La IA generativa está revolucionando la forma en la que operan las empresas y los trabajadores. ¿Cuáles son los principales desafíos de las empresas con esta tecnología?

La IA ocupa un papel central en la transformación digital de las empresas aunque su implementación también presenta varios desafíos. Desde IBM apostamos por una IA abierta, segura y trasparente. A medida que los sistemas de la IA se vuelven más complejos es crucial que las decisiones sean comprensibles para las empresas. Por eso uno de los retos es la gestión y gobernanza de los datos. La IA generativa se nutre de una gran cantidad de datos, lo que plantea cuestiones sobre su calidad, privacidad y seguridad. Las organizaciones deben asegurarse de que sus modelos de IA sean transparentes y explicables, algo fundamental para cumplir con las normativas y generar confianza tanto interna como externamente.

En IBM, a través de watsonx, nuestra plataforma de Inteligencia Artificial y de datos, abordamos muchos de estos retos y proporcionamos las herramientas que permiten a las empresas gestionar los datos de manera segura, garantizando la gobernanza de los modelos de IA,  ofreciendo soluciones escalables y adaptables a las necesidades específicas de cada una de ellas. Esto ayuda a las organizaciones a implementar la IA generativa de forma efectiva, manteniendo el control y la transparencia en todo momento.

Y por eso anunciamos InsructLab, no solo para democratizar el acceso a la IA, sino  también para promover una metodología de innovación abierta, facilitando la participación de desarrolladores y empresas en el proceso de mejora de los modelos. Un hito relevante en la evolución de la IA para hacerla más accesible y que realmente pueda impactar en todo tipo de organizaciones de todo el mundo, independientemente de su tamaño.

¿Existe demasiado hype alrededor de la IA generativa o es un boom justificado? ¿Hay barreras de entrada que todavía quedan por derrumbar?

La enorme expectación generada por la IA es un reflejo de su enorme potencial. Estamos hablando de una tecnología disruptiva que tiene la capacidad de transformar profundamente sectores enteros al permitir automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, algunas empresas todavía están en la fase de experimentación y no han integrado completamente las soluciones de la IA en sus operaciones a gran escala. 

Por ello, la importancia de la gobernanza y gestión de riesgos en la implementación de la IA es clave. La adopción exitosa de la IA requiere una integración cuidadosa con los sistemas existentes y un enfoque a largo plazo.

Existen además algunas barreras de entrada que dificultan la integración exitosa de la IA en los negocios. Por un lado, existe una escasez de talento especializado que está dificultando a las empresas encontrar los perfiles adecuados para el desarrollo de modelos y, en definitiva, poder aprovechar al máximo la ventaja que supone la IA.

Es importante que las empresas se aseguren de que sus trabajadores reciben la formación necesaria para adaptarse a las nuevas necesidades, tienen que desarrollarse nuevas habilidades que garanticen que las organizaciones aprovechen todo el potencial de la IA. Es decir, las empresas tenemos una responsabilidad, y en concreto las empresas tecnológicas como IBM más. Por eso nosotros nos hemos comprometido a forma con nuestra plataforma abierta y gratuita IBM SkillsBuild a 30 millones de personas para 2030 en estas capacidades y habilidades digitales y, concretamente, a 2 millones de personas en IA para 2026.

A su vez, es crucial contar con datos de calidad para asegurar que los modelos de IA puedan entrenarse adecuadamente y obtener resultados precisos. Para llegar a este punto, muchos negocios se enfrentan al gran reto que supone estructurar y eliminar la complejidad de sus datos.

Este tipo de desafíos pueden resolverse bajo un enfoque de IA abierta, como el que estamos promoviendo en IBM. No solo permitimos que la comunidad de desarrolladores pueda mejorar constantemente los modelos de forma colaborativa, sino que podemos llegar a esos perfiles más demandados en el momento y obtener modelos alineados con las necesidades de cada empresa. Impulsar esa apertura de la IA hace que las empresas puedan crear modelos propios con sus datos de forma personalizada y mejorarlos con la participación de la comunidad desarrolladora, obteniendo datos de calidad y generando datos sintéticos con el mismo patrón. Sin duda, este enfoque permite eficientar e impulsar de manera óptima el desarrollo de la Inteligencia Artificial para las empresas.

¿Cómo está combinando IBM la IA generativa con watsonx? ¿Cuáles son los principales casos de uso que se le están dando?

Al integrar la IA generativa con nuestra plataforma watsonx podemos potenciar soluciones de esta tecnología en múltiples sectores. El caso más reciente que hemos anunciado es un asistente virtual de la Junta de Extremadura basado en watsonx para ofrecer información y asistencia a los ciudadanos de forma eficiente y precisa.

En concreto, el asistente ha sido entrenado con la información oficial y actualizada proporcionada por la Junta, sin necesidad de reentrenar el modelo grande de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) con el que funciona a medida que la entidad incorpora más información. La IA generativa tiene el potencial de transformar las relaciones de los ciudadanos con las administraciones públicas, haciéndolas más eficientes, transparentes y accesibles.

Otro ejemplo es Scout Advisor, una solución que hemos desarrollado con el equipo de datos del Sevilla F.C. y que permite a los ojeadores del equipo analizar de manera más eficiente el rendimiento de jugadores a nivel mundial, utilizando datos específicos que solo el club posee. Al integrar la IA generativa, Scout Advisor no solo automatiza la recopilación de información, sino que también proporciona análisis predictivos sobre las mejores opciones de fichajes, adaptándose a las necesidades tácticas del equipo.

¿Cómo se compara watsonx con otras plataformas de IA generativa como OpenAI, y qué ventajas ofrece respecto a sus competidores?

Lo primero de todo es que watsonx es una plataforma de Inteligencia Artificial y datos abierta, confiable y escalable, que abarca todo el ciclo de la IA. Además, está dirigida a empresas y organizaciones, no está pensada para desarrollar una IA general, y diseñada con un fuerte compromiso con la transparencia y la explicabilidad, lo que permite a las empresas conocer de manera clara cómo se generan las recomendaciones y decisiones de la IA.

 Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y su flexibilidad para escalar la convierten en una opción atractiva para organizaciones de cualquier tamaño. Además, al ser nativa de la nube facilita la integración en infraestructuras ya existentes, lo que reduce la fricción en su implementación.

Además, nuestra plataforma también destaca por ser híbrida, es decir que puede desarrollarse en cualquier nube o servidor de la empresa de forma que les permita la migración adecuada. Es un diferencial importante, pues poder tener en tus propios servidores la plataforma en perfecto funcionamiento es algo que, en determinados sectores e industrias, es la clave para su usabilidad. Así, por ejemplo, nos lo hicieron saber desde Navantia cuando conocieron la plataforma, pues un barco en alta mar no puede estar pendiente de conexiones a la nube.

También destaca en seguridad, ya que nuestra plataforma se apoya en robustos mecanismos de cifrado y autenticación, garantizando la protección de datos tanto en tránsito como en reposo. Además, ofrece controles de acceso granulares, lo que asegura que solo los usuarios autorizados puedan interactuar con la información crítica.

El feedback de nuestros clientes es positivo. La plataforma les ha permitido agilizar el tiempo de entrega de soluciones y proyectos, lo que a su vez se traduce en un mejor servicio a sus propios clientes. Un ejemplo es el de la Junta de Extremadura, que ha puesto en marcha un asistente virtual para la solicitud de ayudas públicas a pymes y autónomos que les está permitiendo mejorar el conocimiento y claridad de los procesos de distintas ayudas que pueden solicitar estos colectivos.