Sumar inteligencia artificial sin echar a nadie: por dónde empezar

Meter inteligencia artificial en una empresa no obliga a recortar empleados. Así lo sostiene Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, que propone empezar por tareas concretas, sin transformaciones totales ni inversiones iniciales enormes. Dicho sea de paso, la idea suena más sensata que muchos anuncios que escuchamos últimamente.

Empezar en pequeño

Muchas soluciones se ofrecen como servicio, lo que permite arrancar con un caso de uso puntual y ampliar el despliegue solo si los resultados lo justifican. El diagnóstico previo es clave: detectar qué tareas consumen tiempo sin agregar valor real, como las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes o las revisiones documentales.

“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

Dónde poner el foco

• Mejorar la atención al cliente
• Acelerar la revisión de documentos
• Anticipar la demanda
• Reducir tiempos en una operación interna

Según Cordero, sin un problema concreto la tecnología queda sin dirección. Los sectores financiero, de comercio minorista y de servicios concentran buena parte de las implementaciones actuales. En retail, los sistemas predictivos estiman consumos, gestionan inventarios y ajustan la logística, mientras que la inteligencia artificial generativa suma aplicaciones en atención al cliente y producción de contenidos.

No todo pasa por la IA. La realidad aumentada permite que un técnico reciba instrucciones visuales paso a paso durante una reparación, lo que reduce errores y acorta la capacitación, y la robótica avanza en tareas industriales que exigen precisión o movimientos repetitivos.

El rol de las personas

Sobre el empleo, Cordero fue directo: “Cuando las empresas quieren implementar inteligencia artificial, basan sus casos de negocio en ahorros, en eficiencia, en eficacia, no necesariamente en reducir personal”. Las funciones que suelen automatizarse son las que no agregaban valor por la tarea en sí, y el personal pasa a concentrarse en lo que requiere criterio, conocimiento del negocio y supervisión. El criterio humano también sigue siendo necesario para revisar respuestas de modelos que pueden producir información incorrecta.