El fuego permitió a la humanidad calentarse y cocinar, pero también se ha convertido en un arma de destrucción. Siglos más tarde, el automóvil acortó distancias e impulsó el crecimiento económico en todo el mundo, pero también ha contribuido a llenar la atmósfera de humos y gases contaminantes. La historia demuestra, pues, que los grandes inventos que han transformado la humanidad casi siempre han tenido dos caras: la del progreso y la del riesgo. La de la oportunidad y la de la amenaza.
Si hoy se preguntara cuál es el gran invento de nuestro siglo, la inteligencia artificial generativa sería, sin duda, una de las primeras respuestas. Y, como los grandes inventos de la humanidad que la han precedido, esta nueva tecnología abre nuevas posibilidades, pero también plantea interrogantes sobre sus consecuencias y sus amenazas. ¿Qué ocurre cuando una herramienta con potencial para impulsar el crecimiento empresarial también puede convertirse en una amenaza para las compañías que no saben adaptarse a ella? ¿Dónde está la frontera entre la oportunidad y el riesgo? Y, por tanto, si se tuviera que elaborar un DAFO de la economía catalana de cara a 2027, ¿en qué lado habría que situar la inteligencia artificial: en el de las oportunidades o en el de las amenazas?
La respuesta depende, en buena medida, de cómo las empresas afronten esta revolución tecnológica y de su capacidad para integrarla en la estrategia de negocio. Esta ha sido una de las reflexiones que han centrado la jornada DAFO Barcelona 2027, impulsada por Banc Sabadell y The New Barcelona Post, con la colaboración del Círculo Ecuestre, bajo el lema El año en que se acaba la ambigüedad. Una jornada para pasar de la incertidumbre a las decisiones estratégicas y afrontar con confianza los cambios que marcarán el futuro de las empresas.
Pero, ¿qué se necesita para que la inteligencia artificial pase de ser una promesa tecnológica a un verdadero motor de crecimiento? Para Aleix Valls, CEO de WeAI, la consultora de inteligencia artificial de Jungle, la clave es el liderazgo empresarial. Al abrir el segundo bloque de la jornada, centrado en la tecnología, ante el centenar de empresarios reunidos en DAFO Barcelona 2027, Valls ha sido contundente: "El verdadero cuello de botella en la adopción de la inteligencia artificial no es el coste del token —un pequeño fragmento de texto que la IA procesa y que sirve para calcular su coste de uso— ni la tecnología: es el management". Es decir, el reto ya no es acceder a estas herramientas, que son cada vez más económicas y sencillas de adoptar, sino saber integrarlas en la estrategia del negocio para generar valor e impulsar su crecimiento.
Para explicar esta distancia entre el potencial tecnológico y la capacidad de las empresas para aprovecharlo, Valls ha recordado la llegada de los dispositivos móviles. La sociedad incorporó rápidamente aquellos aparatos a su día a día, pero muchas empresas tardaron años en transformar procesos. Ahora, ha advertido, la IA corre el riesgo de repetir esta misma historia: incorporar estas nuevas herramientas pero sin modificar los procesos de fondo.
La clave, por lo tanto, no es acumular pruebas piloto que luego no se escalan —como Valls advierte que sucede en muchas compañías—, sino repensar los procesos de principio a fin. Según Valls, son solo las empresas que lo hacen aquellas que ya consiguen un impacto incluso en resultados económicos. “Tenemos que dejar de entender la IA solo como un instrumento para reducir el gasto y empezar a verla como un instrumento que multiplica los ingresos”, ha remarcado.
Pero esta recomendación Valls no solo la dirige a grandes corporaciones, sino que con herramientas cada vez más accesibles, las pequeñas y medianas empresas también pueden automatizar tareas que antes exigían meses de desarrollo. Pero la tecnología, por sí sola, no garantiza los resultados. Valls ha remarcado la importancia de combinarla con personas que supervisen los agentes de IA, evalúen sus respuestas y aporten criterio humano.
El coste de la revolución tecnológica
Pero, para Valls, si las empresas avanzan lentamente en la adopción de la IA, Europa todavía va más atrasada. Según los datos que ha expuesto durante la ponencia, el continente representa solo el 5% de la capacidad de computación mundial y tarda entre siete y trece años el tiempo que puede tardar la aprobación de un centro de datos. “Europa nos ha vendido un gran producto que se llama miedo, miedo geopolítico”, ha afirmado, en referencia a una sobrerregulación europea que, a su parecer, parte demasiado a menudo de la desconfianza hacia la inteligencia artificial.
Ahora bien, la amenaza de esta carrera no es solo económica, también es económica. Valls ha advertido que las grandes tecnológicas están invirtiendo cantidades ingentes en centros de datos y chips, pero que el reto será demostrar que los ingresos generados por la IA permitirán recuperar esta inversión. “Nos encontramos ante la construcción de la infraestructura más grande que ha intentado la humanidad”, ha afirmado. La duda es si estas empresas serán capaces de pagar esta “hipoteca”: si los ingresos no cubren los costes de inversión y la deuda acumulada, las consecuencias podrían afectar al conjunto de la economía y desencadenar una crisis financiera.
Pero, del mismo modo que las empresas pueden mover la inteligencia artificial del lado de las amenazas al de las oportunidades de su DAFO si saben integrarla en su estrategia, Cataluña también puede aprovechar esta carrera tecnológica para ganar competitividad. Una de las oportunidades es atraer infraestructuras de gran escala, como la gigafactoría de inteligencia artificial prevista en Móra la Nova, con una inversión anunciada de hasta 5.000 millones de euros por parte del Estado, Telefónica, ACS y Banco Santander.
Integrar la IA para transformar las empresas
La intervención de Aleix Valls ha puesto de manifiesto, pues, una de las claves del análisis DAFO: una misma tecnología puede representar una amenaza o una oportunidad, según cómo se responda a ella. En el caso de la inteligencia artificial, todo depende de la capacidad de las empresas para ir más allá de la experimentación, integrarla en sus procesos y escalar su uso para que tenga un impacto real en los resultados. En la mesa redonda posterior, representantes de tres grandes compañías tecnológicas —Accenture, Telefónica y HP— han detallado cómo afrontan este reto y cómo aplican la IA tanto en sus propias organizaciones como en las de sus clientes.
Jordi Giné (Telefónica): "El éxito de un polo tecnológico como el de Barcelona no se mide por el número de empresas tecnológicas que concentra, sino por la capacidad de hacer que el resto del tejido productivo también adopte y aproveche estas herramientas"
De hecho, Mercedes Oblanca, presidenta y CEO de Accenture en España y Portugal, ha precisado que ya no hay que hablar de transformación empresarial, sino que hay que hablar de “reinvención tecnológica”: un proceso continuo para repensar los modelos de negocio y responder a los cambios. Pero para que esta reinvención llegue al conjunto de la economía la tecnología tiene que salir de las grandes empresas del sector y llegar a todo el tejido productivo. “El éxito de un polo tecnológico como el de Barcelona no se mide por el número de empresas tecnológicas que concentra, sino por la capacidad de hacer que el resto del tejido productivo también adopte y aproveche estas herramientas”, ha advertido Jordi Giné, director de Administraciones Públicas y Grandes Cuentas de Telefónica en el Territorio Este.
Pero, ¿cómo se traduce esta reinvención en la práctica? Daniel Martínez Harris, director de HP Barcelona, ha puesto como ejemplo los agentes de inteligencia artificial, herramientas capaces de automatizar tareas y trabajar con los sistemas internos de una empresa. HP ya tiene 50.000 en funcionamiento, pero el reto ahora es asegurar que se utilizan de manera controlada y que sirven para resolver necesidades concretas. Más que desplegar agentes para acumularlos, ha defendido, hay que saber para qué sirve cada uno y qué valor aporta a la organización.
Desde HP, Martínez ha destacado la importancia de decidir qué operaciones de inteligencia artificial se llevan a cabo en la nube y cuáles se ejecutan en servidores locales, dentro de la misma organización. Esta segunda opción puede facilitar el control de los datos confidenciales y permitir que la IA trabaje con información y conocimiento propios de cada empresa. Según Harris, esta tendencia ganará peso en los próximos años: “El 2027 será el año de inflexión en este sentido. De hecho, se espera que en 2030 el 50% de los cálculos que hace la IA para generar respuestas y ejecutar tareas se lleven a cabo en servidores locales, en lugar de hacerse en la nube. Hoy en día, este porcentaje es solo del 5%”.
Pero, del mismo modo que plantea riesgos, la inteligencia artificial también abre nuevas oportunidades. Oblanca lo ha ejemplificado en el ámbito del talento: el gemelo digital de conocimiento creado por Accenture permite reducir el tiempo que necesita un trabajador júnior para estar preparado para aportar valor a los clientes, de seis meses a seis semanas. Así, lejos de sustituir puestos de trabajo, la IA puede facilitar la incorporación de nuevos profesionales: de hecho, Accenture ha incrementado un 8% la contratación de talento júnior. Porque, tal como ha defendido, estas herramientas necesitan personas que diseñen los agentes, los supervisen y los orienten para que respondan a necesidades reales. Sin esta intervención humana, la tecnología difícilmente puede aportar todo su valor a la empresa.
Porque, en el fondo, la inteligencia artificial plantea un reto que acompaña a casi todos los grandes inventos de la humanidad: cómo aprovechar su potencial sin perder de vista los riesgos. Del fuego al automóvil, cada gran invento ha abierto nuevas posibilidades, pero también ha obligado a la sociedad a aprender a convivir con ellos. Ahora, el reto se traslada también a las empresas, que deben decidir cómo incorporar la IA a sus procesos y a su estrategia de negocio.
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