Imagen de archivo. Foto: UNSPLASH/CC/SIGMUNDMURCIA (EFE). Tras más de un año analizando potenciales beneficios y peligros de la inteligencia artificial generativa, muchas grandes empresas españolas han pasado de la teoría a la práctica y han integrado herramientas de IA en su día a día para mejorar la productividad.
Son ya habituales los "copilotos" que ayudan a los desarrolladores a programar código y los sistemas inteligentes que asisten a los empleados con conocimientos técnicos que solo un experto podría proporcionarles. La IA también empieza a colocarse en primera línea de la atención al cliente y contribuye a generar texto y materiales gráficos originales.
La aseguradora Mapfre la utiliza para crear contenido en redes sociales y ha diseñado un asistente especializado para sus gestores, mientras que la firma de infraestructuras Acciona la usa para agilizar procesos creativos en su área de eventos y museos, han detallado a EFE esas empresas.
Ferrovial ha desarrollado sistemas que facilitan a sus empleados el acceso a información y análisis de documentos, entre otros usos, y en Iberia contribuye a sintetizar manuales técnicos y analizar las interacciones con los clientes.
Numerosas firmas del IBEX-35, incluidos los grandes bancos, han lanzado versiones de prueba o modelos definitivos de IA generativa, que es también un compañero de trabajo habitual en bufetes de abogados como Cuatrecasas y agencias de publicidad como BBDO España.
Desde que el mundo interactuó por primera vez con ChatGPT, a finales de 2022, numerosas empresas se apresuraron a vetar o restringir el uso de herramientas abiertas a sus empleados.
Entre sus miedos está la posibilidad de que se filtren al exterior datos confidenciales, ya que el modelo lingüístico memoriza las conversaciones con los usuarios y puede utilizar ese aprendizaje en futuras interacciones. Las empresas también temen que los trabajadores se fíen a ciegas de las respuestas de la máquina, que en ocasiones tiende a "alucinar" y comete imprecisiones.
El problema de la confidencialidad, sin embargo, tiene solución gracias a las herramientas dirigidas específicamente a empresas que adaptan los modelos a casos particulares y garantizan la privacidad de las conversaciones.
Las firmas también han comenzado a entrenar a sus propios modelos con información interna de la compañía, lo que convierte a la IA en un empleado experto y reduce el riesgo de falta de rigor.
Justo Hidalgo, director del área de IA de la Asociación Española de la Economía Digital (Adigital), subraya a EFE que la facilidad de uso de modelos como los que ofrecen OpenAI/Microsoft, Google, Meta y Mistral ha sido clave para la rápida adopción de estos sistemas en el ecosistema empresarial.
Hasta ahora, la IA era un campo acotado a empresas con equipos de ingeniería especializados, mientras que, desde hace apenas unos meses, gran parte de los departamentos técnicos pueden poner en marcha aplicaciones específicas en un tiempo récord.
La agencia de publicidad BBDO & Proximity España ha integrado la IA generativa en gran parte de sus departamentos: creativos, desarrolladores, ejecutivos de cuentas, estrategas y expertos en redes sociales ya la utilizan en su día a día.
El modelo informático facilita la creación de bocetos, el desarrollo de ideas y refuerza la "conexión de los creativos con referencias culturales, musicales y visuales", describe a EFE César Torras, responsable de innovación de la firma.
La empresa ha entrenado a modelos con información especializada que funcionan como asesores artificiales "extremadamente bien versados" en sectores económicos como el turismo o la automoción.
"En el corto (plazo) no atisbamos un futuro donde la IA reemplace a creativos, gestores de cuentas, 'project managers' o analistas digitales, pero sus procesos sí se están viendo altamemente impactados. Ahora son más eficientes, más rápidos y delegan tareas de poco valor y repetitivas", apunta Torras.
Cuatrecasas también ha integrado la IA en la rutina de sus abogados, que cuentan con una aplicación que ayuda a revisar largos contratos, identifica posibles riesgos en esos acuerdos y analiza estrategias ante las demandas de los clientes.
También les permite resumir sentencias, traducir textos jurídicos y crear documentos de ámbito legal, detalla a EFE Francesc Muñoz, director de tecnologías de la información (CIO) del bufete.
"Técnicamente la IA generativa no supone ningún misterio para nuestros equipos, son los aspectos legales los que necesariamente han de ser consensuados, revisados y validados", señala el directivo de BBDO, que trabaja en un campo especialmente sensible a las normas de propiedad intelectual.
Justo Hidalgo insiste, por su parte, en que cumplir las nacientes regulaciones del sector será uno de los principales retos para las empresas.
Va a haber usos estrictamente prohibidos, como la creación de "ránkings sociales", que discriminen a los ciudadanos según su comportamiento cívico o sus capacidades, y aplicaciones de "alto riesgo", como aquellas que tengan que ver con infraestructuras de energía, empleo, educación, justicia y seguridad ciudadana.
Esos usos estarán permitidos, pero los algoritmos deberán cumplir con una serie de criterios de transparencia exigentes, recalca el experto de Adigital.
Entre los principales bancos del país, CaixaBank ha creado un equipo de más de cien personas para analizar el despliegue de la IA generativa en todo tipo de ámbitos, incluido el trato con los clientes, el análisis de riesgos y la generación de código.
La entidad cree que va ser una "tecnología disruptiva en todas las líneas de actividad de la entidad", que permitirá a los empleados tener más tiempo para centrarse en el trabajo de mayor valor añadido.
BBVA declara que la IA generativa está "revolucionando el sector financiero" con su capacidad para optimizar la toma de decisiones, personalizar la experiencia del cliente y elevar la productividad. Subraya al mismo tiempo la importancia de tener en cuenta "los riesgos y limitaciones" de la tecnología.
Bankinter ha puesto en marcha un "ChatGPT propio", mientras que el Santander, por su parte, destaca el uso de sistemas de IA basados en algoritmos de aprendizaje automático ("machine learning"), que no son capaces de crear nuevo contenido, como la IA generativa, pero pueden identificar patrones en grandes volúmenes de información, y hacer análisis y predicciones.
Puede observarse con cierto hastío la cantidad de eventos, jornadas, congresos y seminarios de todo tipo sobre inteligencia artificial (IA) a los que podríamos asistir, si no tuviéramos que lidiar con la todavía presencial y fatigosa vida real
