Todos los MWCs son, en el gran 2026, el MWC de la inteligencia artificial. A diferencia de las tecnologías de éxito popular de la última media década -el metaverso, la blockchain…- la IA parece haber encontrado su lugar en el mercado, y aún se muestra capaz de cumplir las promesas de disrupción y revolución tecnológica que se suceden desde la empresa y la academia. Cuanto más avanza el conocimiento, sin embargo, este se vuelve más específico; y la sofisticación de los sistemas los personaliza, los coloca en su nicho de mercado. Esto significa que cada vez más usuarios encuentran una aplicación basada en IA que les gusta; pero también que no todas sirven para todo. Tammy Okwara, arquitecta de soluciones de Microsoft, lo enfatiza mucho en su vida pública: adoptar la inteligencia artificial significa conocer las propias necesidades y cubrirlas exactamente con aquella herramienta que haya sido construida para hacerlo. Y no con otra, a riesgo de una falla catastrófica: un error en este campo, asegura, «puede hacer perder millones y años» a una organización; una perspectiva nada halagüeña en pleno imperio de la eficiencia y la inmediatez. Okwara charla con Món Economía en el marco de su participación en el Talent Arena del Mobile, sobre la curva de aprendizaje de la tecnología, el riesgo dual para los modelos de negocio y una Europa que, contra las voces más sombrías, «100%» está creando un mercado tecnológico competitivo.
A menudo, especialmente desde el mundo financiero, se dice que la inteligencia artificial tiene mucho potencial, pero que aún no se han concretado las aplicaciones. ¿Qué opina? ¿Es este, el principal problema de adopción de la tecnología?
Hay dos caras. Si una empresa está intentando entrar al mercado de la IA, y está buscando qué problema quiere resolver con la tecnología, el principal obstáculo es de investigación. ¡Hay tantas posibilidades! Si cualquier empresa hace sus investigaciones de mercado, se dará cuenta de que prácticamente cualquier parte de nuestra vida diaria puede beneficiarse de aplicar IA.
Por otro lado, para las empresas que están buscando cómo aplicarla a su negocio, la cuestión clave es entender dónde se encuentran en cada momento en términos de sistemas; y hacia dónde irían con un sistema de IA. Quien adopte la inteligencia artificial debe captar que no todas las aplicaciones sirven para todas las empresas. La dirección debe identificar correctamente las necesidades de sus empleados, y debe analizar las aplicaciones que las cubran. Es una decisión que no se puede tomar solo a escala ejecutiva, porque los ejecutivos no están sobre el terreno haciendo el trabajo. Hay que hablar con los trabajadores; preguntar en qué tareas invierten más tiempo, y qué podrían estar haciendo sin ellas. Los empleados mostrarán el camino para el sistema: solo entonces se debe adoptar.
¿Ve una disparidad muy grande entre la retórica alrededor de la IA y sus aplicaciones concretas? A menudo se ofrece como un producto disruptivo, pero parece que se está aplicando para lograr mejoras logísticas marginales.
Existe, definitivamente; pero no responde al hecho de que la IA no podrá hacer las cosas que dicen que debe hacer. Es una tecnología relativamente nueva, le queda camino por mejorar. El ChatGPT que conocemos ahora se volverá mucho mejor en solo uno o dos años. La clave es ir mejorando el sistema de forma consistente. Aún estamos haciendo experimentos con las herramientas, y las empresas están pensando en aquellas tareas mundanas, diarias; pero hay oportunidades para aplicar cambios mucho más profundos. Por ahora, las herramientas ya son mucho mejores que las de hace cinco años. Cualquier producto que llegue al mercado en 2026 no es un producto terminado, hay mucho más en el futuro inmediato. Con la IA, si una aplicación se puede soñar, también se puede hacer. Hay mucho potencial, pero aún estamos en niveles intermedios.
¿Cómo es la curva de aprendizaje para estas aplicaciones? ¿Comienzan las empresas a interesarse?
Cada vez más empresas se suman, pero la clave es unirse de la forma correcta. Cada empresa debe buscar exactamente cómo y en qué aspectos se puede beneficiar de la IA. Y, una vez se capta eso, hay que ayudar a los trabajadores a ver cómo puede mejorar sus tareas.
Aún encontramos muchos huecos de aprendizaje entre las empresas que quieren usar la IA. Muchas se están precipitando, porque hay mucha prisa por constar entre los primeros que la han adoptado. Pero correr no ayuda: hay que saber cuáles son las intenciones, y proporcionar a los empleados aquellos recursos que realmente necesitan.
Es cierto que muchos de los mensajes que salen del mundo tecnológico sugieren que aquellos que no entren ahora, quedarán fuera del mercado. ¿Es tan urgente? ¿O hay tiempo todavía para que las empresas adopten la IA?
Un poco de las dos cosas. Es evidente que hay una ventaja económica para los primeros que se lancen; siempre tendrán una ventaja sobre nuevos usuarios. Si piensas en Microsoft, o en Google: hay otras compañías que están proveyendo literalmente las mismas herramientas que las grandes empresas. Pero, como aquellas fueron las primeras, se garantizan la confianza del mercado.
Esta experiencia justifica que muchas empresas quieran aplicar la IA rápidamente. Pero, una vez más, hacerlo sin la visión correcta puede costar millones a muchas organizaciones. Así pues, es mejor mantener el equilibrio: ir con velocidad, sí, pero también teniendo claras las intenciones. Esto quizás requiera preparar formaciones de semanas para cada departamento, para que todos entiendan exactamente qué se aplicará. Tener indicadores concretos sobre el funcionamiento de la tecnología.
¿Qué le pasa a una organización que se da demasiada prisa en aplicar la IA?
No he tenido la experiencia directa, pero se ven los signos en el mercado. Recuerdo una empresa que estaba preparada para aplicar Copilot -el asistente virtual de IA de Microsoft- pero que no tenía el apoyo ejecutivo completo para hacerlo; o no con el compromiso necesario. Esta es una receta para el fracaso, porque si la directiva no participa en el proceso, no podrá comunicar a los trabajadores exactamente qué tendrán que hacer. Otra posible falla: no entender las capacidades de la tecnología que se está aplicando. Si la herramienta que se está adquiriendo no es la correcta para la organización, no solo se desperdicia dinero durante la duración del contrato: también ralentiza la adopción de los sistemas que sí les ayudarían. Y, una vez se dan cuenta, tienen que volver a empezar de cero.
¿Cuál es el rol del proveedor de las herramientas de IA a la hora de formar a los clientes, guiar el mercado para evitar estos fallos que identifica?
Una empresa que quiera vender su IA debe hacer que su cliente entienda el valor. Su obligación es explicar correctamente qué aportará su programa a la cadena de valor. La obligación del proveedor es conocer la industria hacia la que se dirige, conocer la empresa a la que se dirige, hacer las preguntas correctas sobre sus necesidades. Y, entonces, hacer una propuesta de valor personalizada para facilitar las cosas. Como decíamos antes: el trabajo del proveedor es enseñar al comprador el camino desde dónde están ahora mismo hasta dónde quieren estar, y qué papel juega la inteligencia artificial ahí.
La segunda obligación del proveedor es la capacitación. Debe enseñar a los usuarios cómo usar su producto. Si el primer iPhone no hubiera tenido ninguna instrucción, nos habríamos perdido. Y, finalmente, ofrecer soporte constante. La IA es una tecnología, algo siempre se rompe.
¿Y lo están haciendo? ¿Los proveedores conocen bien los sectores fuera del mundo tecnológico a los que se quieren dirigir?
Es la primera tarea que deben completar: hacer una prospección correcta de su mercado y aclarar el encaje de su producto de cara al cliente. Hay que buscar el mercado en el que encaja el sistema. No aprenden haciendo el trabajo. Primero aprendes, luego das el salto al mercado.
La Comisión Europea ha defendido en este mismo MWC su regulación sobre el mercado digital, y en concreto sobre la IA. Bruselas sostiene que las normas no «ahogan» la innovación, sino que la impulsan, porque ofrecen a las empresas un «terreno de juego seguro». ¿Qué opina?
Estoy 100% de acuerdo. La evolución de la IA viene acompañada de una vulnerabilidad enorme, y creciente, para los sistemas tecnológicos. Más ciberataques, más penetraciones. La regulación ayuda a controlar el acceso a las tecnologías; y provee estándares, guías claras, para que los desarrolladores las puedan implementar directamente en sus productos. El objetivo principal no es implementar la IA; es implementarla de forma segura. Las organizaciones deben garantizar que sus sistemas son seguros, y esto se hace con pruebas públicas. Es bueno que tengamos regulaciones sobre la IA, porque, sin ellas, no tenemos ni idea de qué podría llegar al mercado, y todos estarían en riesgo.
Con todo, ¿piensa que Europa está construyendo un sistema atractivo para el desarrollo de la IA?
Sí. 100%.
