La velocidad de la IA juega en contra de su adopción
La tesis la formula Nuria Fuentes, CIO de OHLA, y la sostienen otros cinco entrevistados desde ángulos distintos: el problema no es que las empresas vayan lentas, es que la tecnología se mueve más rápido de lo que una organización puede evaluar.
Con 6 voces verificadas de esta temporada
No tenemos tiempo de pensar si estamos preparados para la IA. Vamos a prepararnos
Nuria FuentesCIO, OHLAmin 16:08 →La frase describe un problema que casi ninguna conversación sobre inteligencia artificial empresarial reconoce: la dificultad no está en decidir bien, está en que no hay ventana para decidir. Cuando una organización termina de evaluar una herramienta, ya hay tres mejores.
Nuria Fuentes dirige la tecnología de OHLA, una constructora cotizada. Su diagnóstico —que la velocidad de la IA es un obstáculo para adoptarla en serio, no una ventaja— aparece de forma independiente en las conversaciones con otros cinco responsables de tecnología. Es, con diferencia, el punto de mayor consenso del material.
El mecanismo: por qué la velocidad bloquea
La propia Nuria explica cómo funciona la trampa:
«Hay organizaciones que han invertido en tecnología, en capacitación, en personas y en proyectos. Y a la media hora ya ha salido una tecnología que lo cubre»
Una organización grande necesita meses para evaluar una tecnología: seguridad, tratamiento de datos, encaje legal, formación, coste real. Ese ciclo no se puede comprimir mucho sin asumir riesgos que en un sector regulado no son asumibles. Si el objeto de evaluación cambia cada semana, el proceso nunca converge.
El resultado no es una organización imprudente. Es una organización paralizada, que confunde su prudencia con un fallo propio.
El contrapeso: esto no es nuevo
Alfonso Álvarez, CIO de Exolum, aporta el dato que desinfla buena parte del discurso de urgencia:
«IBM Watson lleva en el mercado diecisiete años. Pero no explotó»
La observación tiene consecuencias prácticas. Si la inteligencia artificial aplicada a la empresa lleva casi dos décadas de recorrido, la pregunta deja de ser *cómo nos subimos ya* y pasa a ser *qué ha cambiado exactamente ahora*. Que es una pregunta que sí se puede responder con criterio.
Paco Gimeno llega al mismo destino por otro camino, con un argumento doméstico difícil de rebatir:
«Mi madre, 90 años, me dijo: estás equivocado, Paco. Esto ya ha cambiado. Ya no tiene marcha atrás»
El riesgo concreto: un sesgo detectado en producción
La parte más valiosa de todo el material sobre IA no es una opinión, es un caso. Borja García, responsable de tecnología en ILUNION y Fundación ONCE, cuenta qué encontraron al auditar un modelo propio:
Empezamos a detectar que, para ciertas posiciones, el modelo prefería Pepes y Juanes que Marías y Evas
Borja GarcíaCIO, ILUNION / Fundación ONCEmin 30:10 →Merece la pena detenerse en lo que este caso demuestra y en lo que no. No demuestra que los modelos sean inservibles: demuestra que el sesgo se encontró porque alguien lo buscó. En una organización cuyo propósito es la inclusión laboral de personas con discapacidad, la vigilancia del sesgo no es un añadido ético: es la función.
La pregunta que deja para el resto es incómoda. ¿Cuántas organizaciones tienen un mecanismo para detectar que su modelo discrimina, y cuántas simplemente no lo han mirado?
Cómo se decide mientras tanto
César Quintana trabaja en un entorno donde equivocarse tiene consecuencias regulatorias, y su regla es deliberadamente conservadora:
«La IA como copiloto, siempre validada por un humano»
No es una postura tecnófoba. Es un reparto de responsabilidad: la máquina propone y una persona identificable responde. En un sector farmacéutico esa persona tiene nombre y firma.
Y Carlos Fernández señala el frente que suele quedar fuera de la conversación:
«Los malos más inteligencia artificial: una combinación letal»
Lo que queda
De las seis voces sale un patrón que contradice el discurso dominante. La respuesta razonable a una tecnología que se mueve más rápido de lo que puedes evaluar no es acelerar la evaluación: es decidir qué no vas a evaluar.
Ninguno de los entrevistados dice esto con estas palabras. Es la lectura que permite ponerlos juntos: todos describen organizaciones que intentan seguir el ritmo de todo, y ninguno describe una que haya elegido deliberadamente su terreno. Puede que ahí esté el trabajo pendiente.
Cada lunes · 1.500+ suscriptores
El radar semanal que leen los que deciden en tecnología
Si te interesa inteligencia artificial, esto también. El Radar de la Consultoría Tecnológica es lo que leen los lunes quienes toman las decisiones que aquí se discuten.
Suscríbete gratis
El alta se hace en la web de Xpecializa, donde nace y se gestiona el Radar.
Suscribirme al RadarGratis, sin compromiso y sin spam. Una edición por semana. Consulta la política de privacidad.