Cómo sumar IA a una empresa con los empleados en el centro

Muchas empresas dudan en incorporar inteligencia artificial por temor a que su adopción derive en despidos. El material de referencia sostiene que no es un camino obligado: la clave está en identificar qué tareas consumen tiempo sin agregar valor real, como las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones documentales.

Un proceso en tres pasos

• Detectar las tareas que insumen horas sin aportar valor concreto al negocio.
• Vincular la herramienta a un problema específico, como la atención al cliente, la revisión de documentos o la anticipación de la demanda.
• Empezar con un caso de uso puntual, pagando por servicio, y expandir el despliegue solo si los resultados lo justifican.

Según el material, varias soluciones se ofrecen como servicio, lo que permite comenzar a escala pequeña sin una transformación total ni una inversión inicial masiva. Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, explicó que las compañías pueden empezar a usar la inteligencia artificial y, a partir de ahí, desplegarla de forma masiva si lo desean.

“Cuando las empresas quieren implementar inteligencia artificial, basan sus casos de negocio en ahorros, en eficiencia, en eficacia, no necesariamente en reducir personal.”Javier Cordero, Red Hat para Norte de Latinoamérica

Cordero indicó que las funciones que suelen automatizarse son aquellas que no agregaban valor por la tarea en sí misma, como las clasificaciones iniciales o las consultas que siguen reglas fijas. Con ese cambio, el personal puede concentrarse en tareas que requieren criterio, conocimiento del negocio y supervisión.

El rol del criterio humano

El material subraya que la supervisión humana sigue siendo necesaria, en particular para revisar respuestas generadas por modelos que pueden producir información incorrecta. Los sectores financiero, de comercio minorista y de servicios concentran buena parte de las implementaciones actuales, y en el retail los sistemas predictivos se usan para estimar el consumo, gestionar inventarios y ajustar la logística.

Más allá de la IA, el texto menciona otras tecnologías que modifican operaciones: la realidad aumentada, que entrega instrucciones visuales paso a paso a un técnico durante una reparación, y la robótica en tareas industriales de precisión o movimientos repetitivos.