El gran riesgo de resistirse a los cambios que impulsa la IA en las empresas valencianas

La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta esencial para la transformación digital de las empresas. Sin embargo, su adopción no está exenta de resistencia y desafíos, especialmente en regiones donde las empresas son mayoritariamente pymes o micropymes, de sectores poco fértiles a la inversión en tecnología e innovación, de estructura familiar o de equipos directivos no profesionalizados. Según un informe del Instituto Tecnológico de Informática (ITI), la implantación de la IA en las empresas valencianas con más de 10 empleados se sitúa en una media del 14,1%, siendo mucho más consistente en grandes empresas que en las pequeñas, donde solo la aplican un 3,4%.

Atendiendo al estudio de abril de 2024, de la consultora global experta en tecnología IDC, entre las resistencias más comunes a la adopción de la IA destacan la falta de conocimiento y habilidades, es decir, la carencia de suficiente personal capacitado en IA y tecnologías de la información en general. En segundo lugar, cierto temor a la fiabilidad, incluso desviaciones perniciosas, de los resultados obtenidos de la IA (como puede ser una mala respuesta automática a la queja de un cliente que empeore la situación) y también el que los costos iniciales suelen ser elevados, ya que la implementación de soluciones basadas en IA pueden requerir una inversión significativa en infraestructura y software, quizás fuera del alcance de las pymes.

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Adicionalmente, del reciente estudio La economía del dato en la Comunitat Valenciana, del Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas, se pueden derivar otras barreras como la resistencia al cambio en la adopción de nuevas tecnologías por parte de los empleados, quienes pueden temer por la seguridad de sus puestos de trabajo o sentirse incómodos con nuevas formas de trabajar. Por el lado más técnico, son habituales los problemas de integración entre los sistemas de información existentes, especialmente si las tecnologías actuales están desactualizadas o no son compatibles con las nuevas soluciones de IA. Quizás, por último, las preocupaciones éticas, de privacidad, la transparencia de los algoritmos, la protección de datos personales, ganar la confianza de los usuarios y cumplir con las normativas vigentes, ente otros requisitos, añaden complejidad a cualquier proyecto de transformación.

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Por el lado de las soluciones y buenas prácticas de la empresa, como respuesta a estas resistencias, son muchas las recomendaciones, empezando porque el liderazgo de la transformación digital y aprovechamiento de la IA debe nacer de la alta dirección y fluir hacia el resto de la organización. Y para ello es necesario impulsar la formación y desarrollo de talento, invirtiendo en capacidades digitales y en dominar la IA, por parte de la directiva, los managers y los empleados. Aprovechar programas de capacitación en IA y colaboraciones con universidades y centros de formación profesional puede ayudar a desarrollar las habilidades necesarias dentro de la empresa. De forma paralela, es necesario promover una cultura empresarial que valore la innovación y el aprendizaje continuo para, entre otros beneficios, reducir la resistencia al cambio.

Es recomendable adoptar una estrategia de implementación gradual, comenzando con proyectos piloto, pues puede ayudar a las empresas a entender mejor la tecnología y sus beneficios antes de realizar inversiones a gran escala o de mayor riesgo. Hay que seleccionar, para esos proyectos piloto, casos de uso (es decir, un proceso o procedimiento concreto de alguna área de la organización) que tengan impacto en el negocio, pero que a la vez no sean críticos. De hecho, sería ideal probar con varios casos de uso en paralelo, involucrando a varias áreas de la empresa, para aumentar las probabilidades de lograr un primer éxito. Se recomienda casos de uso poco complejos y rápidos de implementar (recomendable no superar los seis meses de duración para ver ya resultados).

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Casos de uso con buenos sponsors internos y embajadores futuros, deseablemente con un retorno de la inversión aceptable, pero sin ser ambiciosos inicialmente. Y todo ello desde la agilidad o aproximación lean, que permita a la empresa experimentar con diferentes enfoques y modelos de IA, probar nuevas soluciones y ajustar su estrategia según los resultados obtenidos. Se trata de potenciar la capacidad de aprender de los errores, en ciclos cortos y realizar ajustes rápidos. Para que todo lo anterior sea factible, es muy probable que previamente sea necesario actualizar los sistemas y tecnologías existentes y así hacerlos compatibles con las soluciones de IA, lo que requiere tanto presupuesto como tiempos nada desdeñables.

Y por último, resulta también aconsejable imprimir un cierto sentido de urgencia, para combatir posibles motivos para la procrastinación o el escepticismo (como podría ser el esperar a la siguiente versión GPTx o que pase el hype, o temer que lo que hagamos la competencia lo copiará en pocos meses o bloquearse con la incertidumbre en el modelo de costes o decidir que prueben otros y ya les copiaremos).

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Por el lado institucional, podría pensarse que no es necesario actuar porque esta materia es muy instrumental e interna a las propias empresas, pero la competitividad de las regiones va a quedar muy impactada en la medida que se aproveche rápidamente o no el potencial de la IA. Es por ello que creemos que es necesario que las Administraciones diseñen e implanten ágilmente incentivos y apoyo gubernamental para aliviar la carga financiera inicial de la empresa y aligerar sus riesgos en estos proyectos, fomentar su cultura de innovación, capacitar en competencias digitales a las plantillas y mandos directivos, pero también al resto de la sociedad, facilitar el crecimiento y profesionalización de las pymes, ofrecer guías y políticas sobre el uso ético de la IA, la transparencia y el cumplimiento de las normativas de privacidad.

Un apartado adicional sería el ocuparse de difundir casos de éxito y poner los focos sobre aquellas organizaciones cercanas que han conseguido impulsar su productividad, su relación con el cliente o su modelo de negocio gracias a la IA. Hay muchas buenas referencias de adopción y éxito con la IA, no solo en Silicon Valley, sino hasta en pymes de las regiones menos aceleradas digitalmente, y es muy importante contagiar a empresas similares de su entorno con estos ejemplos.

Es estratégico ganar la contienda entre el aprovechamiento de la IA y todas las resistencias a su adopción, porque de ello derivará el poder tener profesionales más competentes y productivos, empresas más competitivas y sociedades más prósperas.

*Hugo de Juan Jordán es ingeniero en Telecomunicaciones, doctor en Organización de Empresas, profesor de ESIC y CEO de Encamina