VALÈNCIA. La inteligencia artificial amplía las posibilidades de las empresas para analizar información, anticipar escenarios y mejorar su productividad. Sin embargo, disponer de las herramientas no garantiza por sí solo los resultados. La calidad de los datos, la integración con los sistemas existentes y la preparación de los profesionales condicionan su aprovechamiento. A estos desafíos se suma la necesidad de mantener el criterio humano y establecer quién supervisa y responde por las decisiones en una organización que incorpora cada vez más capacidades tecnológicas.
Estas cuestiones centraron la jornada 'Humanidad aumentada en la empresa', organizada por Plaza y celebrada en el Hotel SH Valencia Plaza, con el patrocinio de NTT DATA, Nunsys Group, Power Electronics y Seidor. El encuentro reunió a representantes del sector tecnológico, la empresa, los recursos humanos y la universidad en dos debates que abordaron la aplicación de la IA a la toma de decisiones y su impacto sobre el talento, la productividad y la educación.
Los datos como ventaja competitiva
La primera mesa contó con Ángel Llosa, Head of Artificial Intelligence de Seidor; Jorge Reverte, gerente de Estrategia Digital y director del Centro de Excelencia IA de Nunsys Group; y Juan Periset, socio responsable de Arquitectura Digital de NTT DATA. Los participantes analizaron cómo estas herramientas amplían la capacidad de las compañías para interpretar información, aunque situaron buena parte de su valor en los datos con los que trabajan y en la forma de incorporarlos al negocio. "La clave es cómo las tecnologías organizan esa información", señaló Periset, quien vinculó el diferencial de las empresas a su capacidad para modelar los datos y trasladar su conocimiento propio a los sistemas.
Reverte destacó que la IA permite realizar un análisis "más profundo y exhaustivo" y extraer conclusiones que van más allá de las que una persona puede obtener con los mismos recursos. En el ámbito predictivo, explicó que una buena estructuración de los datos internos y externos facilita mejoras en distintas áreas. Una previsión más precisa de la demanda permite ajustar la planificación de la producción y, a partir de ahí, tomar mejores decisiones en compras y aprovisionamiento. Llosa, por su parte, diferenció la IA de datos de la generativa y señaló las posibilidades de combinar ambas para ampliar la información disponible y mejorar su aprovechamiento.
Periset añadió que la IA generativa abre una vía para explorar escenarios que inicialmente no se han contemplado. Además de interpretar previsiones, estas herramientas permiten introducir nuevas variables y ampliar las alternativas sobre las que trabajar. No obstante, los ponentes advirtieron de que esta capacidad tecnológica convive con dificultades de implantación. Llosa situó uno de los principales obstáculos en las integraciones con otros sistemas. "Cuando quieres sacar rendimiento a los sistemas operacionales es donde más cuesta". Reverte añadió que las tareas pendientes de transformación digital juegan en contra de algunas compañías, con barreras en la cultura de innovación, los datos y la propia organización.
De la experimentación a la rentabilidad
La incorporación de la IA exige también establecer cómo se utiliza, qué controles necesita y cuánto cuesta. Periset destacó la necesidad de gobernar los datos, algoritmos y agentes que se incorporan a las organizaciones, y señaló una mayor preocupación por el retorno de las inversiones ante los cambios en el sistema de costes de estas tecnologías. "Las eficiencias se tienen que ver", afirmó. En este contexto, defendió concentrar los esfuerzos en aplicaciones concretas y advirtió de las dificultades de los despliegues masivos para no incurrir en gastos desorbitados y traducirse en mejoras suficientes para las compañías.
"Estamos viendo que funciona bastante bien ir a casos de uso concretos", apuntó el representante de NTT DATA. Su planteamiento pasó también por rediseñar procesos para que la IA forme parte de ellos desde el comienzo y responda a una necesidad del negocio. Como ejemplo, explicó que en su departamento comparan previsiones elaboradas con estas herramientas con otras realizadas mediante métodos tradicionales y llegan "a un punto parecido con un esfuerzo mucho menor". Reverte añadió que los sistemas predictivos aportan tanto estimaciones numéricas como información cualitativa para interpretar los resultados, siempre que reciben las señales adecuadas.
La detección de riesgos constituye otro de los campos de aplicación. Llosa recordó que "la IA es buena detectando anomalías", una capacidad que facilita identificar incidencias con rapidez. Reverte mencionó usos en ciberseguridad, detección del fraude y monitorización de fábricas para anticipar problemas, mientras que Periset subrayó la importancia del contexto de cada organización. Según explicó, los sistemas pueden incorporar límites, validaciones humanas y agentes encargados de comprobar las actuaciones de otras herramientas conforme a unas reglas previamente establecidas. La intensidad de esos controles depende del riesgo y de la aplicación concreta.
Los ponentes coincidieron en que la tecnología no desplaza la responsabilidad de las personas y las empresas. "Para mí, la responsabilidad no cambia. Los responsables somos las personas", sostuvo Periset. Llosa incidió en la misma idea desde la perspectiva de la organización: "Al final, el responsable es la empresa. Por eso hay que tener un gobierno". Esta necesidad de fijar criterios también apareció al abordar los precios dinámicos. Periset recordó su utilización en sectores como las aerolíneas, los hoteles o las plataformas de movilidad y reclamó valorar las implicaciones éticas de cada caso, mientras que Reverte defendió establecer límites para evitar pérdidas y crisis reputacionales.
La conversación se extendió a la organización de las plantillas y al futuro de los perfiles júnior. Reverte advirtió de que estas herramientas añaden presión sobre los profesionales jóvenes, a los que se les puede exigir hacer más con menos experiencia, y defendió preservar su aprendizaje dentro de las compañías. "Igual crees que hoy no te faltan júniors, pero te harán falta en el futuro", señaló. Periset explicó que la posibilidad de que los perfiles sénior asuman más tareas con ayuda de la IA abre un debate sobre el modelo productivo y la contratación, cuya respuesta vinculó a la cultura de cada empresa.
Aprender con IA y mantener el pensamiento crítico
La segunda mesa, dedicada a las personas aumentadas, el talento, la productividad y la educación, reunió a Carlos Llombart, Chief Customer and Corporate Strategy Officer de Power Electronics; Joan Vila Francés, delegado del rector para la Inteligencia Artificial y el Gobierno de los Datos de la Universitat de València; y Mara Casillas, Associate Partner de Page Executive. El debate giró en torno a cómo cambia el aprendizaje cuando el acceso a la información es inmediato y qué capacidades necesitan los profesionales para trabajar con estas herramientas. Llombart resumió uno de los desafíos con una pregunta: "¿Cómo los júniors van a aprender a ser séniors si tienen toda la información al alcance de la mano?".
El representante de Power Electronics defendió integrar la IA en la trayectoria de aprendizaje de los profesionales y destacó que la acumulación de información pierde parte de su valor diferencial frente a otras competencias. Saber formular una petición y discernir si la respuesta es correcta adquiere una mayor importancia. Vila coincidió en la necesidad de contar con conocimientos propios para supervisar la tecnología y advirtió del riesgo de utilizarla como un atajo para resolver tareas. "Tienes que tener una base muy fuerte de conocimiento para copilotar la IA", afirmó. Por ello, defendió formar al alumnado en su uso responsable y revisar tanto las dinámicas de enseñanza como los métodos de evaluación.
Vila explicó que el debate universitario incluye la posibilidad de reforzar la formación de base en los primeros cursos y fomentar posteriormente el uso de estas herramientas. También reconoció la dificultad de controlar cómo las emplea el alumnado durante su aprendizaje, una circunstancia que obliga a repensar la evaluación. Casillas situó parte del problema en competencias previas como la comprensión lectora y el pensamiento crítico, y reclamó reforzar la dimensión humana en paralelo al avance tecnológico. "Ese conocimiento lo tenemos al alcance de la mano con un solo clic", señaló al describir un cambio que, a su juicio, exige tiempo de adaptación.
La comunicación, la creatividad, la resiliencia, la flexibilidad y la curiosidad intelectual ganan relevancia en este escenario. Casillas destacó tanto la relación con la herramienta como la capacidad de explicar a otras personas el trabajo realizado con ella. Llombart, por su parte, señaló que la transformación afecta también a profesiones técnicas. En el desarrollo de software, por ejemplo, a los conocimientos sobre lenguajes y generación de código se suma la necesidad de saber "cómo preguntar, cómo pedir, cómo confirmar". El espíritu crítico se convierte así en una competencia necesaria para aprovechar la IA y comprobar sus resultados.
Recursos humanos y formación continua
La transformación de los perfiles profesionales también alcanza a los departamentos de recursos humanos. Llombart defendió una mayor implicación en el negocio para comprender las necesidades de cada área y adaptar los perfiles y la formación a su evolución. Casillas coincidió en que estas funciones van más allá de gestionar personas y puestos de trabajo. También comprender el rumbo de la organización, identificar capacidades y preparar a las plantillas forman parte de sus responsabilidades. "Es muy importante entender hacia dónde quiero que vaya la organización", señaló, al vincular la estrategia empresarial con el desarrollo de los profesionales.
En selección, Casillas reconoció la utilidad de la IA para un primer filtrado o para facilitar la incorporación de trabajadores, pero advirtió de que los candidatos también utilizan estas herramientas para adaptar sus currículos a las ofertas. Esta circunstancia refuerza, según explicó, la importancia de la valoración humana. Llombart incidió en que una contratación exige analizar cuestiones que van más allá de los conocimientos técnicos, como la relación con el responsable directo y el encaje con los compañeros. "En la parte de selección, el factor humano es clave", afirmó, antes de defender un acompañamiento al profesional durante toda su trayectoria en la compañía.
La conexión entre universidad y empresa fue otra de las cuestiones abordadas. Vila destacó la experiencia de las prácticas externas y los trabajos de fin de grado y máster vinculados a compañías como vías para acercar la formación a la actividad profesional. Llombart reclamó que los problemas a los que se enfrentan las empresas tengan presencia en la preparación universitaria y que quienes terminan una carrera cuenten con las capacidades necesarias para iniciarse en su profesión. Vila añadió la importancia de la formación continua para quienes ya están en las plantillas y señaló que fórmulas como los exámenes orales permiten comprobar conocimientos y trabajar habilidades de comunicación.
El ritmo de las organizaciones
El cierre de la jornada correspondió a Rafael Sebastián, director general de Ciencia e Innovación de la Conselleria de Educación, Cultura y Universidades, quien situó el resultado de la transformación en la combinación de capacidades humanas y tecnológicas. "La IA corre mucho, pero las organizaciones todavía no", señaló. Su intervención apuntó al margen que existe para trasladar las posibilidades de estas herramientas a la actividad empresarial y a las dificultades relacionadas con los datos, la organización y la cultura de las compañías.
Sebastián mencionó la ampliación de la oferta de Formación Profesional con cursos de inteligencia artificial y big data, así como la incorporación de formación universitaria vinculada a la IA y la robótica. El director general recuperó en su cierre la idea que dio nombre al encuentro: "Lo importante es tener la humanidad aumentada". La curiosidad, el juicio y la capacidad de dudar ocuparon su reflexión sobre las cualidades humanas que acompañan la incorporación de la inteligencia artificial a las empresas y al aprendizaje.
