Sumar inteligencia artificial a una empresa: empezar en pequeño y mantener el criterio humano

La incorporación de inteligencia artificial en las organizaciones no exige, por sí misma, achicar las plantillas. El punto de partida, según el planteo que recoge el análisis, es un diagnóstico interno que permita detectar qué actividades insumen horas sin generar un aporte real. Entre ellas aparecen las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones de documentos. A partir de ese relevamiento, las herramientas disponibles permiten avanzar por etapas, con pagos según el uso y con una expansión condicionada a que los resultados la justifiquen.

Un inicio acotado y sin inversiones masivas

Para incorporar esta tecnología no hace falta una transformación total ni un desembolso inicial importante. Buena parte de las soluciones se ofrecen como servicio, lo que habilita a una compañía a comenzar con un caso de uso puntual y, si los números acompañan, ampliar el despliegue. Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para el norte de Latinoamérica, sostuvo en ese sentido que varias de estas soluciones pueden contratarse como servicio y que las empresas pueden arrancar y desplegarlas a mayor escala si así lo deciden.

Según el mismo especialista, el primer paso consiste en asociar la herramienta a un problema concreto. Entre los objetivos posibles figuran mejorar la atención al cliente, acelerar la revisión de documentos, anticipar la demanda o reducir los tiempos de una operación interna. Sin un foco definido, aclaró, la tecnología carece de dirección y difícilmente produzca resultados medibles.

Dónde se aplica hoy

• Sector financiero, con buena parte de las implementaciones actuales.
• Comercio minorista, donde los sistemas predictivos estiman conductas de consumo, administran inventarios y ajustan la logística.
• Servicios, con uso creciente de la IA generativa en atención al cliente y en la producción de contenidos.

Más allá de la inteligencia artificial, otras tecnologías también modifican el funcionamiento de las operaciones y muestran resultados comparables. La realidad aumentada, por ejemplo, permite que un técnico reciba instrucciones visuales paso a paso durante una reparación, con menos errores y capacitaciones más breves. La robótica, por su parte, avanza en tareas industriales que requieren precisión o movimientos repetitivos.

El impacto sobre el empleo

“Cuando las empresas quieren implementar inteligencia artificial, basan sus casos de negocio en ahorros, en eficiencia, en eficacia, no necesariamente en reducir personal.”Javier Cordero, Red Hat

Bajo esa mirada, las funciones que suelen automatizarse son aquellas que, en palabras del directivo, no agregaban valor por la tarea en sí misma, como las clasificaciones iniciales o las consultas que responden a reglas fijas. Con esa carga liberada, el personal tiende a concentrarse en trabajos que demandan criterio, conocimiento del negocio y supervisión. El criterio humano, además, resulta necesario para revisar las respuestas generadas por modelos que pueden producir información incorrecta.