grado de incertidumbre". Y esas dudas empiezan por cómo aplicar los marcos legislativos que tenemos: "Muchas empresas y pymes generan los sistemas de IA en el marco de proyectos de innovación abierta con otros partners y les surgen dudas sobre si lo controlarán. Es complejo. No es un software sino hay datos, metodología, modelos, algoritmos utilizados... hay muchos activos en la trastienda".

Amel Fernández, especialista en IA y Prompt Designer en QDQ Media asegura que "vivimos la era del pollo antes que el huevo. Vemos una explosión en infraestructuras, herramientas, automatizaciones... pero son pocas las empresas que rentabilizan o ahorran costes con ello o crean un cambio real".  Echa en falta resultados tangibles y rentables en los proyectos que integran la IA. 

Uno de los problemas de hoy en día es que "la mayoría de las personas no sabe cómo hablar a una IA. Muchos utilizan órdenes negativas en sus promt cuando en realidad en lugar de decirle no hagas esto hay que decirle solo haz esto". Son pequeños detalles que al final provoca desconcierto y también "miedo. En muchas formaciones veo sorpresa y miedo. La gente dice qué vamos a hacer con esto y qué va a ocurrir. Hay un gran reto en formación". 

En la misma línea la tercera ponente de la mesa, Manuela Delgado, Innovation Technology and IA Creative Strategist, tiene claro que "la divulgación es un punto para hacer hincapié". También resalta la importancia de los datos. Así en el sector de la salud y de la ciencia e investigación científica "es donde más se están viendo los resultados porque confluye que estaba preparado el camino para la IA".

Uno de los retos que se abordan en esta primera mesa de Insider Tech es el impacto de la IA en el medioambiente. Lang lamenta que "hay oscurantismo sobre el coste ambiental real". Mirando al futuro tiene claro que el consumo neto de la IA va a ir incrementándose y nada de lo que se haga podrá reducir ese coste ambiental. Sí se podrá conseguir que consuma menos y habrá que ver "las fuentes de energía por las que se apuesta para alimentar a estos gigantes". 

En la misma línea Fernández demanda un ente intermedio entre estas empresas y los gobiernos para mediar en sostenibilidad porque "se va a disparar el consumo y las empresas no tienen en sus prioridades el gasto para ver cómo soy más sostenible". Delgado deja un dato: "Pedir por chatGPT las vacaciones a mi jefe consume una botella de agua".

A la pregunta de donde ven la IA de aquí a cinco años, Amel Fernández, de QDQ Media, es tajante: "lo vamos a ver en todas partes. En 2026 habrá una explosión de contenido generado por IA". Pero no solo. En un futuro cercano la fiebre por los agentes IA se seguirá expandiendo y vamos a dejar de comunicarnos e interactuar como lo hacemos ahora. "El teclado va a desaparecer y escribiremos hablando", concreta. Por su parte Manuela Delgado es "optimista" y tiene claro que "en cinco años se habrá superado la incertidumbre". 

IA si llamas a Recursos Humanos

En la segunda mesa de este Tech Insider llegó el turno de los casos reales de IA utilizados en las empresas. Para hablar de ello Natalia Hernández estaba acompañada de Karlina Paola Silfa Barreiro, Head of AI & Advanced Analytics Portfolio en Securitas Direct,  Andrés Ogayar, Data&AI Lead en hiberus,  Jacobo Garnacho, Head de AI en IBM y Javier Martínez, Head of Customer Engineering en Google Cloud. 

Uno de los primeros casos que se dieron a conocer tiene lugar en IBM. "Nos consideramos cliente cero", asegura Garnacho. "Antes de cambiar al cliente vamos a cambiarnos nosotros", reflexiona. Explica que en la compañía puede haber mínimo 400.000 empleados y ante la tesitura de preguntar más de uno y en alguna ocasión al departamento de Recursos Humanos cuántas vacaciones les quedan a los trabajadores o los días que le corresponde a alguien por paternidad "colgamos el teléfono". 

Garnacho explica que en IBM el departamento de RRHH no tiene número de teléfono ni correo electrónico al que dirigirse. "A día de hoy nadie puede hablar con una persona de RRHH ni vía correo ni teléfono y hemos conseguido que haya 11,2 millones de interacciones al año con el agente IA, que el 93% de las peticiones sean resultas sin interacción humana y se han reducido 200.000 horas de trabajo del departamento de RRHH y el porcentaje de éxito de peticiones solicitadas se queda en el 75%". 

Esta decisión ha dejado grandes retos. Uno de ellos es el humano porque "por un lado había que contar a toda la plantilla que la IA es tu aliada y por otra había que solventar que todas las respuestas fueran transparentes porque al principio algunos trabajadores eran tremendos". Y lo explica: "Si a un empleado un sistema le dice que tiene 400 días de vacaciones claramente estaba equivocado". Así nació el primer comité ético de la IA en IBM. "A día de hoy tenemos más de 70 áreas que trabajan con agentes y hemos liberado una gran cantidad de horas de trabajo y aumentado la productividad". 

Aquí Andrés Ogayar, Data&AI Lead en hiberus, hace la reflexión de que un fallo como el de reconocer 400 días de vacaciones a un trabajador puede ser la causa de que al final un proyecto se quede en un cajón. El ejemplo real que relató Ogayar es la de un distribuidor de bebidas que quería sacarle el máximo rendimiento a sus 40.000 puntos de distribución repartidos por toda España. "Necesitaba comprobar que se cumplían los acuerdos en todas las neveras donde se expone el producto en cuanto a cantidad y descuentos". 

Es imposible que un equipo de control  monitorice esos 40.000 puntos constantemente "pero se ha solucionado procesando cada semana más de 60.000 imágenes que identifica el producto expuesto y el precio y que hace la misma nevera. Con el GPOS de la foto se sabe el punto exacto donde está expuesta". Así, de mirar puestos aleatorios ahora el cliente tiene todo el control que quería sobre su producto. 

En el caso de Securitas Direct Karlina Paola Silfa Barreiro asegura que la ayuda de la IA nace de una necesidad y es que el cliente "demanda más rapidez ante situaciones reales". Así "lo abordamos y vimos que una solución es la IA, que nos ayuda a analizar millones de señalizaciones de los clientes en 500 milisegundos. Un humano podría hacerlo, pero no en ese tiempo", detalla. Así "la IA ayuda a dar el verdadero valor de una llamada de un cliente". 

En Google todavía siguen sorprendidos de la viralidad que acabó teniendo NotebookLM, "una  herramienta que inicialmente se pensó para el mundo de la educación y dio el salto cuando se le unió la funcionalidad de convertir en podcast este contenido", relata Javier Martínez. Tanto ha mejorado cuando le llegó la IA que "en Google se usa y yo mismo cuando doy una formación cojo el material y lo subo y luego lo comparto". 

Son ejemplos que han tenido un final feliz. Pero no todos los proyectos de IA acaban dando soluciones reales. "El primer aliciente para que salga adelante es el crecimiento económico y una variable es la productividad", explican desde IBM. En la misma línea Martínez tiene claro que lo importante para que un proyecto pase la fase piloto es "el retorno". Explica que "hemos pasado ya la fase de las empresas experimentando con la IA y ahora lo que se pide es un retorno cuando lo aplico". 

Y es que pasar de un piloto a una solución productiva es una delgada línea que puede acabar con ese proyecto como el piloto eterno. En el caso de ese trabajador al que se le dieron 400 días hace poner en la balanza si el que sea un porcentaje pequeño de errores pesa más o menos al tamaño del error. Es la reflexión de Ogayar. 

Así fue la jornada