Gen AI: ¡quien no corre vuela!
La adopción de ChatGPT ha sido meteórica, un fenómeno sin precedentes. Hace poco, en un bar de Madrid, escuché a dos camareros colombianos discutiendo sobre los mejores prompts para mejorar su currículum. Cuando un producto alcanza este nivel de popularidad, podemos afirmar que ha cumplido plenamente sus objetivos. De hecho, es el producto con la adopción más rápida de la historia.
Este fenómeno es extraordinario, pero si observamos el ámbito empresarial, la historia parece diferente. ¿Por qué? Más allá de utilizar ChatGPT para traducir o mejorar textos, no parece que estas herramientas se hayan integrado ampliamente en el día a día empresarial... o al menos, eso podría parecer desde fuera.
El espejismo de una adopción lenta
La realidad, una vez observamos en detalle, es mucho más interesante. Algunas empresas pioneras ya están explotando al máximo el potencial de la inteligencia artificial generativa. Por ejemplo, McKinsey utiliza Lilly, su asistente de IA generativa, desde hace más de dos años. Con más de 500.000 consultas al mes, este sistema ha mejorado la calidad y la precisión en un 20%, al tiempo que ha reducido los costes asociados a la obtención y síntesis de información en un 30%. ¿Lo más sorprendente? Este asistente se ha convertido en una herramienta imprescindible para sus equipos.
Otro ejemplo es el despacho de abogados Cuatrecasas, que utiliza Harvey, un asistente de IA que ya trabaja al nivel de un junior de segundo nivel y que, según las previsiones, pronto alcanzará un nivel más alto, similar al de un assistant. En CaixaBank, han puesto en marcha múltiples proyectos piloto y están contratando a 3.000 especialistas para integrar esta tecnología en procesos clave. Esto no son experimentos anecdóticos; son apuestas estratégicas que ya están dando frutos.
Diferentes velocidades de adopción
Queda claro, entonces, que el problema no es la adopción de la IA generativa, sino las diferentes velocidades a las que ocurre. Las grandes empresas, especialmente aquellas que compiten en mercados altamente dinámicos, ya tienen estas herramientas en producción o en fases avanzadas de prueba. En cambio, las pequeñas y medianas empresas, o aquellas en industrias menos competitivas, aún se lo están planteando. ¿Y qué pasa con la administración pública? Bueno, aquí el ritmo es claramente más lento.
Estas diferencias no solo reflejan el tamaño de la organización, sino también la cultura empresarial, la capacidad de inversión y la presión competitiva de cada sector. No es lo mismo ser una startup tecnológica que una empresa familiar en el sector agroalimentario. Pero si algo es cierto, es que nadie puede permitirse ignorar estas herramientas por mucho tiempo.
Usos prácticos, hoy y mañana
Los usos actuales de la IA generativa son muy diversos y van mucho más allá de tareas superficiales. Hoy en día, la mayoría de las organizaciones todavía no utilizan estos agentes para el servicio directo al cliente, pero esta segunda ola de aplicaciones está a punto de llegar.
Por ejemplo, Dow Chemical utiliza IA para garantizar que las facturas, los pedidos y los envíos coincidan, reduciendo errores humanos y ahorrando millones de dólares. En Standard Bank, un agente de IA responde al 99% de las consultas internas de los empleados, ahorrando tiempo y dinero. McKinsey, además de Lilly, también utiliza esta tecnología para agilizar la incorporación de clientes, reduciendo el tiempo necesario en un 90%. Otros ejemplos son PG&E, que ha logrado ahorros anuales de 75 millones de dólares, o Visa, que ha mejorado un 20% la eficiencia de su documentación técnica.
Lo más fascinante es que estos casos son solo la punta del iceberg. Según McKinsey, alrededor del 70% de las empresas del Fortune 500 ya utilizan agentes de IA generativa. Esto significa que las mejoras en eficiencia, ahorro y calidad son solo el principio.
Muy pronto veremos esta tecnología revolucionando otras áreas como las ventas, el servicio al cliente y la resolución de consultas en tiempo real. Imaginemos un mundo sin esperas al teléfono, donde los agentes de IA resuelvan problemas y realicen tareas por nosotros.
Este futuro está más cerca de lo que pensamos.
El futuro ya está aquí
Tendemos a juzgar el mundo por lo que sucede a nuestro alrededor, pero esto es un error. La realidad es que el futuro ya ha llegado, aunque, como dijo William Gibson, “no está uniformemente distribuido”. Aquellos que se mueven rápido están marcando la diferencia, mientras que quienes se quedan atrás corren el riesgo de perder competitividad.
¿Y nosotros? Las escuelas de negocios también están entrando en esta revolución. Harvard ya ha implementado aplicaciones prácticas, mientras que instituciones como IE y Esade están diseñando proyectos piloto para integrar esta tecnología en su oferta académica y operativa.
¿Y tú?
¿Y tú, qué estás haciendo? ¿Y tu organización? ¿Estás preparado para adoptar estas herramientas o te estás quedando atrás? Recuerda, en este mundo acelerado, llegar tarde no solo es caro, sino que puede resultar fatal.
¡Quien no corre, vuela!
