Sumar IA a una empresa sin achicar la planta: qué tareas mirar primero

La incorporación de inteligencia artificial en una empresa no implica, por sí sola, reducir la plantilla. El punto de partida es identificar qué tareas insumen tiempo sin aportar valor real, como las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones de documentos.

Empezar chico y pagar por uso

De acuerdo con el material, muchas soluciones se ofrecen como servicio. Eso permite arrancar con un caso de uso puntual, pagar según el consumo y ampliar el despliegue solo si los resultados lo justifican. Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, lo resumió así:

“Varias soluciones se pueden pagar como un servicio y las compañías pueden empezar a usar la inteligencia artificial y de ahí desplegarla masivamente si lo quisieran.”Javier Cordero, Red Hat

Para Cordero, el primer paso es atar la herramienta a un problema concreto. Puede ser mejorar la atención al cliente, acelerar la revisión de documentos, anticipar la demanda o reducir tiempos en una operación interna. Sin ese foco, la tecnología queda sin rumbo.

Dónde se usa hoy y qué cambia en el trabajo

Los sectores financiero, minorista y de servicios concentran buena parte de las implementaciones actuales. En el comercio minorista, por ejemplo, los sistemas predictivos estiman el consumo, administran inventarios y ajustan la logística. Según el texto, la inteligencia artificial generativa sumó usos en atención al cliente y en la producción de contenidos.

Cordero también se refirió al impacto en el empleo. Según su mirada, los casos de negocio se apoyan en ahorros, eficiencia y eficacia, y no necesariamente en reducir personal. Las funciones que suelen automatizarse son las que no agregaban valor por la tarea en sí, y el personal se concentra en lo que requiere criterio, conocimiento del negocio y supervisión.

• Clasificaciones iniciales y consultas que siguen reglas fijas
• Revisión de documentos y tareas administrativas repetitivas
• Respuestas generadas por modelos, que requieren revisión humana porque pueden contener información incorrecta