La inteligencia artificial (IA) generativa tiene el potencial de convertirse en un motor económico global, por lo que es necesario que las empresas de todas las industrias evalúen cómo capturar parte de ese valor.

Un estudio de la consultora McKinsey estimó, tras analizar 63 casos de uso, que esta tecnología podría agregar entre 2.6 billones y 4.4 billones de dólares en valor a la economía global, lo que aumentaría el impacto de toda la inteligencia artificial entre un 15 y un 40 por ciento.

También prevé que 75% del valor que los casos de uso de IA generativa podrían generar se concentran en cuatro áreas, es decir, operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo.

Mientras que la banca, la alta tecnología y las ciencias de la vida se encuentran entre las industrias que podrían ver el mayor impacto como porcentaje de sus ingresos gracias a la IA generativa.

Por su parte, Paul Donovan, economista en jefe de UBS, consideró que las implicaciones de la IA para el crecimiento económico y su impacto en el crecimiento del Producto Interno Bruto son inciertas, sin embargo, es cierto que esta tecnología debería mejorar significativamente la productividad.

En el reporte TechGPT: IA generativa y sus implicaciones macroeconómicas, destacó que aprovechar este escenario requiere que las empresas replanteen sus modelos de negocio.

El experto de UBS prevé que la inteligencia artificial provoque disrupciones en la economía y cree tensiones. Por ejemplo, algunos empleos se volverán más valiosos, mientras que otros quedarán obsoletos generando un mundo más polarizado.

A lo que se añade una escalada de las tensiones geopolíticas, como demuestran recientes prohibiciones realizadas por Estados Unidos y otras medidas de represalia por parte de China.

Sin olvidar que el uso de una gran cantidad de datos por parte de la IA generativa puede derivar en riesgos relacionados con la transparencia, recopilación, exposición y otras violaciones de datos privados.

Las empresas pueden enfocarse en 3 áreas

Desarrollo de software: la IA generativa puede ayudar a los ingenieros de software a desarrollar código entre un 35 y un 45% más rápido, refactorizar el código entre un 20 y un 30% más rápido y realizar la documentación del código entre un 45 y un 50% más rápido. También puede automatizar el proceso de prueba y simular casos extremos.
Deuda técnica: puede representar del 20 al 40% de los presupuestos de tecnología y ralentizar significativamente el ritmo de desarrollo, sin embargo, esta tecnología puede ayudar a reducirla.
Operaciones de TI: es útil para automatizar tareas como restablecimientos de contraseñas, solicitudes de estado o diagnósticos básicos.

Aprovechar el escenario

Ante las oportunidades que se abren, los expertos de McKinsey consideraron que los directivos al interior de las compañías primero deben tomar una postura con respecto a esta tecnología.

Esto porque, a medida que el uso de la IA generativa se generaliza cada vez más, se ha visto que ciertas compañías bloquean el acceso de los empleados a las aplicaciones disponibles públicamente para limitar el riesgo.

“Al hacerlo, estas empresas corren el riesgo de perder oportunidades de innovación, y algunos empleados incluso perciben que estos movimientos limitan su capacidad para desarrollar nuevas habilidades importantes”, advirtieron.

Se recomienda crear un consenso sobre los niveles de riesgo con los que la empresa se siente cómoda y cómo la IA generativa encaja en la estrategia general de la empresa para así determinar una política.

Posterior a esto, se deben identificar los casos de uso en los que la IA genera valor a través de la mejora de la productividad, el crecimiento y los posibles nuevos modelos de negocio. El siguiente paso sería adoptar herramientas y plataformas de IA generativa adecuadas, con código abierto.

Otras estimaciones de McKinsey

Tiene el potencial de automatizar actividades laborales que absorben entre el 60 y el 70% del tiempo de los empleados en la actualidad.
La mitad de las actividades laborales actuales podrían automatizarse entre 2030 y 2060, con un punto medio en 2045.
Podría permitir un crecimiento de la productividad laboral del 0.1 al 0.6% anual hasta 2040.
Al combinar la IA generativa con todas las demás tecnologías, la automatización del trabajo podría agregar entre 0.2 y 3.3 puntos porcentuales anuales al crecimiento de la productividad.
Los trabajadores necesitarán apoyo para aprender nuevas habilidades y algunos cambiarán de ocupación.

IA pone nerviosos a los mexicanos
La inteligencia artificial (IA) es vista como una herramienta innovadora con numerosos beneficios, sin embargo, también existen preocupaciones sobre su impacto negativo, como el reemplazo de empleos humanos, la invasión de la privacidad y la posibilidad de un mal uso de esta tecnología.

El estudio Miradas Globales sobre la inteligencia artificial, realizado por Ipsos, encontró que más de la mitad de los encuestados en 31 países consideran que los productos y servicios que usan IA los ponen nerviosos.

La respuesta fue similar en el caso de México, ya que 48% de los encuestados contestó que los productos y servicios que utilizan IA los ponen nerviosos.

Este nerviosismo se refleja en otras respuestas, por ejemplo, 63% de los mexicanos consideran que es muy probable que esta tecnología cambie la forma en la que hace su trabajo en la actualidad, mientras que 36% se siente amenazado pensando que serán reemplazados.

Dichos temores no son únicos de México, los países predominantemente de habla inglesa también registraron un alto porcentaje ante esas preguntas.

A lo que se añade un factor generacional porque las personas de las generaciones Boomer y X confían menos en esta tecnología, en comparación a las personas menores de 40 años.

Pese al nerviosismo, el 73% de los mexicanos consideró a la IA como una tecnología benéfica, que traerá más cosas positivas que desventajas, arriba del 54% global.