Sumar inteligencia artificial a la empresa no implica echar a nadie

Cada vez que aparece la palabra inteligencia artificial en una reunión de directorio, alguien pone cara de preocupación y el primer pensamiento es cuántos puestos van a caer. Según el planteo que recoge el material, no tiene por qué ser así. La adopción de IA no obliga a recortar empleados, y el punto de partida es mirar qué tareas consumen tiempo sin aportar valor real.

Empezar chico y pagar por uso

Muchas soluciones se ofrecen como servicio, lo que permite arrancar con un caso de uso concreto y ampliar el despliegue solo si los números acompañan. 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

Primero el problema, después la herramienta

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, aclaró, la tecnología queda sin dirección. Los sectores financiero, de comercio minorista y de servicios concentran buena parte de las implementaciones actuales, y en retail se usan sistemas predictivos para estimar consumo, gestionar inventarios y ajustar la logística.

• Clasificaciones iniciales de casos o pedidos
• Consultas frecuentes que siguen reglas fijas
• Revisiones documentales
• Atención al cliente y producción de contenidos con IA generativa

Qué pasa con las personas

Sobre el empleo, Cordero fue directo: cuando las empresas encaran estos proyectos, basan sus casos de negocio en ahorros, eficiencia y eficacia, no necesariamente en reducir personal. Las funciones que suelen automatizarse son, en sus palabras, las que no agregaban valor por la tarea en sí. El personal, en cambio, pasa a concentrarse en lo que exige criterio, conocimiento del negocio y supervisión.

Hay un punto que el material remarca como central: el criterio humano sigue siendo necesario para revisar respuestas generadas por modelos que pueden producir información incorrecta. Para quienes llevan años haciendo su trabajo con oficio, esa mirada no es un detalle menor, y es lo que sostiene la idea de que la máquina ayuda pero no reemplaza el juicio de la gente.