Un estudio de IBM revela que las empresas españolas ya están experimentando mejoras significativas de productividad gracias al uso de la IA, y muchas esperan retornos de sus inversiones (ROI) dentro del próximo año. Sin embargo, los resultados también sugieren que las pequeñas y medianas empresas y las organizaciones del sector público se están quedando atrás respecto a las empresas más grandes del sector privado en el aumento de la productividad con IA.
Según los resultados de IBM, el 61% de los participantes en nuestro país afirma que sus organizaciones ya han logrado mejoras significativas en la productividad operativa utilizando IA. Además, aproximadamente uno de cada cinco señaló que su empresa ya ha alcanzado los objetivos de ROI de sus iniciativas de productividad basadas por IA, mientras que un 37% en promedio espera lograr el ROI dentro de los 12 meses a través de la reducción de costes (37%); ahorro de tiempo (40%); aumento de los ingresos (38%); satisfacción de los empleados (39%) y aumento del Net Promoter Score (43%).
Además, el optimismo es aún mayor en torno a los agentes de IA: el 92% de los responsables encuestados espera en que la IA agéntica ofrecerá un ROI medible en los próximos dos años.
En cuanto a las áreas donde la IA está generando mayores ganancias de productividad, destacan en España los Recursos Humanos y la formación (31%), el desarrollo de software e IT (30%), y en publicidad y marketing (29%). Al mismo tiempo, los ejecutivos españoles señalaron que los tres principales beneficios de la mejora en productividad son una mayor eficiencia operativa (54%), una mejor toma de decisiones (53%) y una mayor optimización y modernización en el área IT (50%), como la modernización de aplicaciones o en programación.
Sin embargo, los avances no son homogéneos en todas las empresas. Mientras que el 63% de las grandes empresas encuestadas registra ganancias de productividad por el uso de la IA, solo el 54% de las pymes dicen lo mismo. La investigación también indica que las organizaciones del sector público se encuentran en las primeras etapas de adopción de la IA, y solo el 33% destaca mejoras significativas en la productividad hasta la fecha.
Transformando modelos de negocio con IA
En España, los datos muestran que los líderes utilizan cada vez más la IA para potenciar una transformación estratégica del negocio. Del 61% que registró ganancias significativas de productividad, cerca de una cuarta parte (23%) atribuye a la IA el cambio fundamental de sus modelos de negocio.
Sorprendentemente, alrededor de un tercio de los encuestados ya está utilizando la IA para cambiar sus operaciones de diversas maneras, como acelerar los plazos de innovación (38%); sustituir los ciclos de planificación periódicos por una toma de decisiones continúa impulsada por la IA (34%); transformar la gestión del riesgo mediante una monitorización constante basada en inteligencia artificial (33 %). Además, entre el 40% y el 46% planea hacerlo próximamente en cada una de estas áreas.
La gran mayoría de los responsables senior encuestados (91%) dijeron que la IA está aumentando las capacidades de la fuerza laboral. Por ejemplo, con el tiempo ahorrado debido a una mayor productividad, los ejecutivos dijeron que los empleados dedican más tiempo a tareas como la mejora de los procesos operativos (47%), la realización de análisis avanzados de datos (43%) y la capacitación y desarrollo profesional (39%), según el informe.
Priorizar los sistemas abiertos, la eficiencia y el control
El estudio también reveló que la apertura, la eficiencia y el control son prioridades críticas para todo tipo de organizaciones que adoptan la inteligencia artificial. El 88% de los encuestados destacó la eficiencia de los sistemas de IA, lo que pone de relieve la necesidad de contar con soluciones capaces de ofrecer resultados medibles, optimizar recursos y acelerar los procesos de innovación. Otro 86% dijo que valoraba tener capacidad para mantener el control sobre los sistemas de IA y los datos, subrayando la importancia de establecer mecanismos sólidos de gobernanza y seguridad de la información.
Por último, el 85% enfatizó la importancia de la transparencia en los sistemas y modelos de IA, asegurando que la tecnología funcione de manera ética, responsable y alineada con los valores de la organización.
Superar el riesgo y la complejidad
Aunque las empresas avanzan hacia un mayor retorno de la inversión en IA, el estudio también revela que persisten inquietudes sobre seguridad, privacidad y ética. Entre ellas se incluye el riesgo de filtraciones de datos y la falta de confianza en la IA, señalados como la principal barrera para escalar proyectos pilotos de IA exitosos, según el 38% de los encuestados. Muy cerca, con un 37%, se menciona el cumplimiento normativo y la responsabilidad legal.
Cinco prioridades para los líderes empresariales
• Definir un modelo operativo eficaz para la IA. Establecer un enfoque común y universalmente entendido para la transformación de la IA en toda la organización, como un modelo federado o radial, junto con una propiedad clara, es crucial para ofrecer un retorno de la inversión.
• Fomentar la alfabetización en IA y una cultura de innovación, en todos los niveles de la empresa. El conocimiento de cómo y por qué usar estas herramientas en todos los equipos y funciones ayudará a la organización a adaptarse y prosperar a medida que las capacidades de IA y las oportunidades que crean continúan evolucionando.
• Siéntete cómodo con la incertidumbre y el cambio rápido. El éxito en esta era significa desarrollar una cultura que acepte el cambio y la incertidumbre, y permita una innovación rápida y decidida.
• Comprender los riesgos en torno a la implementación de la IA. Al igual que con cualquier tecnología, la IA debe aplicarse con precaución y una comprensión detallada de los riesgos regulatorios, reputacionales y operativos. Las empresas deben aplicar herramientas de gobernanza de IA para monitorizar y mitigar riesgos potenciales, como el intercambio de datos no autorizado y el sesgo no deseado.
• Establecer un “Consejo de IA” entre empresas para mitigar el riesgo. El papel de este Consejo es definir los principios éticos y el apetito de riesgo y revisar los casos de uso de IA de mayor riesgo antes de que se implementen.
