Sumar inteligencia artificial sin cerrar puestos: el camino gradual que propone Red Hat

Hay una idea que suele aparecer cada vez que se habla de inteligencia artificial en las empresas: que incorporarla significa, tarde o temprano, recortar gente. Sin embargo, la mirada que propone Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, va en otra dirección. Para él, adoptar esta tecnología no obliga a reducir el personal, y el punto de partida es mirar con atención qué tareas consumen tiempo sin aportar valor real.

Empezar en pequeño y pagar por uso

Buena parte de las herramientas disponibles hoy se ofrecen como servicio, y eso cambia el cálculo para una organización que no quiere hacer una transformación total ni una inversión inicial masiva. La idea es arrancar con un caso de uso puntual, medir resultados y recién después ampliar el despliegue si esos resultados lo justifican.

“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, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica

Un problema concreto antes que la tecnología

Cordero insiste en que el primer paso es vincular la herramienta a un problema específico. Puede ser mejorar la atención al cliente, acelerar la revisión de documentos, anticipar la demanda o reducir tiempos en una operación interna. Sin ese foco, según su planteo, la tecnología queda sin dirección. Entre las tareas que suelen aparecer como candidatas a automatizarse están las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones documentales.

Qué pasa con el empleo

“Cuando las empresas quieren implementar inteligencia artificial, basan sus casos de negocio en ahorros, en eficiencia, en eficacia, no necesariamente en reducir personal.”Javier Cordero

Según el directivo, las funciones que suelen automatizarse son aquellas que no agregaban valor por la tarea en sí misma, como las clasificaciones iniciales o las consultas que siguen reglas fijas. Así, el personal puede concentrarse en tareas que requieren criterio, conocimiento del negocio y supervisión. En ese esquema, el criterio humano sigue siendo necesario, sobre todo para revisar respuestas generadas por modelos que pueden producir información incorrecta.