Ninguna empresa ha reducido sus inversiones en IA generativa. Esta es una de las principales conclusiones del estudio “Harnessing the Value of Generative AI”, realizado en mayo y junio de 2024 por el Instituto de Investigación Capgemini. 4 de cada 5 empresas incluso afirman haber aumentado su presupuesto en este ámbito. Y una cuarta parte de las organizaciones más grandes ya han integrado la tecnología en sus actividades, frente a solo el 6% en 2023, fecha de la primera encuesta de la firma sobre el tema. Casi tres cuartas partes de los encuestados han iniciado, al menos, proyectos piloto, mientras que no representaban la mitad el año anterior.

En términos más generales, el estudio revela una expansión de las implementaciones en todos los sectores y funciones. El sector aeroespacial y de defensa se destaca, ya que casi 9 de cada 10 encuestados afirman que las inversiones en IA generativa han aumentado. E incluso en el comercio minorista, que se encuentra al final de la tabla, más de dos tercios de las organizaciones se encuentran en la misma situación. Los prototipos y las implementaciones también se han extendido a todas las funciones, y la mayoría ha pasado de un pequeño porcentaje de organizaciones que ya habían implementado casos de uso a más del 25 %. TI sigue siendo, lógicamente, el líder con una tasa de implementación del 27 %, pero solo por un pequeño punto por delante de riesgo y logística, seguidos de ventas, finanzas y RR.HH.


Todas las funciones de la empresa se ven ahora afectadas por GenAI. (Fuente: Capgemini Research Institute)

Del desarrollo de TI al diseño automotriz

Capgemini cita numerosos ejemplos que demuestran la amplitud y variedad de las implementaciones de IA generativa. Hitachi entrena a la IA basándose en su conocimiento del diseño de sistemas y afirma haber logrado “una tasa de éxito del 70 al 90 por ciento en la generación de código fuente”. Toyota está utilizando la IA generativa para integrar restricciones de ingeniería en el diseño de vehículos eléctricos y optimizar medidas como la resistencia aerodinámica. El estado de California planea analizar datos de tráfico para mejorar la seguridad vial o reducir los tiempos de espera en los centros de llamadas. Por último, Schneider Electric ha implementado un asistente conversacional para analistas en su departamento de finanzas global, para mejorar la velocidad, la precisión y el cumplimiento de las decisiones.

También parece que se han disipado las dudas sobre la capacidad de la IA generativa para beneficiar concretamente a la actividad empresarial. De media, las organizaciones encuestadas ya han experimentado un aumento de su productividad de casi el 8%, con un pico del 25%. Y más de la mitad de ellas cree que la IA generativa cambiará fundamentalmente su modelo de negocio, frente a poco menos del 40% en el estudio anterior. Tres cuartas partes de las empresas (frente al 60% en 2022) creen que la tecnología contribuirá a la innovación y al aumento de los ingresos. La alta tecnología, la industria y el comercio minorista están a la cabeza. Cabe destacar la gran confianza de los encuestados del sector público (74% de los encuestados), que no fueron encuestados en el estudio anterior.

Agentes de IA, un desarrollo que hay que seguir de cerca

El informe se centra en los agentes autónomos basados ​​en IA (agentes de IA) y su transición hacia sistemas multiagente que automatizarían por completo determinados flujos de trabajo de toma de decisiones minimizando la intervención humana. Muy pocas empresas ya los utilizan (10%), pero cuatro de cada cinco tienen intención de probarlos o implementarlos en los próximos tres años. Destaca la industria farmacéutica, con un 25% de los encuestados que ya los han adoptado.

El análisis y síntesis de datos, la redacción de correos electrónicos y la generación de código son las tres aplicaciones para las que las empresas confían más en los agentes de IA (63%, 50% y 60%). La empresa de crédito sueca Klarna citada en el estudio ya ha llevado la idea un paso más allá. “Utiliza un asistente de IA para gestionar tareas equivalentes a la carga de trabajo de casi 700 empleados. La solución procesa solicitudes de servicio, gestiona reembolsos y gestiona devoluciones en varios idiomas. [...] En promedio, completa tareas en una quinta parte del tiempo que lleva hacerlas manualmente". El auge de la productividad asociado con los agentes de IA aquí implica claramente reemplazar a sus equivalentes humanos.


Cómo funcionan los agentes basados ​​en IA. (Fuente: Capgemini Research Institute)

Los resultados de la encuesta sobre los agentes de IA también confirman el debilitamiento del papel de los humanos en los procesos en cuestión. Casi 6 de cada 10 encuestados confirman la importancia de establecer salvaguardas al implementar estas herramientas. Esto implicaría mecanismos de control robustos, aunque no sabemos más, pero también para tres de cada cuatro encuestados, una presencia humana. Pero esto simplemente consistiría en definir claramente la tarea que se debe realizar antes de la automatización (una tarea no recurrente) o para controlar, o incluso modificar, la decisión al final de la cadena.

El estudio también destaca una variante cada vez más popular de GenAI, los modelos de lenguaje pequeño (SLM), modelos más específicos y que consumen menos recursos. Una cuarta parte de los encuestados ya los utilizan y el 37% planea imitarlos en los próximos 3 años. ¿Las razones más citadas? Menores costes (76%), menores requisitos de computación y almacenamiento (71%), entrenamiento más rápido y mayor facilidad de desarrollo (69%).


Las implicaciones éticas de GenAI preocupan a casi dos tercios de las organizaciones encuestadas, pero solo la mitad las tiene en cuenta al iniciar un proyecto. (Fuente: Capgemini Research Institute)

Gobernanza, ética, huella de carbono: se podría hacer mejor

Por último, más de la mitad de las empresas permiten a todos los empleados utilizar herramientas de IA generativa, siempre que cumplan unas normas de gobernanza específicas. El informe del Capgemini Research Institute también precisa que la IA en la sombra tiende a desarrollarse entre aquellas que restringen o incluso prohíben este uso, como es el caso de Amazon, por ejemplo, que prohíbe cualquier herramienta que no sea la suya. Otro punto de atención señalado en la encuesta es la huella de carbono de la IA generativa. El consumo de electricidad de las GPU utilizadas masivamente por la tecnología por sí sola sería cuatro veces mayor que el de la nube destinada a las aplicaciones tradicionales. Sin embargo, solo una minoría de los encuestados mide las emisiones de gases de efecto invernadero (36%), el uso de energía (30%) o el uso de agua (29%) asociados a sus proyectos.

Por último, la ética sigue siendo un tema central, aunque menos del 40% afirma considerar seriamente sus implicaciones antes de un proyecto. Así, el sesgo es un problema para el 68% de las organizaciones, en particular cuando afecta a los clientes. La imparcialidad de las respuestas desarrolladas por GenAI y su falta de transparencia en cuanto a los datos realmente utilizados también se mencionan y constituyen las otras dos preocupaciones más citadas en términos de ética.