Con respecto a la Inteligencia Artificial, las cosas quizá no vayan tan rápido como se dice, pero sin duda van más rápido de lo que parece. Ésta ha sido, entre otras, una de las conclusiones a las que se ha llegado en el desayuno de trabajo organizado por Redes&Telecom en colaboración con Cisco e Ikusi y Multiverse Computing como empresa invitada, en el que se han reunido ejecutivos y responsables de TI de compañías de diversos sectores. Cada uno, desde su perspectiva, ha compartido su experiencia y visión sobre el modo en que la IA se está implementando en sus respectivos negocios, los principales obstáculos para esta integración y perspectivas de futuro. Han participado ejecutivos de Air Miles España, Aqualia-FCC, Asociación Española Contra el Cáncer, Bergé, Ford España, Grupo Anaya, Macmillan Education Iberia, Santalucía, Savills España y Temps Group.
(De izq a der). Carlos García, Savills España / Francisca Huélamo, Air Miles España / Javier Aguilera, Ikusi / Iraia Ibarzabal, Multiverse Computing / Alexis de la Fuente, Cisco / Renzo Lovón Paz, Aqualia – FCC / Carlos Ranz, Santalucía
(De izq a der). Jorge Martín, Grupo Anaya / Héctor Márquez, Temps Group / Enrique Ferrer, Ford España / Rafael Abreu, Bergé / Javier Turégano, Macmillan Education Iberia / Antonio Crespo, Asociación Española Contra el Cáncer
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Implementación de la IA en la empresa española: estado actual
Según un estudio de Cisco realizado a finales de 2024 sobre el grado de preparación de las organizaciones de cara a la adopción de la Inteligencia Artificial (AI Readiness Index), las empresas españolas siguen avanzando en el proceso de incorporar la IA a sus negocios, pero se encuentran con importantes obstáculos por el camino. Según este estudio, solamente el 9% de ellas está completamente preparado para poner en producción de forma consistente tecnologías de IA, frente al 8% del año anterior.
A pesar de este ligero avance, empresas y administraciones siguen enfrentándose a importantes retos. Dada la rápida evolución del mercado y el impacto significativo que la IA va a tener a medio y largo plazo, esta brecha resulta especialmente crítica. El avance se debe en parte a que la inversión en tecnologías de IA sigue al alza. Casi la mitad de las organizaciones consultadas (47%) manifiesta que está destinando entre el 10% y el 30% de su presupuesto de TI a la implementación de la IA, inversiones que incluyen diferentes ámbitos de las TIC como son la ciberseguridad y la gestión y análisis de datos.
Es más, las previsiones de inversión apuntan también al alza. Según el mencionado estudio, el 17% de las empresas consultadas destinará más del 40% de su presupuesto de TI en los próximos cuatro o cinco años a inversiones en tecnologías de IA, lo que supone un incremento muy significativo con relación al 2% que dedican en la actualidad.
Como comenta Javier Aguilera, director general de Ikusi, “Una primera etapa de integración de la Inteligencia Artificial en los procesos de negocio es ya un hecho, dado que multitud de soluciones y productos tecnológicos de uso cotidiano en la empresa utilizan una capa subyacente de IA. En la actualidad nos encontramos en una segunda etapa, en la que agentes inteligentes llevan a cabo tareas de forma automatizada y autónoma. El tercer paso será integrar esta inteligencia en todos los procesos de negocio, con una estrategia “cross” u holística que contemple la totalidad de la organización en su conjunto. Al final el problema al que se enfrentan las empresas es el de un usuario que necesita hacer algo, y eso involucra muchas capas”.
Disponer de IA segura y fiable, el primer desafío para la adopción
Y es que la aplicación de forma consistente de la IA en los procesos de negocio corporativos no está exenta de dificultades y retos. Los riesgos vinculados a la seguridad de la información y la ciberseguridad es uno de los principales puntos de preocupación para los asistentes. A día de hoy las empresas carecen de garantías reales sobre el proceso que siguen los datos con los que se alimentan los motores de IA a través de los prompts de los usuarios.
Para Alexis de la Fuente, Enterprise Sales Director de Cisco, “dentro de la ciberseguridad orientada a la Inteligencia Artificial hay dos grandes áreas de trabajo: uso de la IA como herramienta o complemento de otras herramientas de ciberseguridad, lo que podría denominarse “AI for Security”, y todo aquello que tiene que ver con el uso seguro y fiable de las plataformas y tecnologías de IA, es decir, “Security for AI”. Mientras que en el primer aspecto se ha avanzado mucho, dado que la mayoría de fabricantes de TI incorporan esta tecnología en sus soluciones, en el segundo aspecto todavía está casi todo por hacer”.
Y es que la IA se ha convertido en sí misma en un nuevo vector de ataque. Se está produciendo un fenómeno similar a lo que ha sido el denominado shadow IT (los empleados descargan por iniciativa propia y utilizan aplicaciones en el entorno de trabajo sin el conocimiento y control del departamento de TI). Es lo que ahora se denomina shadow AI, cuando los empleados están usando modelos de IA personales en entornos de trabajo, sin ningún control o protocolo de utilización. La incertidumbre y desconfianza sobre el destino de la información introducida en las plataformas de IA es uno de los elementos más limitantes, ya que las empresas no están dispuestas a utilizarla en procesos core mientras esta incertidumbre no se despeje.
Implicaciones de gobernanza y propiedad intelectual
Vinculado a lo anterior está el tema de la gobernanza y la protección de la propiedad intelectual de la empresa. Los participantes coincidieron en que una de las principales dificultades a las que se enfrentan no es tanto tecnológica como de gobernanza, es decir, de cambio de procesos organizativos para que el uso de esta tecnología respete las regulaciones de compliance, se realicen cambios organizacionales para poder rentabilizar y hacer un uso eficaz de la IA, y la necesaria formación de los profesionales que van a utilizarla.
Faltan protocolos que permitan integrar de forma organizada y segura los sistemas de IA en la empresa. Por ejemplo, un usuario puede utilizar un modelo de IA corporativo para acceder a su herramienta colaborativa, pero al mismo tiempo lo puede hacer con la herramienta que usa a nivel personal, sin que haya una barrera entre ambos entornos, y esto supone un riesgo muy claro.
En sectores en los que se maneja información crítica, como Sanidad, las preocupaciones sobre la seguridad de la información son un elemento limitante, que ralentiza o impide esta implantación. Esta preocupación seguirá existiendo mientras persista el estado de incertidumbre en aspectos relacionados con el modo en que los modelos de IA utilizan la información que es introducida en ellos a través del prompting. Y no solo está el riesgo de poner en peligro la información confidencial de clientes o usuarios. En entornos en que la propiedad intelectual es un activo crítico, como industria, servicios profesionales o empresas de ingeniería, el riesgo de que ese tipo de información se filtre al exterior y pueda estar accesible para los competidores es un claro obstáculo, mientras no se pueda garantizar que los datos críticos no quedan expuestos. Esto todavía se complica si se incluye en el “coctel” otros entornos típicamente industriales como IoT o maching Llarning, en los que el riesgo de pérdida de control sobre el dato se acentúa.
El cruce de información entre diferentes plataformas es otra de las dudas que preocupan. ¿Qué ocurre cuando se usan simultáneamente varias plataformas de IA de diferentes proveedores y se producen cruces de información entre ellas? Aquí se plantean evidentes problemas de compliance que a día de hoy no están resueltos de forma satisfactoria. Todo esto tiene además vinculaciones con el problema de la propiedad intelectual. Se plantea la duda de a quién pertenece la propiedad intelectual de una creación o proyecto en la que se ha utilizado IA generativa. Puede llegar el momento que se anulen las ventajas competitivas fruto de la innovación si ese conocimiento se generaliza a través de plataformas interconectadas.
Los problemas de propiedad intelectual son especialmente importantes en un sector como el de creación de materiales y contenidos educativos, donde garantizar la calidad y autoría de dichos contenidos es el pilar fundamental del negocio. El campo de educación además es particularmente sensible a lo relacionado con la IA, ya que una parte del profesorado lo percibe como una herramienta muy útil, pero otra parte la percibe como una amenaza. Por tanto hay que encontrar el equilibrio a la hora de proporcionar contenidos útiles y fiables.
Más allá de la “prueba de concepto”
La Inteligencia Artificial no deja de ser a día de hoy una tecnología genérica cuyos casos de uso están aún por definir. Esto se ha puesto de manifiesto en la diferente visión y estrategia que en sus respectivos sectores de actividad tiene cada uno de ejecutivos que han participado en el coloquio. Los asistentes se han mostrado asimismo preocupados por la falta de casos de uso claros, que muestren un retorno de la inversión y resultados de negocio medibles. Hasta ahora se han visto múltiples de “pruebas de concepto” en torno a esta tecnología y proyectos muy ambiciosos, pero faltan modelos específicos de implantación, que indiquen qué inversiones hacer y en qué áreas, qué reingeniería de negocio o cambios de cultura empresarial es preciso llevar a cabo, que beneficios tangibles puede aportar.
Para algunos asistentes, el principal reto para la integración de la IA en las organizaciones es encontrar un modelo que permita cuantificar el Retorno de la Inversión (ROI). A día de hoy no hay modelos claros que permitan realizar esta integración de la IA de forma ordenada, trasversal, y definir una metodología que permita valorar el retorno obtenido y ponerlo en relación la inversión realizada.
La AI Generativa ha generado expectativas muy altas sobre las posibilidades que esta tecnología puede aportar a la empresa, pero falta todavía concreción. Se sigue hablando del “caso de uso del contrato”, como ejemplo “estrella” de lo que la AI puede hacer, pero no se acaba de entender cuál es su valor real, qué inversiones hacer y dónde.
Frente a las inversiones previstas por las empresas en IA, se observa en el tejido empresarial español un desfase con respecto a la inversión realizada en la gestión del dato. Primero se necesita invertir en esta última área, poner en valor el dato, para posteriormente empezar a construir sobre ello capas de IA, de automatización, ya sea en forma de agentes, de modelos generativos o de nuevos modelos que puedan surgir.
Es un denominador común en casi todos los sectores representados la insistencia en que ha llegado la hora de concretar y incorporar definitivamente la IA dentro de los procesos de negocio, no como gran proyecto, sino aplicándolo en el día a día, en procesos concretos. Un buen caso de uso sería la creación de modelos predictivos, que ayuden a anticiparse a riesgos y a entender mejor las diferentes variables que afectan al negocio. La IA también puede ser un aliado a la hora de abordar el manejo de la ingente cantidad de material normativo existente a efectos de seguridad y compliance, sobre todo en aquellos sectores más sujetos a regulaciones.
Un paso adelante en la creación de casos de uso efectivos es la posibilidad de contar con modelos comprimidos y adaptados a las necesidades específicas de un sector o incluso de una empresa. Como comenta Iraia Ibarzabal, Chief Growth Officer de Multiverse Computing, empresa española especializada en Inteligencia Artificial y computación cuántica, “nos encontramos con muchas empresas que están analizando el valor que aporta la IA y el retorno de la inversión, y esto se puede facilitar mediante la compresión de modelos y la especialización de los mismos en funciones específicas para una determinada empresa o sector. Se puede reducir un modelo hasta al 80% de su tamaño sin que afecte a su funcionalidad, lo que reduce drásticamente los costes de formación y de necesidad de infraestructura, y se gana en escalabilidad, con lo que se puede desplegar en modo “cloud” e incluso “on-premise”, algo que facilita su adopción por parte de sectores como AA.PP, salud, finanzas, defensa que son muy exigentes en cuanto a la privacidad de datos”.
Desde un punto de vista de infraestructura, se ha comenzado ya a hablar de la IA Agentica y de Internet de los Agentes (IoA). Los agentes de IA van a evolucionar, dejando de ser sistemas aislados y específicos para determinadas tareas para convertirse en entidades autónomas e interactivas capaces de percibir, razonar y actuar sin intervención humana. Así, estos agentes se convierten en nuevos dispositivos que se incorporan a la red, que operan de forma autónoma y que utilizando IA llevan a cabo procesos de negocio.
Grandes posibilidades, una vez controlados los riesgos
A pesar de los riesgos, la mayoría de los asistentes se ha mostrado optimista en cuanto a las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial, una vez controlados los riesgos y superadas las dificultades que a día de hoy existen para su implementación efectiva.
La gestión del dato es fundamental en la empresa, y en este campo la IA puede aportar mucho. Cuando se habla de IA se asocia únicamente a IA Generativa, pero se puede ir mucho más allá, aplicándola a la gestión de clientes, cuando se consiga integrar de manera segura con toda la tecnología de Big Data que ya está presente en las organizaciones, algo que ya se ha comenzado a realizar con otras tecnologías relacionadas como Machine Learning.
En este sentido, el plantear la utilización de la Inteligencia Artificial como una extensión de la inteligencia humana puede ser la clave: verla como un experto que se tiene al lado, el mejor consultor que cada profesional querría tener. Para lograrlo, además, es imprescindible la involucración del equipo directivo a alto nivel. Al implicar cambios organizacionales y ser algo absolutamente trasversal a toda la organización, es un proyecto que va mucho más allá del departamento de tecnología, y debe ser liderado por la dirección general.
Este liderazgo “desde arriba” puede evitar además otro de los problemas que se está detectando en muchas empresas: que la IA entre en la organización “del brazo” del empleado. Es decir, dado su uso cada vez más popularizado, existe el riesgo de que, si no hay una plataforma corporativa y unos protocolos de uso establecidos, los empleados tomen la iniciativa y comiencen a utilizar su IA personal en el trabajo, sin ningún control por parte de la empresa.
Algunos participantes destacaron el hecho de que la integración de la IA en las empresas se enmarca hoy en tres coordenadas: por un lado las expectativas del usuario: ya habituado a un uso personal, espera una experiencia de uso similar en su puesto de trabajo. Por tanto el reto de las organizaciones es interiorizar la IA a nivel corporativo. En segundo lugar la velocidad a la que la tecnología y el mercado evolucionan. La utilidad que podía proporcionar hace menos de un año una costosa plataforma desarrollada por una consultora lo hace hoy una herramienta gratuita. Todavía no se ha terminado de plantear un proyecto cuando ya se ha visto superado. En tercer lugar, ha llegado la hora de empezar a demostrar un valor de negocio acorde con las expectativas generadas.
La IA como aliado, no como competidor
La falta de protocolos de uso y la formación de los empleados también suponen un hándicap. El gran número de modelos de IA presentes en el mercado y la rápida y constante aparición de nuevos motores dificulta el desarrollo de un modelo específico adaptado a las necesidades de la empresa. La concienciación y formación del empleado es también importante no sólo para garantizar una buena praxis en el uso de estas herramientas, sino también para que no sean percibidas como una amenaza a sus puestos de trabajo. Esto ayudará también a definir aquellos “casos de uso” en los que la IA puede aportar valor al empleado de modo seguro y en cuáles no. Esta formación además, muy probablemente será un requisito de compliance obligatorio en breve.
En este punto se ha resaltado también la importancia de contar con socios expertos que ayuden a integrar la utilización de la IA dentro de los procesos de negocio y en la cultura corporativa de las empresas. Estos expertos pueden ayudar a “aterrizar” la IA adaptándola a las necesidades de negocio específicas de cada organización e integrarla con toda la infraestructura que ya está montada.
Conclusiones
Como conclusión, los asistentes han coincidido en que más allá del “hype” que estamos viviendo, las tecnologías de IA van a tener un impacto claro en la economía a medio y largo plazo, y lo harán a todos los niveles del negocio, no sólo a nivel de departamento de TI. Cambios que tradicionalmente se han realizado en décadas se van a producir en años o meses, y todo ello en un entorno de incertidumbre en el que no se sabe cómo afectará este fenómeno en todos los ámbitos de la empresa. Lo que parece claro es que tendrá un impacto fundamentalmente en cuatro ámbitos: seguridad de la información y ciberseguridad, gobernanza corporativa y compliance con regulaciones, gestión y análisis del dato y capacitación del usuario corporativo.
“La IA ayudará a orquestar y automatizar toda la infraestructura como un único ente”
Javier Aguilera, director general de Ikusi
La IA está impactando en muchos ámbitos de las TIC, desde las infraestructuras a la ciberseguridad. Hoy día cada una de esas arquitecturas ya tiene implementada la IA, por lo que ahora toca ser más “cross”: todas ellas deben hablar para dar soluciones globales, con una visión más holística y más eficiente.
La IA también ayuda a avanzar en la automatización de la gestión de infraestructuras y de ciberseguridad, algo que es ya imprescindible por la escasez de talento. No hay personal cualificado suficiente para cubrir los puestos en estos departamentos, lo que significa que hay que automatizar todo lo posible. Ahora se está automatizando en “vertical”, en cada pila de infraestructura, el siguiente paso será orquestar todo para que funcione como un único ente.
“Cisco ya está preparada para ser la empresa que conecta y protege la era del ‘Internet de los Agentes»
Alexis De la Fuente, Enterprise Sales Director de Cisco
Con relación a la IA, los principales retos de la empresa española son modernizar infraestructuras, fortalecer la seguridad y reforzar las habilidades digitales de sus usuarios. Desde el punto de vista del negocio, mejorar los resultados, reducir costes y minimizar riesgos.
En Cisco disponemos de un extenso portfolio de soluciones – computación, networking, seguridad y gestión del dato – para abordar los desafíos de la incorporación de la IA a la empresa. En un futuro próximo muchas de las decisiones serán tomadas por agentes basados en IA, estos agentes hablarán entre ellos y a eso se llama Internet de los Agentes (IoA). Cisco ya está preparada para ser la empresa que conecta y protege la era de Internet de los Agentes.
“Aplicamos técnicas ‘deeptech’ para reducir y hacer más escalables los modelos de IA”
Iraia Ibarzabal, Chief Growth Officer de Multiverse Computing
En Multiverse Computing hemos trabajado siempre en diferentes sectores – financiero, industria, energía – siempre de la mano y aportando valor al usuario final. Nuestro objetivo es dar soluciones altamente eficientes computacionalmente para todo tipo de sectores.
Dentro del panorama de la IA, Multiverse es líder en Inteligencia Artificial eficiente gracias a nuestra tecnología que viene del mundo deeptech. Hemos conseguido, mediante la aplicación de esas tecnologías de computación a modelos de IA, reducir su tamaño y hacerlos más eficientes y escalables para todo tipo de empresas, por tanto nuestro foco es hacer llegar a todo tipo de empresas y sectores, soluciones de IA.
