A estas alturas de la pel\u00edcula digital no creo que todav\u00eda quede ning\u00fan directivo, administrador, socio o gerente de ninguna micro, peque\u00f1a o mediana empresa catalana que no haya sentido, le\u00eddo o visto los cantos de sirena sobre la inteligencia artificial (IA). Que si es la disrupci\u00f3n tecnol\u00f3gica m\u00e1s relevante de la historia, que si abre las puertas a un cambio de \u00e9poca, que si cambiar\u00e1 radicalmente la forma y el fondo de los negocios y las empresas, que si las empresas que no lo usen perder\u00e1n tanta competitividad que dejar\u00e1n de existir, que si las m\u00e1quinas ser\u00e1n m\u00e1s inteligentes que las personas y la singularidad acabar\u00e1 con la humanidad\u2026<\/p>\n
Podr\u00eda llenar el espacio del art\u00edculo solo con todas las cosas inevitables que muchos de los gur\u00fas de la bola de cristal suelen explicar sobre los efectos de la IA en las empresas y en la sociedad en general. Pero como que, en teor\u00eda \u2013y digo en teor\u00eda porque la pseudociencia, el activismo y el ilusionismo de las redes sociales tambi\u00e9n ha llegado a la Universidad- en la academia estamos para hacer investigaci\u00f3n y transferencia del conocimiento cient\u00edfico sobre temas de inter\u00e9s, aqu\u00ed van unas cuantas evidencias solventes, as\u00ed como sus implicaciones y propuestas estrat\u00e9gicas y de pol\u00edtica p\u00fablica. Vaya, las cosas que hemos hecho los de la inteligencia natural durante toda la vida, al menos desde la revoluci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n
Antes que nada, es importante entender bien de qu\u00e9 va esto de la IA. En t\u00e9rminos econ\u00f3micos podemos entender la IA como un proceso de innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica digital. Es decir, el proceso de creaci\u00f3n y desarrollo de tecnolog\u00edas digitalizadas con aplicaciones t\u00e9cnicas basadas en capacidades inteligentes no humanas. Por lo tanto, la IA se refiere a todo aquel stock social de conocimiento (tecnolog\u00eda) que se usa para desarrollar todo tipo de artefactos digitales (materiales e inmateriales) que se aplican a la actividad econ\u00f3mica (t\u00e9cnica) y que se basan en la utilizaci\u00f3n (amplificaci\u00f3n, sustituci\u00f3n o desplazamiento) de capacidades humanas.<\/p>\n
Segundo. C\u00f3mo todo proceso de innovaci\u00f3n de relevancia, la IA es un proceso din\u00e1mico y evolutivo. Es importante tener presente que las familias tecnol\u00f3gicas y t\u00e9cnicas de la IA -en principio la rob\u00f3tica, los sistemas simb\u00f3licos (visi\u00f3n y reconocimiento de todo tipo de se\u00f1al digitalizada, como im\u00e1genes, n\u00fameros, textos) y los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y profundo- cambian cada d\u00eda. Durante muchos a\u00f1os, las calculadoras eran IA. Despu\u00e9s vinieron los softwares y las hojas de c\u00e1lculo, los programas de ajedrez y Go, y ahora estamos bajo la influencia de los algoritmos supervisados y de la IA generativa y el Chat GPT. En el sector se suele comentar que la IA es todo aquello que las m\u00e1quinas todav\u00eda no saben hacer del todo bien. Cuando aprenden a dejar de ser IA y pasa a ser tecnolog\u00eda computacional.<\/p>\n
Tercero. La IA es una innovaci\u00f3n radical porque tiene el potencial de generar transformaciones de calado, no necesariamente para bien, en todas las dimensiones de la vida humana. Esto es as\u00ed porque las familias del conocimiento \u201cartificial\u201d estar\u00edan generando un proceso de convergencia tecnol\u00f3gica (hablamos de tecnolog\u00edas de utilidad general) con otras tecnolog\u00edas, especialmente las de la segunda oleada digital, como la computaci\u00f3n en la nube, el an\u00e1lisis y la gesti\u00f3n de grandes datos, las infraestructuras de alta velocidad o las plataformas digitales. De hecho, la convergencia tecnol\u00f3gica impulsada por la IA ha consolidado un nuevo factor productivo: los datos. Sin datos (representaci\u00f3n codificada y digital de cualquier tipo de se\u00f1al num\u00e9rica, textual, visual, etc.) masivos para obtener, entrenar y gestionar no hay IA que valga. Sin datos no se pueden activar los nuevos momentos y enfoques de negocio que determinan el nuevo valor econ\u00f3mico de la IA: el valor de predicci\u00f3n.<\/p>\n
Cuarta. La era de la IA se expande siguiendo los efectos de la primera oleada digital, cosa que ampl\u00eda viejos problemas y genera nuevos sesgos, riesgos y polarizaciones sobre las personas y las organizaciones. A trav\u00e9s del sesgo inicial de habilidades y la sustituci\u00f3n o la complementariedad de tareas de inteligencia humana, la IA puede generar tanto procesos de sustituci\u00f3n del trabajo humano (automatizaci\u00f3n) como procesos de complementariedad de inteligencias (algoritmos). De hecho, lo m\u00e1s habitual es que lo haga todo a la vez. La IA puede aumentar tareas y flujos de trabajo (hojas de c\u00e1lculo y contables), los puede reducir (centros log\u00edsticos), los puede reconstituir, eliminando y creando nuevas tareas a la vez (radi\u00f3logos) o los puede cambiar (conductores de autob\u00fas).<\/p>\n
Quinta. La IA generalmente hace crecer la productividad media (producto por tarea), pero no tiene porque hacer crecer la productividad marginal (aumento de productividad por tarea). Para que la IA genere m\u00e1s y mejor ocupaci\u00f3n hace falta que aparezcan nuevas tareas que justifiquen adelantos de productividad media y marginal, y se justifiquen nuevas tareas y contrataciones. Este es el principal reto laboral y social que la IA tiene planteado en la actualidad.<\/p>\n
Sexta. En el \u00e1mbito empresarial sabemos que para usar la IA las empresas se autoseleccionan y generan relaciones de complementariedad con las habilidades de las personas y las capacidades din\u00e1micas de las organizaciones. Es decir, que los usos de la IA dependen del hecho de que las empresas tengan todo aquello que tienen que tener para usarla efectivamente. Y esto quiere decir que las personas tengan todas las habilidades (digitales y no digitales) y que la organizaci\u00f3n disponga de la cultura, la estrategia, la flexibilidad y la estructura organizativa necesarias para orientar a la empresa hacia los datos y el valor de predicci\u00f3n.<\/p>\n
Y, s\u00e9ptima. Parece bastante obvio que, en el contexto artificial, las pymes tienen muchas (in)capacidades din\u00e1micas artificiales. Entre otras, no tienen ni cultura ni sistemas de gesti\u00f3n de datos y grandes datos, sus personas necesitan aprender a funcionar con la complementariedad de inteligencias y, como empresas, tienen que abordar los retos estrat\u00e9gicos, organizativos y colaborativos de los procesos de innovaci\u00f3n con base digital. Pero tambi\u00e9n tienen fortalezas, en especial sus flexibilidades para adaptarse al entorno y para construir redes y plataformas digitales. Ya empieza a ser hora de ayudarlas a construir sus espacios propios de IA, en especial los que no generan dependencias de otras empresas y de organizaciones. El dinamismo y la viabilidad econ\u00f3mica, y el bienestar y la movilidad social del pa\u00eds dir\u00e1n bien. Tenemos trabajo.<\/p>\n
\nJoan Torrent-Sellens\u00a0\u2013 Doctor en Econom\u00eda y catedr\u00e1tico de Econom\u00eda y Empresa en la UOC<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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