Programa emitido en Capital Radio.
La inteligencia artificial no es solo una herramienta tecnológica, sino un motor de transformación que exige un cambio de mentalidad en la alta dirección. En Deep Business, Ángel García Crespo y María José de Vega conversan con Carlos Escapa, experto en IA y desarrollo de negocio con más de tres décadas en empresas como Amazon Web Services y Meta, y Jorge Calvo, profesor en GLOBIS University (Tokio) y director académico de IA en ESADE, autores de La IA en los negocios. Liderando, compitiendo y prosperando en la era de la inteligencia artificial (Libros de Cabecera). Explican cómo las empresas pueden superar el ruido mediático para implementar estrategias reales que empoderen al talento humano, mejoren la productividad y aseguren la competitividad en un mundo cada vez más multipolar.
El liderazgo frente a la fascinación tecnológica
Uno de los puntos clave destacados por los autores es que la tecnología debe estar siempre supeditada a un propósito estratégico. No se trata de «surfear la ola» de las novedades, sino de liderar con una visión clara de hacia dónde se quiere llevar el negocio. Para competir y prosperar, los directivos deben entender que:
- La mejor tecnología es aquella que se vuelve invisible y se integra de forma fluida en los procesos.
- El liderazgo debe priorizar la estrategia y el propósito antes que el algoritmo.
- La IA debe servir para diferenciar a la empresa de sus competidores mediante una propuesta de valor única.
Errores críticos: El peligro de la sobreautomatización
Carlos Escapa advierte sobre el error más común en las organizaciones: intentar automatizar el 100% de los procesos prescindiendo de los trabajadores. Esta táctica suele derivar en el fracaso del proyecto por varios motivos:
- Impacto en la moral: Los empleados pierden motivación si ven la tecnología como una amenaza en lugar de una ayuda.
- Pérdida de flexibilidad: Los sistemas totalmente automatizados (como ciertos chatbots) suelen fallar ante situaciones complejas, frustrando al cliente final.
- Falta de empoderamiento: La IA debe utilizarse para que el empleado haga su trabajo mejor y se sienta más valorado: España necesita más productividad para acercar su PIB per cápita a la media europea.
Casos reales: lo que funciona y lo que no
- Departamento de Trabajo y Pensiones del Reino Unido: unos 70 flujos de trabajo asistidos por IA. Un adelanto para un ciudadano en apuros se resuelve en 48-72 horas en vez de cinco o seis semanas, y las 26.000 cartas que llegan cada día se leen en pocas horas, lo que permite atender antes a los casos más vulnerables. Los empleados han pasado de abrir sobres a hablar con quien necesita ayuda.
- Klarna y Commonwealth Bank of Australia: sustituyeron la atención al cliente por chatbots, la insatisfacción se disparó y tuvieron que volver a contratar a parte del personal despedido.
- Maite.ai: esta startup barcelonesa de IA para abogados permite a sus clientes ampliar la cartera sin aumentar la plantilla: convertir a un abogado en un «superabogado».
- Una ferretería familiar: ordenar el inventario evitó que se cerrara en plena sucesión de padre a hijo; hoy vende también por internet y la llevan los dos juntos.
El «Flywheel» o volante de inercia de la IA
Para que una empresa sea «AI-driven» o impulsada por IA, debe poner en marcha dos engranajes fundamentales que se retroalimentan, creando un foso competitivo (Moat) difícil de superar por la competencia:
- El volante de los datos: Más datos permiten mejores productos, lo que atrae a más clientes que, a su vez, generan más datos para seguir optimizando el sistema.
- El volante del talento: Al liberar a los empleados de tareas banales y repetitivas, estos pueden centrarse en la innovación y la creatividad, mejorando la experiencia del cliente.
- Cultura de experimentación: Es vital que los directivos den confianza a sus equipos para probar, fallar y aprender con los datos disponibles.
Perspectiva global: El papel de Europa y Asia
El análisis comparativo entre regiones revela que Europa, aunque avanzada en regulación (como el AI Act), tiene un lastre mayor que la normativa: la falta de recursos energéticos, a la que se suma la dispersión de las inversiones. Por otro lado, el panorama en Asia ofrece lecciones valiosas:
- Corea del Sur, China y Japón: Liderarán la robótica con IA y la innovación en hardware, con una integración de la IA en la vida cotidiana mucho más profunda.
- Mentalidad de mejora continua: En Japón, la innovación surge de la necesidad de superar los límites de la calidad y la eficiencia, no solo de reducir costes.
- Democratización del conocimiento: Los modelos de código abierto y el acceso a chatbots gratuitos están cerrando la brecha de conocimiento a nivel mundial, permitiendo que cualquier persona con conexión a internet pueda competir.
Consejos prácticos para PYMES y empresas tradicionales
No es necesario ser una empresa nativa digital para beneficiarse de la inteligencia artificial. Los expertos sugieren un enfoque de «pasos pequeños» para generar confianza interna:
- Catalogar datos: El primer paso es organizar lo que ya se tiene (metadatos) para que los empleados sepan qué información está disponible y cómo usarla.
- IA Estrecha: Implementar soluciones para problemas muy concretos (como la visión artificial en un parking o la gestión de inventarios) que ofrecen retornos rápidos.
- Medir el éxito adecuadamente: Los KPIs no deben ser solo el ahorro de costes, sino la mejora del margen por empleado, el aumento de la cartera de clientes y la satisfacción del usuario.
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