En el pasado año 2020, un informe elaborado por la consultora Everis con el impulso de ESADE y otras entidades, pudo concretar el coeficiente intelectual del selectivo español, en términos de inteligencia artificial. Unos resultados discretos que reflejaban el tibio interés de los consejos de las compañías que conforman nuestro índice de valores patrio, pues menos de un 30% de sus empresas decían contar con una estrategia digital con la que afrontar la transición de su presente modus operandi analógico hacia el exigente futuro que van a dictar los algoritmos, la robótica y el aprendizaje de las máquinas.
Sería de esperar que estos ratios, tras la pandemia vírica del año en curso, hayan mejorado notablemente aún a fuerza de este indeseable “no hay mal que por bien no venga” en términos de enganche a los resortes que ofrece la IA, pues no estamos ante un asunto menor en ausencia de relaciones comerciales normales o presenciales cuando se trata de intercambiar bienes y servicios.
Hay algunos indicios que así lo indican, en algunas empresas que se dedican a ofrecer paquetes de IA han sido contratadas por las grandes compañías españolas para afrontar un asunto que antes postergaban y ahora se ha convertido en casi un “must have” imprescindible para la continuidad de los negocios.
El concepto de IA, un gran desconocido para la mayoría de las personas (incluidos los directivos del Ibex35) comprende diversas modalidades, entre las que podemos destacar: la automatización de procesos internos, la producción inteligente y el aprendizaje de las máquinas (o “machine learning”).
De estas tres, la más demandada, para ganar la partida de empresa que utiliza IA, es la del susodicho “machine learning” que, en pocas palabras, consiste en que, vía programación de algoritmos, las máquinas van aprendiendo de sus aciertos y de sus errores para tomar mejores y más eficientes decisiones futuras.
Los expertos en la materia, aseguran que con este tipo de procesos, la inteligencia artificial puede reducir hasta un 55% los fallos críticos de las máquinas, hasta un 45% los costes de mantenimiento y aumentar hasta un 35% el rendimiento y la producción; cosa bastante interesante en tiempos de contracción económica severa como los actuales.
Con la producción inteligente se pueden identificar nuevos modelos, tendencias y estacionalidades que van a permitir a las compañías adelantarse a futuras ventas y cubrir las necesidades de su stock monitorizando el uso de palabras y menciones claves en las redes sociales. De ese modo, estudiando la ubicación o el histórico de compras de un cliente, las empresas se pueden anticipar a las demandas futuras del mismo y ofrecerle recomendaciones a medida de sus gustos con una oferta personalizada.
Haciendo un inciso entre estas formas de expresión de la IA, cabe destacar también, la utilización por parte de las compañías (especialmente en Banca y Telecomunicaciones) de la más popular y conocida “experiencia de usuario” que no es más que un algoritmo alimentado por las decisiones que toma el cliente en base a un catálogo de contenidos (películas, productos de consumo, activos financieros, etc…). Catálogo que se adapta a cada cliente particular. Un proceso ya habitual entre algunos nombres del índice español, como: BBVA, Santander, Telefónica, Bankinter, CaixaBank y otros).
Para finalizar, hemos de habla de la automatización de procesos internos, asunto que afecta directamente tanto a la logística como a la distribución de las empresas. En esta modalidad de IA destaca la recopilación de grandes cantidades de datos para, por ejemplo, monitorizar el uso de maquinaria y crear modelos de desgaste que puedan anticipar fallos y con ello, optimización detectando cuándo es necesario realizar el mantenimiento correspondiente.
Este aspecto de la IA destaca entre las empresas industriales y de algunas tecnológicas del Ibex35 (Viscofan, Acerinox, Red Eléctrica Española, Arcelor Mittal o Siemens Gamesa, etc.).
Pero, volviendo al informe que comentábamos en el encabezamiento, algunos datos son, igualmente llamativos, como por ejemplo que más de la mitad de consejeros del Ibex35 reconocen que el nivel de impulso por parte de los miembros del consejo de administración de la IA es bajo, mientras que un 41% considera que es medio y un 4% dice que es alto.
En cuanto a los proyectos de IA en los que están trabajando las empresas de la que son consejeros, un 85% menciona iniciativas de “machine learning”. A continuación, los más comunes son los relacionados con robotización de procesos y con sistemas basados en reglas y los de generación o procesamiento del lenguaje natural. Un ejemplo ya muy extendido, sería el de los típicos chatbots de aseguradoras, telecos y prestadoras de servicios básicos.
Por otra parte, solo el 15% de los consejeros admite tener conocimientos avanzados en IA, mientras que un 48% afirma tener conocimientos medios de los fundamentos de la IA y un 37% reconoce tener conocimientos básicos de estas tecnologías.
Esos son los datos y esa es la escasa inteligencia “artificial” que acumulan las empresas más capitalizadas del país. Los motivos de tan escaso músculo intelectual – digitalmente hablando – obedecen a las inquietudes de los empresarios por los problemas de seguridad cibernética a los que pueden verse abocados con la implantación de IA, a la toma errónea de decisiones de las máquinas y a las inquietudes que pueda suscitar entre los trabajadores el que sepan que pueden verse sustituidos por robots u ordenadores que realicen sus funciones con eficacia y velocidad inigualables.
En resumen, para los consejeros, los dos principales beneficios que podría aportar la IA a la empresa serían la optimización de su operativa y la mejora en la toma de decisiones y del otro lado de la moneda se encontrarían las vulnerabilidades de sus datos y de los de sus clientes y la siempre contenciosa reducción del número de empleados a través de la automatización.
Respecto a la automatización, está lleva años sobrevolando las empresas y, en las que se ha aplicado (Cellnex, Indra, Siemens, etc.) el resultado es similar, afectando a los empleados con el nivel de cualificación más bajo. Cuanto más cualificado es un puesto, menos se verá afectado por la IA.
Puesto que el 78% del tiempo que se dedica a los trabajos físicos rutinarios puede ser sustituido por máquinas las industrias manufactureras y de construcción serían las más afectadas. No así los puestos de gestión o tomas de decisiones más complejas en las que la IA asiste pero no sustituye.
Sea como sea, la IA ha llegado para quedarse y no va a parar de crecer, incrementado en un 14% el PIB en el mundo en las dos próximas décadas y produciendo un cambio para todos los sectores. Aproximadamente 375 millones de personas en todo el mundo tendrán que cambiar sus tareas ocupacionales hasta 2030, debido a la Inteligencia Artificial.
La IA está impregnando lentamente a las empresas del Ibex35 y, ese 70% de consejeros a los que le suena a chino, deberían empezar a estar informados, concienciados y preparados para afrontar el tema y así poder sacarle el mayor beneficio.
La IA va a ser la tecnología central de la cuarta revolución industrial, va a afectar a todos los sectores de forma estratégica y las empresas más capitalizadas de España no pueden pretender salvar esta papeleta a base de algoritmos de simple mejora de experiencia de usuario, pues esto ya no es una tecnología que hay que tener, sino una infraestructura vital que va a afectar a lo económico, lo social, lo ético y hasta lo político. Un reto enorme que las principales empresas de nuestro país deben encarar sin más dilaciones para dar ejemplo a las Pymes y aumentar, la hoy por hoy, escasa inteligencia atesorada en nuestro principal índice bursátil.
Artículo redactado por Verónica Sánchez Medero (Business Manager en Optimissa) y Carlos de Fuenmayor (Especialista en Finanzas y asociado de EFPA España).
