Si bien la IA aparece de múltiples maneras en relación a las empresas y sus potencialidades, hasta la fecha su aplicación más habitual ha sido la de ahorrar costos. No es ilógico que así sea. Su uso más sencillo y visible consiste en automatizar procesos, sean administrativos, comerciales o de cualquier otra área. Resulta fácil, por lo tanto, comparar cuánto tiempo llevaban antes y cuánto llevan ahora.
Sin embargo, esta lógica que busca ahorrar costos sin pensar qué hacer con ese tiempo liberado puede convertirse en una trampa. Si el objetivo de incorporar IA es simplemente hacer lo mismo con menos personas o durante menos horas, la organización corre el riesgo de achicarse y limitar su propia capacidad productiva.
La tecnología, desde siempre, amplifica volumen. Hoy vemos la cantidad de mensajes que se pueden responder, la cantidad de veces que se puede realizar una tarea, la capacidad de sostener un proceso. La sensación es la misma que podemos leer en textos de época referentes a la Revolución industrial y las transformaciones con la aparición de las líneas de montaje.
Los desafíos del crecimiento
Por lo tanto, si la posibilidad es utilizar la tecnología para crecer, ¿por qué las empresas vienen privilegiando el uso de la IA para el ahorro? Una posible respuesta es que para crecer hay que crear. Es más sencillo tocar un tema musical de otro que crear uno propio. Repensar lo que ya existe es una tarea más sencilla que imaginar lo que todavía no sucede. La IA puede ayudar a organizar, pero le cuesta más pensar y ejecutar ideas nuevas. Por lo menos, hasta ahora.
Además, el ahorro tiene una ventaja evidente y es que se puede poner en una planilla y mostrarlo en un directorio. El crecimiento tarda más en verse y es mucho más difícil de atribuir. Se trata de un posible resultado no inmediato y que requiere tiempo. Pájaro en mano, dirían nuestros abuelos.
Parte de los problemas que aparecen en muchas implementaciones tienen que ver justamente con no haber definido el objetivo. Se incorpora IA por incorporarla, sin un plan o sin una idea clara de qué se quiere resolver. No podemos responsabilizar del todo a las empresas por esto, ya que de un tiempo a esta parte parecía que el que no usaba IA estaba faltando a una verdad incuestionable. Pero subirse a cualquier barco simplemente por navegar, no necesariamente lleva al lugar que se busca.
En muchos casos se compró tecnología antes de definir el problema y, después, se la terminó midiendo con la única vara que estaba a mano. Y esa vara es el costo. De ahí que aparezcan también algunos efectos de rebote. Empresas que habían recortado puestos o tareas comenzaron a recontratar, porque descubrieron que aquello que habían eliminado no era simplemente una tarea sobrante, sino una parte del criterio con el que funcionaba el negocio.
En la actualidad, con la inteligencia artificial debería ocurrir algo comparable. Para ello, no debemos solo preguntarnos qué tarea se le puede sacar de encima a una persona, sino -y esto es lo más importante- hacia qué tarea de mayor valor se la puede mover o reasignar.
Dicho cambio de enfoque es el que permite diferenciar entre proyectos que simplemente abaratan lo que ya existe y otros que utilizan la tecnología para ampliar lo que una organización es capaz de hacer. Es entendible que el ahorro sea el primer resultado medible de la IA. Pero las empresas que se queden en eso verán que en algunos casos ese ahorro no es tan efectivo; e incluso, si lo fuera, estarían recortando a su vez las probabilidades de crecer.
