IA en las empresas: los consejos de Google para que la industria argentina no pierda el tren de la transformación

Natalia Scaliter, gerente general de Google Cloud Argentina, planteó que la inteligencia artificial debe ocupar un lugar central en la estrategia de las compañías. Capacitación del personal, revisión de los procesos productivos, planificación de escenarios futuros y políticas de seguridad son algunos de los ejes que considera indispensables.

Natalia Scaliter, gerente general de Google Cloud Argentina.

Mariano Fuchila

La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una herramienta asociada exclusivamente con la innovación tecnológica para convertirse en un factor que puede modificar el funcionamiento de las empresas, la organización del trabajo y hasta la estructura de los procesos industriales.

Frente a ese escenario, las compañías argentinas tienen por delante el desafío de incorporarla a sus operaciones, pero también de revisar sus modelos de negocios para anticiparse a transformaciones que podrían alterar las condiciones de competencia en prácticamente todos los sectores.

La advertencia es de Natalia Scaliter, gerente general de Google Cloud Argentina, que expuso su punto de vista durante la 32 conferencia industrial organizada por la Unión Industrial Argentina.

La experta considera que la velocidad de esta revolución tecnológica obliga a las organizaciones a dejar de pensar en la IA como una herramienta complementaria y comenzar a tratarla como una definición estratégica.

En ese sentido, su recomendación para las empresas, incluidas las pequeñas y medianas, es avanzar en la capacitación de sus equipos, identificar oportunidades concretas de mejora y, al mismo tiempo, analizar cómo podría cambiar su industria en los próximos cinco o siete años.

"Lo primero que tenemos que aceptar, entender y racionalizar cuando hablamos de inteligencia artificial es que va a ser, y ya es, la tecnología más disruptiva que hayamos vivido como sociedad", sostuvo Scaliter al comparar su impacto con el descubrimiento del fuego y la llegada de la electricidad.

"Hoy ya se están creando nuevos materiales, se están creando nuevos descubrimientos biotecnológicos. Incluso se están creando nuevas fuentes de energía limpia", señaló.

Para Scaliter, el cambio alcanzará el núcleo de la actividad industrial. "Lo que va a cambiar desde el punto de vista de la industria es la física y la química de la producción. Lo que estamos cambiando está en el corazón de la industria y de la producción", afirmó.

La diferencia respecto de revoluciones tecnológicas anteriores es, principalmente, la velocidad de adopción. La incorporación de la electricidad a las fábricas demandó décadas de inversiones en infraestructura y tendidos eléctricos. La inteligencia artificial, en cambio, ya está disponible a través de dispositivos de uso cotidiano.

"A la sociedad, a la fábrica, les llevó 40 años incorporar la electricidad en las fábricas. La inteligencia artificial la tenemos en el celular. Es inmediata", comparó. Esa aceleración, agregó, genera incertidumbre, pero también obliga a las empresas a colocar la tecnología en el centro de sus decisiones.

La capacitación como primer paso

Uno de los principales mensajes de la representante de Google para las compañías argentinas es que la adopción de inteligencia artificial debe comenzar por las personas. La capacitación aparece como una condición necesaria para que las organizaciones puedan aprovechar las nuevas herramientas y evitar que el conocimiento quede concentrado en determinados sectores o empleados.

"El primer punto es capacitación, capacitación, capacitación. Tenemos que entender la tecnología, saber sus capacidades", enfatizó.

Scaliter propuso combinar el conocimiento de distintas generaciones dentro de las organizaciones. Por un lado, los trabajadores con mayor experiencia conocen los procesos productivos, los clientes y las particularidades de cada negocio. Por otro, los perfiles más jóvenes suelen tener mayor familiaridad con las nuevas herramientas digitales.

"Se necesita una acción multigeneracional, porque están las personas con más experiencia que conocen los procesos y los nativos digitales que conocen la tecnología", explicó.

La ejecutiva considera que esa combinación puede resultar especialmente valiosa en la Argentina, donde las empresas deben administrar simultáneamente las dificultades del contexto económico y los cambios tecnológicos globales.

"El mayor capital que tienen hoy las empresas es el conocimiento, el conocimiento de su contexto, el conocimiento de sus entornos", sostuvo. Y agregó que ese saber sobre la realidad argentina es precisamente lo que permitirá aprovechar las nuevas herramientas para mejorar la productividad y generar oportunidades de negocios.

La transformación también impactará sobre la organización del empleo. Scaliter anticipó el avance de las denominadas empresas agénticas, estructuras en las que distintos agentes de inteligencia artificial interactúan entre sí para ejecutar procesos completos con una intervención humana reducida.

Se trata de sistemas en los que varios agentes pueden coordinar tareas, intercambiar información y resolver etapas sucesivas de un procedimiento. Sin embargo, la ejecutiva remarcó que esa automatización no supone eliminar la responsabilidad humana.

"Podemos delegar la ejecución de un proceso, pero la responsabilidad la sigue teniendo el humano, la empresa", explicó. En ese modelo, las personas deberán aprender a gestionar los flujos de trabajo, supervisar su funcionamiento, auditar los resultados y diseñar nuevas formas de organización.

La perspectiva implica una modificación de las habilidades que demandarán las compañías. Además de los conocimientos técnicos propios de cada actividad, ganará importancia la capacidad de comprender cómo funcionan los sistemas de IA y cómo integrarlos a los procesos de cada negocio.

Qué debe hacer una pyme para incorporar IA

Para las pequeñas y medianas empresas, Scaliter descartó la existencia de una receta universal. La tecnología todavía está en evolución y las necesidades de cada organización dependen de su actividad, estructura y objetivos.

"No hay un manual de instrucciones. No es que tenemos el manual de Google para incorporar inteligencia artificial y cada empresa es distinta", aclaró.

Sin embargo, estableció una serie de prioridades. La primera es que la IA forme parte de la estrategia empresarial y no quede librada a iniciativas individuales de los empleados o a experiencias aisladas de determinadas áreas.

"En la mesa del directorio tiene que estar como definición estratégica qué vamos a hacer con la inteligencia artificial. Dónde la vamos a incorporar", afirmó.

A partir de esa decisión, recomendó desarrollar políticas internas de capacitación para todo el personal. El objetivo es evitar que el aprendizaje dependa exclusivamente de la curiosidad o iniciativa de cada trabajador, una dinámica que puede generar diferencias importantes dentro de una misma compañía.

"El aprendizaje de la inteligencia artificial es inorgánico. Cada persona aprende a su ritmo. El que es más curioso, aprende más rápido. El que le tiene más miedo, aprende más lento. Y no logramos capitalizar ese conocimiento exponencial que nos da la inteligencia artificial", explicó.

Por eso, planteó que las empresas deben organizar instancias de formación que permitan extender el conocimiento a todos los sectores y acompañar especialmente a quienes tengan mayores dificultades para incorporar las herramientas.

El segundo paso es identificar los procesos que pueden optimizarse en el corto plazo. Scaliter mencionó como ejemplos los centros de atención telefónica y los sistemas de facturación, actividades en las que ya existen casos de uso que permiten mejorar tiempos y eficiencia operativa.

Pero la recomendación no termina en la automatización de tareas. Para la ejecutiva, las compañías también deben incorporar una mirada de largo plazo y analizar qué cambios podría provocar la IA sobre su propia actividad.

"En la mesa del directorio hay que pensar en los escenarios futuros. ¿Qué pasa si la inteligencia artificial descubre una materia prima que reemplaza la que yo estoy produciendo? ¿Qué pasa si la inteligencia artificial define un proceso logístico que reemplaza el mío?", propuso.

"Es muy importante mientras trabajamos en el día a día, entendemos la tecnología y la incorporamos a los procesos de todos los días, pensar en los escenarios futuros. ¿Dónde vamos a estar dentro de cinco, siete años? No son 30 como fue la electricidad. Esto ya está ocurriendo hoy", advirtió.

El desafío de la regulación y la infraestructura

La adopción de IA también plantea desafíos que exceden las decisiones individuales de las compañías. Scaliter consideró que la Argentina necesita articular políticas públicas, sector privado y sistema educativo para generar condiciones que permitan aprovechar la transformación tecnológica.

En ese sentido, destacó la importancia de ampliar la infraestructura de conectividad y facilitar el acceso a la capacidad de procesamiento necesaria para utilizar estas herramientas. También mencionó el desarrollo de centros de datos como parte de las condiciones que requiere el crecimiento de la actividad.

Respecto de la regulación, sostuvo que Google considera necesaria la existencia de reglas, aunque advirtió sobre el riesgo de establecer restricciones que terminen limitando la innovación.

"Google es pro regulación. O sea, Google considera que esta es una tecnología demasiado importante para no ser regulada y demasiado disruptiva para regularla demasiado", señaló.

Su planteo es que las políticas públicas deben proteger a los ciudadanos y establecer condiciones de seguridad, pero sin obstaculizar el desarrollo de nuevos productos y servicios.

"Las políticas tienen que ser habilitantes, que mantengan el cuidado y la protección de los ciudadanos, pero habilitantes para la creatividad y para la innovación", explicó. Y vinculó ese objetivo con la competitividad internacional de las empresas argentinas: "Al final del camino, esa innovación es la que le va a dar la competitividad a las empresas argentinas en el ecosistema mundial".

En materia educativa, Scaliter destacó que el país cuenta con una base de talento digital y una red de instituciones de formación que pueden contribuir a ese proceso. Sin embargo, consideró que es necesario acelerar los cambios en los programas educativos para responder a las nuevas demandas del mercado laboral.

"Para mí hoy el gran desafío está en los presentes adultos. Porque somos todos analfabetos en esta tecnología y nosotros estamos muy concentrados en trabajar en la conversión de los profesionales adultos de hoy, de hacerlos relevantes en el mundo donde vamos a tener que gestionar esta tecnología en el día a día", afirmó.

Por eso, su recomendación es que los trabajadores incorporen el aprendizaje de IA como parte de su desarrollo profesional. "La invitación como profesionales o como humanos que trabajan es estudiar y aprender a usar esta tecnología", sostuvo.

Seguridad: cómo evitar riesgos al incorporar IA

Otro de los aspectos que las compañías deben considerar es la seguridad de la información. La posibilidad de incorporar datos sensibles de clientes, proveedores, operaciones y finanzas en sistemas de inteligencia artificial obliga a establecer mecanismos de control antes de extender su utilización.

Scaliter diferenció dos niveles de seguridad. El primero corresponde a las compañías que desarrollan los modelos, que deben establecer principios y mecanismos de auditoría para reducir sesgos y evitar que la tecnología produzca resultados perjudiciales.

El segundo involucra a las empresas que utilizan esas herramientas. En este caso, explicó que las aplicaciones permiten establecer límites sobre la información a la que puede acceder la IA, los sistemas con los que puede interactuar y las operaciones que está autorizada a realizar.

"Hay un montón de mecanismos que permiten hacer esto", indicó al referirse a los controles que pueden implementarse para delimitar el funcionamiento de los modelos.

La ejecutiva también hizo una distinción sobre las responsabilidades dentro de las organizaciones. Consideró que los responsables de las áreas de negocios no necesitan dominar los detalles técnicos de la implementación, pero sí comprender qué valor pueden obtener de la tecnología. En cambio, los departamentos de sistemas y seguridad informática deben contar con los conocimientos necesarios para establecer los controles.

"No pretendemos que la gente de negocio sepa el detalle tecnológico. La gente de negocio tiene que tener el concepto de valor: cómo voy a crear más valor a partir de esta tecnología", explicó.

Y completó: "La gente de IT tiene que estar capacitada para implementar. Nosotros nos tenemos que ocupar del valor para el negocio y los departamentos de seguridad informática se tienen que ocupar de marcar estos rieles".