George Leal Jamil, profesor de la Fundação Dom Cabral, Brasil

Hemos tenido la oportunidad de presenciar este hecho en otros procesos, en otros ciclos: la aparición de una nueva tecnología, forma o método de trabajo, causa un asombro inicial, con sensaciones que van desde el miedo a la pérdida de funciones, discontinuidad o continua ansiedad por proyectar y planificar nuevas formas de trabajar y emprender. Momentos de incertidumbre, se aprende lo que esta nueva forma, esta nueva tecnología de forma precaria y, luego, se intenta, generalmente, actuar sobre las consecuencias, no sobre los hechos.

En nuestro caso, trabajando junto a la comunidad PAEX de la FDC, hemos escuchado persistentemente de nuestros alumnos sobre la adopción de inteligencia artificial. Ya en este sentido, hay cierta imprecisión sobre lo que realmente se está haciendo. ¿Son aplicaciones o APIs ya listas? ¿Desarrollo de métodos de aprendizaje de operaciones repetidas con persistencia? ¿Optimización de procesos y rutinas? ¿Descubrimiento de conocimientos?

Todas estas líneas y temas, entre muchos, muchos otros, pueden ser el objetivo de la adopción de tecnologías genéricamente referidas como inteligencia artificial. Dicho sea de paso, la IA, en aras del concepto, se refiere al campo científico de las Matemáticas que, puesto en discusión hace más de setenta años, buscaba proponer algoritmos y artefactos que, en palabras del profesor John McCarthty, del Dartmouth College, posibilitaran la construcción de “un autómata que reprodujera tareas humanas”.

Por supuesto, esta implementación permitiría desarrollos posteriores, como métodos y procesos que optimizaran esta reproducción de tareas y rutinas, especialización y detallamiento de lo que está en uso, priorización y clasificación de tareas, entre otros. Sucesivamente, el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning), los métodos más difundidos de adopción de inteligencia artificial, permiten varios avances desde el punto de partida de la propuesta inicial.

La oferta más evidente de los recursos de IA generativa, con el ChatGPT iniciando esta evidencia, ha traído a la humanidad las posibilidades en términos de discurso, ya causando asombro a los usuarios. “La máquina conversaba como un humano”, en cualquier momento y respondiendo a preguntas variadas. Impresionante, de inmediato puso en cuestión varios trabajos rutinarios, de baja agregación de valor y repetitivos, con potencial de sustitución. Desde entonces, se han expresado diversas sensaciones, como considerar la IA un “modismo”, pensar que “la ola ha pasado” y, por otro lado, creer en conspiraciones que buscan destruir a la humanidad.

Tal vez haya sido más fruto del momento o el asombro de ver esfuerzos integralizados de investigadores que, durante más de setenta años, ya buscaban el tema, pero sin maquinaria y otros recursos tecnológicos ahora disponibles para construir modelos. Tal vez la perplejidad fuera más dirigida a la falta de preparación para el uso que a la disponibilidad de las herramientas y tecnologías.

La IA generativa es una punta de todo lo que ya tenemos y de lo que podría venir en términos de recursos y alternativas. Y, sí, la inteligencia artificial es un campo que está en proceso de maduración y aún tomando forma, ¡todo esto es apenas un comienzo impactante de implementaciones! - para el suministro efectivo de soluciones que potencien cambios desde nuestras rutinas domésticas, nuestras formas de trabajar, hasta los planes empresariales y organizacionales de mayor envergadura. ¡No hay marcha atrás!

En lo que discutimos con nuestra comunidad PAEX en la FDC, indiscutiblemente necesitamos evaluar las verdaderas oportunidades de implementar las tecnologías y métodos provenientes de esta posible disrupción en los negocios. Primero y ante todo, siempre insistimos, conocer integralmente nuestras acciones, los planes estratégicos en curso, las actuaciones emprendedoras, los verdaderos motivos y formas de relacionarse con los clientes y, finalmente, los objetivos reales del sector y del emprendimiento sectorial. Esto no se propone con el fin de limitar el contexto de aplicación de la IA, sino de comprender cuándo se aplicará para optimizar o mejorar algo ya existente, o surgirá como una fuente de innovación disruptiva, que pueda modificar o romper el compuesto de valor discutido y negociado con los clientes.

Con la inteligencia artificial, son decisivos puntos fundamentales para la elaboración de nuevos proyectos y la evaluación de lo que puede ser efectivamente nuevo, disruptivo y de nuevas ofertas de valor.