Convivir con la IA, la asignatura pendiente de las empresas
- La mayoría de las empresas desconocen qué pasa cuando usan la IA
- El descontrol hace que se disparen los gastos o haya filtración de datos
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Hubo un tiempo en que la conexión a internet ponía en peligro nuestros bolsillos. Cada minuto costaba dinero, no había tarifa plana. Lo mejor era ser eficiente y rápido navegando por webs para evitar sustos en la tarifa telefónica. Treinta años después, muchas empresas están descubriendo que usar la inteligencia artificial se parece bastante a aquel internet incipiente. Cada consulta a un modelo de lenguaje, archivo adjuntado, agente autónomo desplegado o sistema automatizado es sinónimo de recursos, computación y gasto. La magia que la IA puede hacer por nosotros depende de la cuenta bancaria.
“Estamos normalizando ciertos números o ciertos precios que seguramente, viéndolo a gran escala, de aquí a diez años serán completamente impensables”, asegura Armand Pujadó, cofundador de CenteIA, centro que forma a profesionales en inteligencia artificial. Su socio, Jordi Segura, va más allá afirmando que “estamos usando los modelos más tontos y más caros que van a existir nunca. Serán cada vez más inteligentes, más compactos, más rápidos y más eficientes”, nos dicen en conversación por videollamada con RTVE Noticias.
Imagen sobre Inteligencia Artificial AMD AMD
Capacidad escasa de computación
La comparación con los primeros años de internet no es gratuita. Entonces, la infraestructura era limitada y costosa ante una demanda creciente. Algo similar ocurrió al principio con los servicios de almacenamiento de datos en la nube. Y ahora le toca a la IA. Su capacidad de computación es escasa. “Ahora mismo parece que no va a haber GPUs suficientes para todos si usamos la inteligencia artificial a escala”, advierte Juanjo Mestre, cofundador de Dcycle, compañía que usa la IA para analizar datos empresariales. “Eso produce una cosa muy sencilla, si sube el precio de las GPUs, se dispara el precio del token”.
El token es la unidad básica con la que trabajan los modelos de inteligencia artificial. Es el gran desconocido para la gran mayoría, pero es donde radica el consumo de energía de esta tecnología y que puede hacer mella en las cuentas de las empresas. “Si hablas de metros, centímetros o litros, todo el mundo sabe lo que son. Pero hablas de tokens y muy poca gente sabe qué unidad de medida está utilizando”, añade Mestre. “750 palabras son aproximadamente 1.000 tokens”, calcula Jordi Segura. Y no solo se consumen en la consulta, también durante el razonamiento interno de la IA y cuando dan una respuesta. Es la nueva divisa del siglo XXI y, dependiendo de la empresa, tiene un mayor o menor coste en euros o dólares. Solo ChatGPT puede consumir billones de tokens al día.
Y ese desconocimiento de cómo funcionan los modelos de lenguaje de inteligencia artificial pasa factura. Va más allá de pagar simplemente una suscripción mensual. Detrás están los costes asociados de almacenamientos, computación o, cada vez más, los agentes autónomos. Los fundadores de CenteIA ponen de ejemplo una empresa inmobiliaria de Dubái que desplegó quince asistentes virtuales que gestionaban entre tres y cuatro mil llamadas diarias. El sistema funcionaba a la perfección, pero cada llamada tenía una duración de dos/tres minutos con su consiguiente transcripción y respuesta generada por el sistema. Los costes se disparaban.
Capacidad de cómputo iStock
No es solo una cuestión de costes.
Los expertos coinciden que el incremento de la factura no es el único problema al que se enfrentan las empresas cuando apuestan por la inteligencia artificial. Aún es más grave que se haya integrado esta tecnología más rápido de lo que han sido capaces de asumir, entender o controlar. Según la consultora McKinsey, el 71% de las compañías ya usa la IA generativa en alguna parte del negocio. La adopción se ha disparado antes de comprender cómo se está usando realmente en sus propias oficinas. “Hay una inteligencia artificial sumergida”, apunta Javier Martín, fundador de Renaiss, empresa española especializada en implantar la IA en entornos empresariales. “Muchos negocios tienen acuerdos, por ejemplo, con Microsoft o con otros proveedores, pero como cada día salen herramientas nuevas, los empleados utilizan las que consideran más útiles”. Según Javier, aproximadamente el 40% de los trabajadores utiliza modelos de inteligencia artificial que la empresa desconoce que se estén usando.
Un fenómeno que IBM ha bautizado como Shadow AI (IA en la sombra), el uso de herramientas de inteligencia artificial fuera de los canales autorizados por la organización. Algo que empieza a ser más frecuente de lo que parece. Los trabajadores usan sistemas de IA que consideran que funcionan mejor “mandando fuera información de sus clientes que es confidencial sin pensar en las implicaciones que eso tiene por detrás”. Pueden estar exponiendo a los modelos datos sensibles a ataques externos”, comenta Javier Martín. Para mitigar esta situación, ha desarrollado Renlayer, una capa que monitoriza los sistemas inteligentes que usa una empresa, analizando cómo se usan, su coste, la seguridad y si cumplen la regulación vigente.
Contradicciones en el uso de los modelos de IA
En CenteIA también coinciden en esa tendencia de la “IA en la sombra”. Jordi Segura recuerda una sesión de consultoría con el equipo directivo de una gran empresa española. La idea inicial era estudiar la implantación masiva de Copilot, el asistente de Microsoft. Cuando comenzaron las reuniones surgió algo inesperado, “el CEO de la empresa en su día a día estaba utilizando ChatGPT porque Copilot se le quedaba corto, no hacía las tareas que él quería”. Algo que también ocurre desde los departamentos más técnicos, donde los programadores e ingenieros usan una IA diferente a la contratada por la empresa porque ofrece mejores resultados. “Conozco un caso cercano en banca privada donde exigían el uso de Google Gemini para programar, pero realmente estaban utilizando Claude para porque iba mejor”, comenta Jordi. “La dirección no tiene ni idea de cómo están utilizando la inteligencia artificial sus empleados. No saben ni qué utilizan ni cómo”, añade Armand Pujadó.
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Formación a todos los niveles
Los cuatro entrevistados están de acuerdo en que hace falta más formación. “Hay mucho ruido”, indica Jordi Segura. Sabe de qué habla, desde finales de 2024 en CenteIA han formado en IA a más de un millón de profesionales. “Cada semana hay un nuevo modelo, hay algo pionero, hay una nueva actualización. La gente ve la punta del iceberg, pero no sabe cómo sacar partido de verdad a las herramientas”, apunta. “Esa implementación rápida genera problemas de cara al futuro”. Ha detectado que la mayoría de los negocios abordan la IA como si fuese aplicación más, “y en realidad implica nuevas responsabilidades relacionadas con la gestión de datos, la supervisión y la seguridad”.
Es tan importante la formación en IA, que la regulación europea la considera prioritaria. El AI Act, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, obliga a las empresas y organizaciones a garantizar la alfabetización en materia de IA para quienes hagan uso de los modelos de lenguaje. Para Javier Martín, de Renaiss, “la regulación es inevitable”, pero no debe ser un freno en la adopción tecnológica. Y es que, entre un 40% y un 80% de las empresas reconoce haber abandonado los proyectos de IA al año de haberlos implementado por falta de valor empresarial o por temas legales. “Hay tres grandes problemas: no saber quién utiliza la IA en la empresa y qué datos se comparten, no controlar qué hacen los asistentes autónomos y subestimar los gastos que conlleva esta tecnología. No olvidemos que no es una especie de ente superdotado. No hay que olvidar que se limita a predecir y que, cuando alucina, que lo hace, puede ejecutar cosas que pongan en peligro a la compañía”. Recuerda el caso del chatbot de Air Canada que en 2022 se inventó un protocolo de venta de billetes que era erróneo. Cuando el cliente reclamó el descuento, la aerolínea lo denegó. En el juicio alegó “que el chatbot era una herramienta independiente responsable de sus respuestas”. En 2024, la ley dio la razón al cliente y Air Canada tuvo que indemnizarle.
5.0 - La era de los datos - 01/02/26 iStock
Buen uso de los datos
La implementación masiva de la IA en las empresas ha puesto de manifiesto el uso ineficiente que hacen de los datos. “Las compañías han estado tuertas los últimos 80 años”, así de tajante se muestra Juanjo Mestre de Dcycle. Cree que el verdadero valor de la inteligencia artificial reside ahora mismo en bucear en los datos de la compañía, conectar información dispersa y encontrar patrones que pasan desapercibidos. “Cuando capturas el dato, la capacidad de análisis y explotación es infinita. Cien veces más grande, más rápida y más fiable”, explica.
Lo ejemplifica con dos casos concretos. En una empresa de logística, los sistemas de análisis de datos detectaron que había empleados utilizando tarjetas corporativas para repostar combustible en vehículos particulares, “soplaban la gasolina de forma muy tonta”. Era un caso anecdótico. En otro, varias filiales de una multinacional se dieron cuenta de que si negociaban conjuntamente contratos energéticos podían ahorrar millones de euros.
Según la experiencia de Mestre, la IA no resuelve los problemas más habituales de las empresas, que “suelen ser de interrelaciones personales”, explica. El clásico la culpa es del otro: “Es culpa de fulanito porque lleva tres meses sin pasarme esta información”. “Ahí la IA poco puede hacer”, afirma. Mientras eso no se solucione, “la gran diferencia está en la capacidad de analizar millones de registros simultáneamente y detectar relaciones que pasaban inadvertidas”. Insiste en que una buena comunicación entre departamentos es clave. El mayor impacto de la inteligencia artificial en Dcycle lo ha notado en el área de marketing.
Imagen de uso de la IA. RNE
Cambio en la mentalidad de las empresas
En el fondo, no es una cuestión de adopción tecnológica: La inteligencia artificial va a seguir expandiéndose y llega el momento de saber cómo adaptarla, cómo usarla. “No me creo los discursos de despidos masivos por culpa de la inteligencia artificial”, afirma Mestre. “El mercado nunca compite de manera decreciente. Siempre lo hace de manera creciente. El estándar será cada vez más alto”. Y ese nivel de exigencia obliga a replantear a las empresas “la gestión de la información, cómo forman a sus trabajadores o cómo supervisan los procesos internos”.
Aún queda mucho camino por delante para que, al igual que sucedió con internet o la gestión de datos en la nube, la inteligencia artificial se integre de forma invisible en el día a día de los negocios y las empresas. Toca amueblar la casa para gestionar y gobernar una tecnología que ya no está llamando a la puerta, sino que está sentada en el salón, esperando a ver qué hacemos con ella.
