La IA generativa es el nuevo Excel de los negocios, pero pocos la entienden

Ya no se trata de un software más, sino de una capa invisible que permea a teléfonos, buscadores, bancos y startups por igual. Algo similar a lo que ocurrió con Excel que permitió a cualquier empleado manipular datos con fórmulas, la IA generativa democratiza hoy la creación de textos, imágenes, código o el análisis complejo.

Las cifras muestran la magnitud del cambio. Según McKinsey, más del 75% de las compañías ya usa esta herramienta en alguna función de negocio, frente al 65% un año atrás. Sin embargo, solo una de cada cinco reporta impactos financieros claros.

Claudia Medina, directora de Data y Analytics en IDC América Latina, señaló que el 57% de las empresas en México dan prioridad a este tipo de soluciones ‘agenticas’, o sea las que usan IA de manera más automatizada en las empresas, como una solución al interior de sus compañías.

IDC también estima que el gasto global en inteligencia artificial alcanzará los 307,000 millones de dólares en 2025 y que para 2030 generará un valor económico equivalente al 3.7% del PIB mundial.

Pero como sucedió en los 90’s con Excel, cuando el uso se extendió mucho antes de que las empresas comprendieran cómo extraer valor sistemático de los datos que contenían sus hojas de cálculo, con la IA generativa hay retos.

La brecha salarial generada por Excel fue contundente en los 2000, entre un 5% y un 30% más de ingresos para quienes dominaban el software, dependiendo del nivel de habilidad y sector. Esa diferencia consolidó a la herramienta como una competencia esencial, casi definitoria, en muchas carreras tradicionales.

Con la IA generativa la perspectiva es de mayor magnitud y más compleja, pues podría reestructurar miles de millones de empleos, crear presión a la baja en los ingresos de freelancers y profesionales con tareas repetitivas, mientras que al mismo tiempo empoderaría a algunos y concentraría riqueza en pocos actores. McKinsey proyecta que hasta el 30% de las horas laborales en EU podrían automatizarse para 2030.

De acuerdo con Parker, el laboratorio más interesante de esta transición puede estar en América Latina. Google invirtió en infraestructura en la región y lanzó un programa para capacitar a un millón de personas en México.

Startups locales ya gestionan el ciclo completo de atención al cliente con Gemini, desde la originación de créditos hasta el soporte 24/7.

“La IA refuerza la globalización de muchas empresas, entre ellas las mexicanas” apuntó el ejecutivo.

La masificación, sin embargo, abre preguntas, pues esta tecnología multiplica los riesgos de sesgos, errores y un consumo energético creciente. Además de los retos de gobernanza, privacidad y regulación financiera.

“Necesitamos un nivel más amplio de responsabilidad. Nuestro alcance como empresa es increíblemente grande, por lo que debemos pensar con mucho cuidado al liberar capacidades”, precisó Parker.