La inteligencia artificial generativa está cambiando el mundo empresarial. Cada vez más empresas buscan incorporar herramientas de IA generativa para reducir costes, optimizar operaciones y encontrar nuevas fuentes de ingresos.
La creciente popularidad se produce menos de un año después de que la mayoría de las herramientas de IA generativa, incluidos el generador de texto ChatGPT y el creador de imágenes Midjourney, se presentaran en 2022.
La IA generativa es una tecnología de inteligencia artificial que permite a los usuarios generar textos, imágenes, sonidos, animaciones y otros tipos de datos basados en una variedad de entradas.
Según una encuesta realizada en 2023 por la consultora McKinsey, un tercio de los encuestados afirmaron que sus empresas utilizan IA generativa (GAI) en al menos una función empresarial.
Hay tanta expectación en torno a la tecnología de IA que el 40% de los encuestados afirmó que sus empresas aumentarán sus inversiones en IA general.
Pesos pesados de la tecnología como Google, Adobe y Meta han lanzado varias herramientas de IAG en el último año. Google ha incorporado la tecnología para ayudar a los usuarios a escribir correos electrónicos y editar fotos.
Adobe lanzó herramientas de generación de imágenes para competir con empresas punteras como Midjourney. Meta lanzó una herramienta de IA generativa para ayudar a los anunciantes a generar varias versiones de sus anuncios.
El CEO de Google, Sundar Pichai, está tan convencido de la revolución de la IA que dijo que «la IA será el mayor cambio tecnológico que veremos en nuestras vidas» y habló de Google pivotando hacia una «compañía AI-first.»
Puntos clave
- La encuesta sobre IA generativa 2023 realizada por McKinsey reveló que un tercio de los encuestados afirmaron que sus empresas están utilizando IA generativa en al menos una función empresarial.
- El 40% de los encuestados afirma que sus empresas tienen previsto aumentar sus inversiones en IA en general.
- Se espera que la IA generativa automatice entre el 60% y el 70% de las actividades laborales, según McKinsey, aunque esto no significa necesariamente la automatización de funciones laborales enteras.
- Se espera que el sector de las operaciones de servicios sea el más afectado por el crecimiento de la IA generativa, lo que podría provocar una disminución de la mano de obra en atención al cliente y apoyo administrativo.
¿Están los empleos a salvo de la IA generativa?
Hablemos de un tema preocupante que todo el mundo asocia al crecimiento de la IA: la pérdida de puestos de trabajo.
¿Qué sectores son los más vulnerables a las pérdidas de empleo relacionadas con la IA y qué mercados laborales saldrán relativamente indemnes?
Los más afectados
Según McKinsey, se espera que la aparición de la IA generativa automatice entre el 60% y el 70% de las actividades laborales. Sin embargo, la consultora dice que «esto no se traduce necesariamente en la automatización de todo un rol».
Se prevé que los empleos en el sector de las operaciones de servicios sean los más afectados por el crecimiento de la IA generativa. Es probable que se produzca una disminución de la mano de obra en la atención al cliente y el apoyo administrativo a medida que los humanos sean sustituidos por la IA.
La encuesta de McKinsey reveló que el marketing, las ventas, el desarrollo de productos y la ingeniería de software son los más propensos a utilizar herramientas de IA generativa. Así pues, se espera que los mercados laborales de los sectores de la tecnología y los servicios financieros experimenten un cambio disruptivo gracias a la IA generativa.
Según McKinsey, “es probable que las industrias que dependen en mayor medida del trabajo del conocimiento sufran más perturbaciones y, potencialmente, obtengan más valor”.
Menos afectados
Se espera que los mercados de trabajo de las industrias manufactureras, como la aeroespacial, la automovilística y la electrónica avanzada, se vean menos afectados por la aparición de la GAI.
“Esto contrasta con el impacto de anteriores oleadas tecnológicas que afectaron más a la industria manufacturera y se debe a los puntos fuertes de la IA gen en las actividades basadas en el lenguaje, frente a las que requieren trabajo físico”, escribió McKinsey.
Casos de uso de la IA Generativa en la oficina
Estos son los casos de uso más populares de la IA Generativa, según 1.684 participantes de diferentes regiones, sectores, empresas y especialidades encuestados por McKinsey:
- Elaboración de primeros borradores de documentos de texto
- Marketing personalizado
- Resumir documentos de texto
- Identificación de tendencias en las necesidades de los clientes
- Redacción de documentos técnicos
- Creación de diseños de nuevos productos
- Uso de chatbots para la atención al cliente
- Previsión de tendencias de servicio
- Oportunidades de negocio en la IA generativa
- Las empresas ven en la tecnología de IA la mayor revolución desde Internet. Muchas están utilizando la IA para reducir costes, mientras que las pioneras buscan crear nuevos mercados de los que obtener beneficios.
La encuesta de McKinsey muestra que sólo el 23% de los encuestados afirma que la IA contribuye al menos en un 5% a los beneficios antes de intereses e impuestos (EBIT) de su empresa. Los datos sugieren que la tecnología de IA todavía está en sus inicios y tiene un enorme margen para captar valor.
Las empresas que lideran la revolución de la IA juegan a largo plazo y dan prioridad a la creación de nuevas fuentes de ingresos frente a la reducción de costos. McKinsey se refiere a ellas como «AI high performers».
Estas empresas están creando nuevos productos basados en la IA, renovando los productos existentes con capacidades de IA, utilizando la IA en el desarrollo de productos, la gestión de la cadena de suministro, la optimización del ciclo de desarrollo de productos y la gestión del rendimiento de los recursos humanos.
“Seguimos viendo un conjunto de empresas de alto rendimiento en IA que están construyendo las bases y capacidades que les permiten generar valor.
Una forma de interpretar esto es que “los ricos son cada vez más ricos” cuando se trata de extraer valor de la IA. Nos interesará ver si el gran interés por la IA generativa abre la puerta a una mayor adopción general de la IA en el futuro”, afirmó Michael Chui, socio del McKinsey Global Institute.
Riesgos relacionados con la IA generativa
La imprecisión fue el riesgo más citado entre los encuestados con respecto a la adopción de la IA generativa. Los riesgos de ciberseguridad y la infracción de la propiedad intelectual figuraban entre los tres principales riesgos.
La encuesta de McKinsey también indicó que la mayoría de las empresas no estaban totalmente preparadas para hacer frente a los riesgos relacionados con la adopción de la IA Generativa. Sólo el 21% de los encuestados afirmó que sus empresas habían establecido políticas que regulan el uso de la GAI por parte de los empleados en el trabajo.
Mientras que menos del 40% afirmó que sus organizaciones estaban trabajando activamente para mitigar los riesgos relacionados con la imprecisión, la ciberseguridad y la infracción de la propiedad intelectual derivados de la IA generativa.
Para liberar todo el potencial de la tecnología de IA generativa, existe una necesidad creciente de que las empresas establezcan un modelo de gobernanza y funcionamiento para el uso de la IA, aprendan a gestionar mejor a terceros y encuentren un equilibrio entre las ganancias a corto plazo y el crecimiento a largo plazo.
“La verdadera trampa, sin embargo, es que las empresas consideran el riesgo de forma demasiado limitada. Existe una amplia gama de riesgos -sociales, humanitarios, de sostenibilidad- a los que las empresas también deben prestar atención. De hecho, es más probable que las consecuencias imprevistas de la IA generativa creen problemas para el mundo que los escenarios catastrofistas que algunos defienden”, afirma Alexander Sukharevsky, socio principal y líder mundial de QuantumBlack, AI by McKinsey.
Conclusión
La ola de IA generativa es una fuerza transformadora con un enorme potencial para las empresas, pero también presenta desafíos.
A medida que las industrias adoptan cada vez más estas tecnologías, es esencial lograr un equilibrio entre la automatización y la experiencia humana, garantizar un uso ético y priorizar la formación continua y el reciclaje profesional para aprovechar todo el potencial de la IA generativa al tiempo que se mitigan sus inconvenientes.