Los ejecutivos de las empresas se apresuran a comprender y responder a la inteligencia artificial (IA) generativa. Esta tecnología todavía es incipiente, pero pocos de los que la han utilizado dudan de su poder para alterar los modelos operativos en todas las industrias.
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Recientemente, ofrecimos una visión de cómo los CEOs podrían comenzar a prepararse para lo que se avecina.1 Pero, ¿cuál es el papel del consejo de administración? Muchos miembros de consejos de administración nos dicen que no están seguros de cómo apoyar a sus CEOs mientras lidian con los cambios que ha desencadenado la IA generativa, sobre todo porque la tecnología parece estar apenas desarrollándose y se está adoptando a la velocidad del rayo.
Los primeros casos de uso son impresionantes. Un desarrollador de software puede usar la IA generativa para crear líneas completas de código. Los bufetes de abogados pueden responder a preguntas complejas a partir de montones de documentos. Los científicos pueden crear nuevas secuencias de proteínas para acelerar el descubrimiento de fármacos. Pero la tecnología sigue planteando riesgos reales, lo que deja a las empresas atrapadas entre el miedo a quedarse atrás —lo que implica la necesidad de integrar rápidamente la IA generativa en sus negocios— y un miedo equivalente a equivocarse. La cuestión es cómo desbloquear el valor de la IA generativa al tiempo que se gestionan sus riesgos.
Los miembros de los consejos de administración pueden ayudar a sus equipos directivos a avanzar formulando las preguntas correctas. En este artículo, ofrecemos cuatro preguntas que los consejos deberían considerar hacer a los líderes de las empresas, así como una pregunta para que los miembros se hagan a sí mismos.
Preguntas para la dirección
Los modelos de IA generativa –modelos de aprendizaje profundo entrenados en conjuntos extremadamente grandes de datos no estructurados– tienen el potencial de aumentar la eficiencia y la productividad, reducir los costos y generar un nuevo crecimiento. El poder de estos modelos "fundacionales" radica en que, a diferencia de los modelos de aprendizaje profundo anteriores, pueden realizar no solo una función, sino varias, como clasificar, editar, resumir, responder preguntas y redactar contenido nuevo. Esto permite a las empresas utilizarlos para lanzar múltiples aplicaciones con relativa facilidad, incluso si los usuarios carecen de conocimientos profundos de inteligencia artificial y ciencia de datos.
Los miembros de los consejos de administración pueden equipar a su alta dirección para aprovechar este poder potencial de manera reflexiva, pero decisiva, al hacer las siguientes cuatro preguntas generales.
¿Cómo afectará la IA generativa a nuestra industria y empresa a corto y largo plazo?
La elaboración de cualquier estrategia de IA generativa sensata requerirá comprender cómo la tecnología podría afectar a un sector y a las empresas que lo componen a corto y largo plazo. Nuestros estudios sugieren que la primera oleada de aplicaciones se dará en la ingeniería de software, el marketing y las ventas, el servicio al cliente y el desarrollo de productos.2 Como resultado, el impacto inicial de la IA generativa probablemente se producirá en las industrias que dependen en mayor medida de estas funciones, por ejemplo, en medios y entretenimiento, banca, bienes de consumo, telecomunicaciones, ciencias de la vida y empresas de tecnología.
Aun así, las empresas de otros sectores no deberían demorarse en evaluar el valor potencial en juego para su empresa. La tecnología y su adopción avanzan demasiado rápido. Recuerde que la versión pública de ChatGPT llegó a 100 millones de usuarios en solo dos meses, lo que la convierte en la aplicación de más rápido crecimiento de la historia. Y nuestra investigación encuentra que la IA generativa puede aumentar la productividad de los trabajadores en todas las industrias, agregando hasta $7.9 billones de dólares en valor a nivel mundial gracias a la adopción de casos de uso específicos y a las innumerables formas en que los trabajadores pueden usar la tecnología en sus actividades cotidianas.3 Todas las empresas querrán explorar oportunidades inmediatas para mejorar la eficiencia y la eficacia. Las que no lo hagan pueden encontrarse muy pronto a la zaga de los competidores que responden a las consultas de los clientes con mayor precisión y celeridad, o que lanzan nuevos productos digitales más rápidamente porque la IA generativa está ayudando a escribir el código. También corren el riesgo de quedarse atrás en la curva de aprendizaje.
Al mismo tiempo, las empresas querrán empezar a mirar más allá. Nadie puede predecir todas las implicaciones de la IA generativa, pero es importante tenerlas en cuenta. ¿Cómo podría cambiar el entorno competitivo? ¿Cómo podría beneficiarse la empresa y dónde parece vulnerable? ¿Hay formas de preparar la estrategia y el modelo de negocios para el futuro?
¿Estamos equilibrando la creación de valor con una adecuada gestión de riesgos?
Una evaluación de las nuevas fronteras abiertas por la IA generativa hará, con razón, que los equipos directivos estén ansiosos por comenzar a innovar y capturar su valor. Pero ese entusiasmo deberá ir acompañado de cautela, ya que la IA generativa, si no se gestiona bien, tiene el potencial de destruir valor y reputación. Plantea los mismos riesgos –y más– que la IA tradicional.
Al igual que la IA tradicional, la IA generativa plantea problemas de privacidad y riesgos éticos, como la posibilidad de perpetuar sesgos ocultos en los datos de entrenamiento. Y aumenta el riesgo de una brecha de seguridad al abrir más áreas de ataque y nuevas formas de ataque. Por ejemplo, los “ultrafalsos” (deepfakes) simplifican la suplantación de los líderes de una empresa, lo que aumenta los peligros para la reputación. También existen nuevos riesgos, como el de infringir derechos de autor, marcas registradas, patentes o cualquier otro material protegido legalmente mediante el uso de datos recopilados por un modelo de IA generativa.
La IA generativa también es propensa a alucinar, es decir, a generar información inexacta, expresándola de una manera que parece tan natural y autorizada que las inexactitudes son difíciles de detectar. Esto podría ser peligroso no solo para las empresas, sino también para la sociedad en general. Existe una preocupación generalizada de que la IA generativa podría avivar la desinformación, y algunos expertos del sector han dicho que podría ser tan peligrosa para la sociedad como una pandemia o una guerra nuclear si no se regula adecuadamente.4
Por lo tanto, las compañías deberán comprender el valor y los riesgos de cada caso de uso y determinar cómo se alinean con la tolerancia al riesgo de la empresa y otros objetivos. Por ejemplo, con respecto a los objetivos de sostenibilidad, podrían considerar las implicaciones de la IA generativa para el medio ambiente, pues requiere una capacidad informática considerable.
A partir de ahí, los consejos de administración deben asegurarse de que la empresa ha establecido marcos jurídicos y normativos para los riesgos de la IA generativa conocidos y asumidos en toda la empresa, y que las actividades de IA dentro de la empresa se revisan, miden y auditan continuamente. También querrán asegurarse de que existen mecanismos para explorar y evaluar continuamente los riesgos y las preocupaciones éticas que aún no se comprenden bien o ni siquiera son evidentes. Por ejemplo, ¿cómo establecerán las empresas procesos para detectar alucinaciones y mitigar el riesgo de que información errónea provoque acciones incorrectas o incluso perjudiciales? ¿Cómo afectará la tecnología al empleo? ¿Y qué hay de los riesgos que plantean los terceros que utilizan la tecnología? La clave para enfrentar los problemas es tener una visión clara desde el principio.
La conclusión es que la IA siempre debe estar sujeta a la supervisión efectiva de quienes la diseñan y utilizan. El apoyo a este esfuerzo puede provenir de los marcos normativos gubernamentales y de la orientación que se está desarrollando sobre cómo usar y aplicar la IA generativa. Será importante que las empresas se mantengan al día.
¿Cómo debemos organizarnos para la IA generativa?
Muchas empresas adoptaron un enfoque experimental para implementar generaciones anteriores de tecnología de IA, y las más interesadas en explorar sus posibilidades lanzaron proyectos piloto en parcelas de la organización. Pero dada la velocidad de los avances dentro de la IA generativa y los riesgos que plantea, las empresas necesitarán un enfoque más coordinado. Quedarse atascado en modo piloto no es una opción. De hecho, el CEO de una multinacional llegó al extremo de pedir a cada uno de sus 50 líderes empresariales que implementaran plenamente dos casos de uso sin demora; tal era su convicción de que la IA generativa brindaría rápidamente una ventaja competitiva.
Los líderes de las empresas deben considerar la posibilidad de nombrar a un único ejecutivo sénior que asuma la responsabilidad de supervisar y controlar todas las actividades de IA generativa. Un segundo paso inteligente es establecer un grupo interfuncional de altos cargos que representen a la ciencia de datos, la ingeniería, el ámbito jurídico, la ciberseguridad, el marketing, el diseño y otras funciones empresariales. Este equipo puede colaborar para formular y aplicar una estrategia de forma rápida y amplia.
También tenga en cuenta que un modelo fundacional puede sustentar múltiples casos de uso en una organización, por lo que los miembros del consejo de administración querrán pedirle al líder de IA generativa designado que se asegure de que la organización adopta un enfoque coordinado. Esto promoverá la priorización de casos de uso que brinden resultados rápidos y de gran impacto. Posteriormente, se pueden desarrollar casos de uso más complejos. Es importante destacar que un enfoque coordinado también ayudará a garantizar una visión completa de los riesgos asumidos.
El consejo de administración también querrá comprobar que hay una estrategia para establecer lo que probablemente será una amplia gama de asociaciones y alianzas, con proveedores que personalizan modelos para un sector específico, por ejemplo, o con proveedores de infraestructura que ofrecen capacidades como la computación en la nube escalable. Las alianzas adecuadas con los expertos adecuados ayudarán a las empresas a moverse rápidamente para crear valor a partir de la IA generativa, aunque deberán tener cuidado para evitar la dependencia de un proveedor y supervisar los posibles riesgos de terceros.
¿Tenemos las capacidades necesarias?
Para seguir el ritmo de la IA generativa, es posible que las empresas tengan que revisar sus capacidades organizativas en tres frentes.
Tecnología
El primer frente es la tecnología. Una pila moderna de datos y tecnología será la clave del éxito en el uso de la IA generativa. Si bien los modelos fundacionales pueden dar soporte a una amplia gama de casos de uso, muchos de los modelos con mayor impacto serán los que se alimenten con datos adicionales, a menudo patentados. Por lo tanto, las empresas que aún no han encontrado formas de armonizar y facilitar el acceso a sus datos no podrán desbloquear gran parte del poder potencialmente transformador de la IA generativa. Igual de importante es la capacidad de diseñar una arquitectura de datos escalable que incluya procedimientos de gobernanza y seguridad de estos. Según el caso de uso, también podría ser necesario actualizar la infraestructura informática y de herramientas existente. ¿Tiene claro el equipo directivo los recursos informáticos, sistemas de datos, herramientas y modelos que se requieren? ¿Y dispone de una estrategia para adquirirlos?
Talento
La introducción de la IA generativa, como cualquier cambio, también requiere una reevaluación del talento de la organización. Las empresas son conscientes de que necesitan volver a capacitar (reskill) a su fuerza laboral para competir en un mundo en el que los datos y la IA juegan un papel tan importante, aunque muchas tienen dificultades para atraer y retener a las personas que necesitan. Con la IA generativa, el desafío se hace más difícil. Algunas funciones desaparecerán, otras serán radicalmente diferentes y algunas serán nuevas. Es posible que estos cambios afecten a más personas en más ámbitos y con mayor rapidez de lo que ha ocurrido con la IA hasta la fecha.
Las nuevas competencias específicas requeridas variarán según el caso de uso. Por ejemplo, si el caso de uso es relativamente sencillo y puede apoyarse en un modelo fundacional estándar, un generalista puede liderar el esfuerzo con la ayuda de un ingeniero de datos y software. Pero con datos altamente especializados, como podría ser el caso del desarrollo de fármacos, es posible que la empresa necesite construir un modelo de IA generativa desde cero. De ser así, la empresa puede tener que contratar a expertos con nivel de doctorado en aprendizaje automático.
Por lo tanto, el consejo directivo querrá preguntar al liderazgo de la empresa si tiene una comprensión dinámica de sus necesidades de contratación de IA y un plan para satisfacerlas. Además, será necesario capacitar al personal existente para que integre la IA generativa en su trabajo diario y equipar a algunos trabajadores para que asuman nuevas funciones. Pero las competencias tecnológicas no son el único factor que considerar, pues se podría decir que la IA generativa otorga una gran importancia a las habilidades analíticas y creativas más avanzadas para complementar las capacidades de la tecnología. Por lo tanto, es posible que el modelo de talento deba cambiar, pero teniendo en cuenta una advertencia planteada recientemente en el Foro Económico Mundial: utilizar la IA como sustituto del trabajo de los jóvenes talentos podría poner en peligro el desarrollo de la próxima generación de creadores, líderes y gestores.5
Cultura organizacional
Por último, la cultura de una empresa determina su nivel de éxito con la IA generativa. Las empresas que luchan con la innovación y el cambio probablemente tendrán dificultades para mantener el ritmo. Es una gran pregunta, pero ¿tiene la empresa la cultura de aprendizaje que será clave para el éxito? ¿Y tiene la empresa un sentido compartido de la responsabilidad y la rendición de cuentas? Sin este sentido compartido, es más probable que entre en conflicto con los riesgos éticos asociados con la tecnología.
Ambas cuestiones involucran aspectos culturales que los consejos de administración deberían plantearse hacer examinar a sus equipos de gestión. Según lo que descubran, reformular la cultura de una empresa puede resultar una tarea urgente.
Una pregunta para el consejo de administración
A medida que los consejos de administración intentan apoyar a sus CEOs en la creación de valor a partir de la IA generativa y la gestión de sus riesgos, también querrán plantearse una pregunta preliminar y fundamental: ¿Estamos equipados para brindar ese apoyo?
A menos que los miembros del consejo de administración comprendan la IA generativa y sus implicaciones, serán incapaces de juzgar el impacto probable de la estrategia de IA generativa de una empresa y las decisiones relacionadas con las inversiones, los riesgos, el talento, la tecnología y más en la organización y sus partes interesadas. Sin embargo, nuestras conversaciones con miembros de consejos de administración revelaron que muchos de ellos admiten que carecen de esta comprensión. Cuando este es el caso, los consejos pueden considerar tres formas de mejorar la situación.
La primera opción es revisar la composición del consejo de administración y ajustarla según sea necesario para garantizar que hay suficientes conocimientos tecnológicos. En el pasado, cuando las empresas han enfrentado dificultades para encontrar expertos en tecnología con la experiencia empresarial más amplia que se requiere de un miembro del consejo, algunas han obtenido apoyo adicional mediante la creación de consejos asesores de tecnología que incluyen expertos en IA generativa. Sin embargo, es probable que la IA generativa tenga un impacto en todos los aspectos de las operaciones de una empresa: riesgo, remuneración, talento, ciberseguridad, finanzas y estrategia, por ejemplo. Por lo tanto, podría decirse que la experiencia en IA debe ser generalizada para que el consejo de administración en pleno y todos sus comités puedan considerar adecuadamente sus implicaciones.
En segundo lugar, el consejo de administración puede mejorar los conocimientos de sus miembros sobre la IA generativa. Las sesiones de capacitación impartidas por los propios expertos de la empresa y por expertos externos en la primera línea de los desarrollos pueden brindar a los miembros del consejo una comprensión de cómo funciona la IA generativa, cómo podría aplicarse en la empresa, el valor potencial en juego, los riesgos y la evolución de la tecnología.
En tercer lugar, el consejo de administración puede incorporar la IA generativa a sus propios procesos de trabajo. La experiencia práctica en la sala del consejo puede ayudar a que sus miembros se familiaricen con la tecnología y a apreciar su valor y sus riesgos. Además, debido a que la IA generativa puede mejorar la toma de decisiones, sería negligente por parte de los consejos no explorar su potencial para ayudarles a desempeñar sus funciones lo mejor posible. Por ejemplo, podrían usarla para plantear preguntas críticas adicionales sobre temas estratégicos o para brindar un punto de vista adicional a considerar a la hora de tomar una decisión.
La IA generativa se está desarrollando rápidamente, y las empresas tendrán que equilibrar el ritmo y la innovación con cautela. El papel del consejo de administración es desafiar de forma constructiva al equipo directivo para garantizar que esto suceda, manteniendo a la organización a la vanguardia de este último desarrollo tecnológico, pero siendo intensamente consciente de los riesgos. Las preguntas planteadas aquí no son, por supuesto, exhaustivas, y surgirán más a medida que avance la tecnología. Pero son un buen punto de partida. En última instancia, los miembros de los consejos de administración tienen la responsabilidad de cómo se utiliza la IA generativa en las empresas que supervisan, y las respuestas que reciban deberían ayudarles a asumir esa responsabilidad de manera sensata.