Guillem Alsina Gonzàlez
El periodo en el cual las organizaciones empresariales utilizaban herramientas de inteligencia artificial de forma masiva y sin preocuparse por el gasto económico ha concluido. La progresiva retirada de las subvenciones que aplicaban los principales proveedores de esta tecnología está obligando a los responsables de las compañías a asumir los costes reales de operatividad, así como a justificar rigurosamente el retorno de las inversiones. Esta es la perspectiva que ha compartido el responsable de inteligencia artificial de la firma Sabio Group, Stuart Dorman, durante su intervención en el podcast financiero Business As Usual de City AM.
El directivo argumenta que la industria atraviesa una etapa de transición crítica, motivada por la evolución en los modelos de tarificación. Atrás queda la fase inicial en la que se incentivaba el uso ilimitado de la tecnología sin prestar atención a la factura final, dando paso a un escenario donde los recursos técnicos se auditan al milímetro.
Para comprender este cambio de paradigma económico, según Dorman, resulta imperativo detallar que el sistema por el cual se factura el uso de los modelos algorítmicos se basa en unidades de procesamiento o consumo, un método que es asimilable a las tarifas de telefonía móvil de prepago, donde un alto volumen de operaciones agota el saldo con una enorme rapidez.
Entre los meses de mayo y junio, las ayudas económicas que abarataban este consumo desaparecieron de la oferta de los principales proveedores, exponiendo a las organizaciones a la verdadera carga financiera de sus proyectos y forzándolas a analizar con cautela qué casos justifican verdaderamente el gasto de capital y qué resultados reales se están obteniendo.
Este cambio operativo coincide con una fase de ajuste en los mercados financieros tecnológicos, donde los valores vinculados a la inteligencia artificial y a los semiconductores han experimentado recientes correcciones a la baja. Los analistas del sector señalan que los inversores descontaban un escenario de adopción corporativa perfecto que no se ha materializado al ritmo previsto.
A este enfriamiento de las expectativas se le suma la fuerte presión competitiva de los nuevos desarrollos algorítmicos de origen chino, los cuales irrumpen en el mercado global con tarifas de uso muy inferiores frente a las alternativas de desarrollo estadounidense.
Como consecuencia de esta fiebre inicial, una parte sustancial de los presupuestos tecnológicos se ha ejecutado de manera poco productiva, puesto que muchas empresas animaron a sus plantillas a interactuar con los sistemas de generación automatizada con la mayor frecuencia posible, pero cometieron el error de no establecer metas previas o indicadores de rendimiento concretos, lo que derivó en desembolsos elevados acompañados de un impacto nulo en el negocio.
Frente a esta estrategia ineficaz, desde Sabio Group se aboga por invertir en la capacitación de los trabajadores para que puedan detectar qué procesos específicos de su rutina diaria pueden delegarse a las máquinas, recalcando que la mecanización afecta a tareas individuales y no a puestos de trabajo completos.
Un ejemplo claro de entorno corporativo donde el retorno de la inversión resulta fácilmente cuantificable es el de los centros de atención al cliente. En este ámbito departamental, la implementación de sistemas automatizados permite rebajar drásticamente el tiempo de gestión de las interacciones con los usuarios y resolver un gran volumen de solicitudes sin requerir la intervención directa de un operador humano.
A pesar del actual proceso de racionalización del gasto, las proyecciones a largo plazo apuntan a una fuerte aceleración de la implantación corporativa de estas herramientas en los próximos ejercicios, aunque el ritmo de asimilación sea algo más paulatino de lo que deseaban las grandes firmas tecnológicas. Las estimaciones especializadas concluyen que para el año 2029 la inteligencia artificial actuará como un motor de creación de empleo e incremento general de la productividad.
