Sumar inteligencia artificial a una empresa sin despedir: por dónde arrancar

Cada tanto aparece la idea de que incorporar inteligencia artificial en una empresa significa, inevitablemente, reducir la plantilla. Sin embargo, el material que analizamos sostiene lo contrario: la adopción de estas herramientas no obliga a recortar empleados. Desde mi lectura, el debate suele quedar atrapado en el miedo al despido cuando la discusión que importa es cómo se usa la tecnología dentro del trabajo cotidiano.

El punto de partida: detectar tareas que no agregan valor

El primer paso que se propone es identificar qué tareas consumen tiempo sin aportar valor real. Entre los ejemplos aparecen las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones documentales. Con ese diagnóstico en la mano, las herramientas disponibles hoy permiten empezar en una escala pequeña, pagar por uso y expandir el despliegue solo si los resultados lo justifican. No hace falta una transformación total ni una inversión inicial masiva, porque muchas soluciones se ofrecen como servicio.

“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.”Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica

Según Cordero, el primer paso es vincular la herramienta a un problema concreto. El material menciona algunos ejemplos posibles:

• Mejorar la atención al cliente.
• Acelerar la revisión de documentos.
• Anticipar la demanda.
• Reducir tiempos en una operación interna.

Sin ese foco, advierte el especialista, la tecnología queda sin dirección. Los sectores financiero, de comercio minorista y de servicios concentran buena parte de las implementaciones actuales. En el retail, por ejemplo, los sistemas predictivos se usan para estimar comportamientos de consumo, gestionar inventarios y ajustar la logística.

Qué cambia en el trabajo y dónde sigue hacen falta personas

Sobre el impacto en el empleo, Cordero fue directo en el material: los casos de negocio se basan en ahorros, eficiencia y eficacia, y no necesariamente en reducir personal. Las funciones que suelen automatizarse son, según sus palabras, las que no agregaban valor por la tarea en sí misma, como las clasificaciones iniciales o las consultas que siguen reglas fijas. Así, el personal pasa a concentrarse en tareas que requieren criterio, conocimiento del negocio y supervisión.

El criterio humano sigue siendo necesario, en particular para revisar respuestas generadas por modelos que pueden producir información incorrecta. Esa supervisión es, en la lógica del material, lo que sostiene el uso responsable de estas herramientas dentro de una organización.