Sumar IA a una empresa sin achicar la plantilla: por dónde empezar

Adoptar inteligencia artificial no obliga a despedir gente. El punto de partida, según lo que planteó Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, es identificar qué tareas consumen tiempo sin agregar valor real. Entre ellas menciona las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones documentales.

Empezar en pequeño y ampliar si funciona

Muchas soluciones hoy se ofrecen como servicio, lo que permite a una organización arrancar con un caso de uso puntual, pagar por uso y extender el despliegue solo si los resultados lo justifican. Cordero lo resumió así: "varias soluciones se pueden pagar como un servicio y las compañías pueden empezar a usar la inteligencia artificial y de ahí desplegarla masivamente si lo quisieran".

El primer paso, de acuerdo con el especialista, es atar la herramienta a un problema concreto, como mejorar la atención al cliente, acelerar la revisión de documentos, anticipar la demanda o reducir tiempos en una operación interna. Sin ese foco, aclara, la tecnología queda sin dirección.

Qué pasa con el empleo

“Cuando las empresas quieren implementar inteligencia artificial, basan sus casos de negocio en ahorros, en eficiencia, en eficacia, no necesariamente en reducir personal.”Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica

Según Cordero, las funciones que suelen automatizarse son las que no agregaban valor por la tarea en sí, como las clasificaciones iniciales o las consultas que siguen reglas fijas. El personal, en cambio, pasa a concentrarse en tareas que requieren criterio, conocimiento del negocio y supervisión.

• Detectar tareas repetitivas que no suman valor real.
• Elegir un caso de uso puntual, como atención al cliente o revisión de documentos.
• Pagar por servicio y medir resultados antes de expandir.
• Mantener el criterio humano para revisar respuestas que pueden contener información incorrecta.

En los sectores financiero, minorista y de servicios se concentra buena parte de las implementaciones actuales. En el comercio minorista, por ejemplo, los sistemas predictivos sirven para estimar el consumo, gestionar inventarios y ajustar la logística, mientras que la IA generativa se usa en atención al cliente y producción de contenidos.