"El ganador de la carrera de la IA va a ser una empresa que ofrezca la pila completa de capacidades"

A Lan Guan, Chief AI Officer en Accenture, no le sorprendió el gran interés de la sociedad en la inteligencia artificial (IA) generativa cuando ésta se hizo conocida gracias a la aparición de ChatGPT. Llevan muchos años en el negocio de la consultoría y la IA venía anunciando su llegada hace tiempo. Lo que sí la tomó por sorpresa fue la intensidad de su adopción. Así lo comenta con ComputerWorld durante una entrevista realizada durante la pasada edición del Mobile World Congress (MWC) Barcelona 2024, donde apunta al modus operandi del desarrollo de esta tecnología: los modelos preconstruidos por grandes tecnológicas como OpenAI o Google. “Ese cambio de paradigma es la salsa secreta detrás de esta mayor adopción, porque cada vez es más fácil de usar, más accesible, más democratizada”, dice. 

Tras la popularización de ChatGPT, las big tech, entonces centradas en hablar sobre el metaverso y el cloud, reaccionaron rápidamente al hype de la IA generativa y comenzaron a invertir. Microsoft, que anunció en enero de 2023 un multimillonario desembolso en OpenAI, la empresa detrás de la popular herramienta, se convirtió en el primer (pero no último) protagonista del año de la IA. Desde entonces, otros grandes nombres se han sumado, lanzando sus propios grandes modelos lingüísticos (LLM). Así comenzó la carrera por la IA que, según Guan, está lejos de terminar.  

"Todavía no hay un diseño dominante. Muchos de los modelos siguen funcionando a diferentes escalas y con diferentes tamaños de parámetros, y ahora también muchos están apostando por el modelo multimodal, porque quieren imitar este tipo de experiencia similar a la humana. Creo que la carrera continuará, que no se estabilizará probablemente hasta dentro de un par de años, porque hay muchas cosas que desarrollar”, analiza. 

El ganador de esta carrera, afirma, es difícil de predecir. “Será una empresa que realmente pueda entrar al mercado con la pila completa de capacidades, proporcionando soluciones totalmente integradas y con el cliente final en mente”, sopesa. 

Valor, datos y personas: los retos en la implementación de la IA 

Desde Accenture, Lan Guan y su equipo ayudan a las empresas a aprovechar las ventajas prometidas de la IA, un camino en el cual se encuentran con múltiples obstáculos: el seguimiento del valor, la dispersión de los datos y el impacto en la fuerza de trabajo son, para la Chief AI Officer, los tres principales.  

"Somos veteranos en IA desde hace casi dos décadas y sabemos que el principal reto de los clientes que adoptan IA, el aprendizaje automático o el BI [business intelligence] es siempre el valor: cómo articular el valor potencial de su inversión en IA, cómo hacer un seguimiento del valor, cómo asegurarse de que la realización del valor es limpia, atribuible y continua”, explica. Por ello, Accenture cuenta con una oficina de realización del valor en cada uno de sus programas de IA generativa, para que el seguimiento de ese valor no se convierta en una idea de última hora. 

En cuanto a los datos, la experta apunta a que son muchas las empresas que todavía tienen sus datos en sistemas legacy o en instancias on-premises. “Muchos clientes tienen la idea errónea de que la IA generativa es fácil, pero muchos de ellos no se dan cuenta de que, debido a eso, sus datos se convierten en su prioridad estratégica. Limpiar sus datos significa que la respuesta que está recibiendo de la herramienta es más precisa, más fundamentada, con menos alucinaciones, más responsable. Por eso ahora ayudamos a muchos de nuestros clientes a volver al primer paso” que, en varios de los casos, es migrar a la nube. 

El tercer reto son las personas. Según una investigación que realizó Accenture, el 40% de las horas de trabajo a nivel general se verán afectadas por la IA, una cifra que los mismos clientes de la consultora utilizan para planificar su plantilla del futuro y prepararla con programas de reskilling y upskilling. 

"Todo esto se traduce en miedo e incertidumbre, por lo que la adopción será más lenta. Nuestro enfoque consiste en entender estos inhibidores que impiden que la gente adopte plenamente la IA generativa, y luego vamos allí y los derribamos uno por uno”, sostiene Guan. Además, muchas de las soluciones que trabajan con sus clientes las transforman en producto, es decir, las ‘empaquetan’ y las sacan al mercado para llevarlas a otras organizaciones.  

Con todo, Guan asegura que el revuelo inicial de la IA generativa se ha estabilizado y las empresas han comenzado ya a plantearse cuestiones más estratégicas. “El escalado de la IA generativa es un tema candente en estos momentos. Quieren obtener claramente valor de su inversión, pero también piensan que están dispuestos a invertir si podemos demostrarlo”, indica.  

En cuanto a las grandes tecnológicas que desarrollan esta tecnología, Guan predice que el gran reto que tendrán que superar este año es el de proveer soluciones que aporten un valor añadido que ayuden a los objetivos de reinvención de las organizaciones. “No puedes limitarte a ser el producto puro, el valor de hacer algo así se va a diluir muy rápidamente”, adelanta.  

Accenture, en cada paso del viaje hacia la IA 

Esa cosa tan preciada, el valor, es la principal razón de ser de Accenture, y para ayudar a las empresas a sacar el máximo provecho de la IA, la consultora adapta sus soluciones caso por caso, industria por industria.  

Así, muchas organizaciones buscan comenzar su viaje de IA generativa tomando pocos riesgos. En este tipo de proyectos, Accenture recomienda a sus clientes activar las herramientas ‘listas para usar’ en sus pilas tecnológicas existentes. También están aquellas que “quieren ir más allá” y quieren adaptar sus modelos preconstruidos a áreas específicas. Es el caso del 90% de los proyectos que ha realizado la consultora. Finalmente, se encuentran las empresas más avanzadas que no quieren utilizar un modelo prefabricado, sino que quieren “abrir el modelo porque quieren utilizarlo para resolver cuestiones más estratégicas o buscan la hiperpersonalización. Para algo así no se pueden utilizar las dos primeras categorías”, explica Guan. 

“Realmente depende de la madurez del cliente, de su apetito por el riesgo y de su presupuesto. Queremos asegurarnos de que el cliente obtiene valor de cada arquetipo. Y podemos adaptarnos a su madurez y sus deseos”, puntualizó. 

Muchas de estas cosas en las que trabaja Accenture en IA se hacen a través del Centro de IA Avanzada, que Guan también lidera. Explica que esta iniciativa “no es un laboratorio de investigación, su misión principal es crear valor para el cliente, y algunas de esas soluciones las hemos transformado en producto para que nuestro equipo de salida al mercado pueda llevarlos a los clientes de la industria para ayudarles a avanzar en su viaje de IA”.  

Un ejemplo de ello es la construcción del Model Switchboard, el servicio general de modelos fundacionales con el que Accenture no sólo ayuda a sus clientes a elegir qué LLM les conviene más según sus necesidades, sino que también permite a las empresas orquestar distintos modelos cuando se utilizan varios al mismo tiempo. Asimismo, Guan cuenta que en la consultora están construyendo su propio modelo fundacional y diversos LLM específicos para distintos sectores, como uno dedicado al reporte empresarial de los objetivos ESG. Además, implementan internamente la IA para potenciar a sus trabajadores: el año pasado implementaron 150 casos de uso en todas sus funciones corporativas y servicios y forman a todos sus empleados en esta tecnología. 

“No hay muchas empresas de consultoría que tengan este tipo de capacidades o incluso que tengan la visión de hacerlo, por eso creo que estamos haciendo algo único. No nos limitamos a sentarnos aquí y esperar a que nuestro socio tecnológico nos proporcione el modelo para poder implantarlo. Para una tecnología tan innovadora las industrias necesitan este tipo de faro, y quiero que Accenture lidere este papel de faro. Esa es la Estrella Polar del centro”, concluye.