«La utilización de la IA generativa ya está redefiniendo los modelos de negocio»

La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse, por ello las empresas que la utilicen de manera eficiente verán en ella un aliado clave para mejorar su operativa y ofrecer experiencias más personalizadas. Para analizar los beneficios, los riesgos y las oportunidades que ofrece, el próximo 19 de marzo tendrá lugar en el Estadio San Mamés de Bilbao el Technology Day, una iniciativa organizada por EL CORREO y patrocinada por IBM. Para abrir boca hemos hablado sobre esta transformación con Juan Castillo, vicepresidente de Infraestructura IBM España, Portugal, Grecia e Israel.

Las empresas que usan IA generativa están viendo mejoras en su productividad, toma de decisiones y eficiencia operativa

La IA ha avanzado a gran velocidad en los últimos años. ¿Cuáles considera que han sido los hitos más importantes en este desarrollo y qué papel ha jugado IBM en esta evolución?

La evolución de la IA ha estado marcada por el auge de la IA generativa, los avances en modelos de lenguaje y la integración de la IA en procesos empresariales cada vez más complejos.

Esta evolución también ha traído consigo nuevos desafíos, como la necesidad de garantizar la transparencia y gobernanza de los modelos de IA. IBM ha desempeñado un papel clave en esta transformación al apostar por una IA abierta, segura y confiable, promoviendo soluciones que potencian la productividad empresarial y garantizan la integridad y trazabilidad de los datos utilizados.

Con el lanzamiento de watsonx, IBM ha proporcionado una plataforma que integra IA generativa con capacidades avanzadas de gestión de datos y gobernanza, facilitando su adopción en entornos empresariales. Además, hemos introducido InstructLab, una metodología de innovación abierta que democratiza el acceso a la IA y permite a las empresas y desarrolladores mejorar los modelos con un enfoque colaborativo.

¿Qué sectores están adoptando más rápidamente la IA y qué características los hacen más receptivos a esta transformación?

La adopción de la inteligencia artificial está avanzando a un ritmo acelerado en sectores donde la optimización de procesos, la gestión de datos y la automatización tienen un impacto directo en la eficiencia y competitividad.

Sectores como el financiero, salud, industrial y retail han encontrado en la IA generativa un aliado clave para mejorar su operativa y ofrecer experiencias más personalizadas.

En el sector público, los gobiernos están explorando soluciones basadas en IA para mejorar la atención ciudadana, como el asistente virtual desarrollado con watsonx para la Junta de Extremadura, que facilita el acceso a información de interés para empresas y autónomos interesados en solicitar ayudas públicas.

¿Qué beneficios concretos tiene la IA generativa en las empresas que ya están implementándola?

Las empresas que usan IA generativa, tanto aquellas de gran tamaño como pymes, están viendo mejoras en su productividad, toma de decisiones y eficiencia operativa. Permite automatizar tareas repetitivas, analizar grandes volúmenes de información en segundos y facilitar el acceso a conocimientos clave.

Esta transformación ya está redefiniendo los modelos de negocio. Según el IBM IBV CEO Study 2024, el 62% de los directivos a nivel global cree que es necesario cambiar su enfoque de negocio para seguir siendo competitivos. En España, el impacto de la IA en la productividad es tan significativo que el 61% de los CEO está dispuesto a asumir ciertos riesgos para acelerar su adopción, y un 76% afirma que tomará más riesgos que su competencia para mantener su ventaja competitiva.

Un ejemplo de ello es la Empresa Municipal de Transportes de Madrid (EMT), que ha incorporado la tecnología de IA generativa de IBM para optimizar su servicio de atención al cliente. Gracias a esta solución, EMT ha mejorado la gestión de consultas y reclamaciones, agilizando los tiempos de respuesta y ofreciendo a los ciudadanos información precisa y personalizada sobre los servicios de transporte público de la ciudad.

IBM ha apostado por un enfoque de IA confiable y adaptado a las necesidades empresariales. ¿Qué ventajas ofrecen los modelos de lenguaje más pequeños y especializados frente a las arquitecturas masivas y generalistas?

Aunque los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son muy potentes, también son muy costosos y requieren de muchos recursos. En IBM apostamos por modelos más pequeños y especializados (SLMs), que ofrecen una alternativa más eficiente, flexible y alineada con las necesidades empresariales reales.

Estos modelos consumen menos energía y permiten un mayor control sobre los datos, asegurando aspectos fundamentales como son la transparencia y el cumplimiento normativo. Además, pueden ajustarse a sectores concretos, como el financiero, la salud o la industria. Esta especialización permite obtener resultados más precisos y relevantes, adaptándose a las necesidades específicas de cada organización o pyme.

Uno de los retos de la IA es garantizar la seguridad, la transparencia y la ética en su uso. ¿Qué estrategias está aplicando IBM para abordar estos desafíos?

En IBM consideramos fundamental una regulación inteligente de la IA, que promueva la innovación y garantice la seguridad de la sociedad. Por ello, instamos a los gobiernos a adoptar un enfoque basado en el riesgo, priorizando la responsabilidad sobre la concesión de licencias.

Apoyamos la IA de código abierto y defendemos que las empresas asuman una responsabilidad proactiva para garantizar modelos explicables, transparentes y justos. En esta línea, hemos respaldado la Ley de IA de la UE, con la expectativa de que su versión final se enfoque en regular aplicaciones de alto riesgo, asegurando transparencia, explicabilidad y seguridad.

Para facilitar la adopción responsable de la IA, IBM ha desarrollado watsonx.governance, una plataforma integrada que ayuda a las empresas a gestionar sus modelos de forma segura y cumplir con la regulación global.

¿Cómo deben prepararse las empresas para adecuarse a las normativas emergentes, como las que está impulsando la Unión Europea?

Las nuevas regulaciones, como la AI Act y NIS2, están marcando un antes y un después en la gestión de la seguridad y el cumplimiento normativo dentro de las empresas. Estas normativas exigen un mayor control sobre el tratamiento de los datos, la resiliencia ante ciberataques y una supervisión más estricta de los modelos de inteligencia artificial para garantizar su transparencia y equidad.

Para adaptarse con éxito, las empresas deben adoptar un enfoque proactivo en la gestión de datos y la seguridad, fortaleciendo sus sistemas y asegurando la gobernanza adecuada de la IA. IBM facilita este proceso con soluciones diseñadas para garantizar el cumplimiento normativo de manera eficiente, ayudando a coordinar la gestión de datos, fortalecer la ciberseguridad y minimizar riesgos.

Herramientas como watsonx.governance permiten supervisar el uso de la IA, detectar sesgos y garantizar la trazabilidad de los modelos, asegurando que las empresas cumplan con las regulaciones de manera sencilla y eficaz.

¿Cómo pueden las organizaciones maximizar el valor de la automatización sin comprometer la seguridad ni la calidad de sus procesos operativos?

La IA generativa está desencadenando nuevas oportunidades para la automatización, impulsando la innovación empresarial y una mayor ventaja competitiva. Para maximizar este valor que la automatización puede ofrecer, las empresas deben apostar por soluciones que les ayuden a aumentar la productividad a través de una arquitectura de aplicaciones moderna.

IBM desarrolla soluciones de automatización basadas en IA que permiten a las organizaciones gestionar entornos operativos complejos con mayor eficiencia. En el sector de los centros de datos, Digital Realty, está mejorando acelerado sus iniciativas de sostenibilidad gracias a las capacidades de automatización de IBM Envizi. Esta herramienta permite recopilar, analizar e informar del rendimiento ESG en el portfolio mundial de centro de datos de la compañía.