El poder del trinomio formado por el ser humano, la IA y el ‘big data’

En los últimos años, el auge de la inteligencia artificial y del big data ha transformado de manera significativa nuestro panorama empresarial. Cada vez más, las empresas dependen de estas tecnologías no solo para mejorar la eficiencia operativa, sino para innovar y responder a las crecientes demandas del mercado. Sin embargo, el éxito de esta transformación digital no se basa exclusivamente en la adopción de tecnologías avanzadas. El verdadero reto siempre ha estado en la definición de las nuevas prácticas de trabajo, y muchas veces en la implantación de nuevos procesos y estructuras de decisión.

En el fondo, desde hace tiempo estamos definiendo en nuestras empresas un nuevo equilibrio entre el papel de la máquina y el del ser humano, primero con inteligencias artificiales más simples y más recientemente con modelos más complejos que nos están llevando cada vez más a descubrir un nuevo rol de las máquinas, que Ethan Mollick ha definido como “cointeligencia”¹.

Es interesante ver cómo la nueva IA, lejos de ser una fuerza que reemplazará por completo la toma de decisiones humanas, se presenta cada vez más como una herramienta para complementar y potenciar las capacidades humanas. Mientras que la IA es capaz de analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones con una velocidad inalcanzable para los humanos, los directivos y empleados aportan habilidades esenciales como la creatividad, el juicio ético y la capacidad de resolver problemas complejos en contextos inciertos.

En este artículo, exploraremos cuáles son las bases para que pueda existir esta nueva colaboración entre humanos y máquinas, entendiendo primero el contexto tecnológico y los elementos fundamentales que cualquier directivo tiene que organizar y gestionar. Después analizaremos los distintos tipos de innovación que podemos esperar con un buen uso de la IA, entendiendo tanto las oportunidades como los desafíos que implica esta transformación. Repasaremos los diferentes impactos en la toma de decisiones, así como sus posibles resultados, destacando algunos casos de éxito empresarial.

 

 

 

El contexto de ‘big data’

El término “big data” se refiere a la inmensa cantidad de información que se genera a diario a través de interacciones de personas, organizaciones y cosas conectadas digitalmente, que está provocando un gran incremento de la densidad digital en nuestros entornos². Cada transacción online, cada interacción con un cliente y cada dato recogido por sensores en fábricas o sistemas logísticos generan datos valiosos. Pero no solo es la cantidad lo que define el big data, sino también la velocidad a la que se produce y la variedad de fuentes. Estos tres aspectos –volumen, velocidad y variedad– suponen tanto una oportunidad como un reto.

Para que las empresas puedan aprovechar el valor del big data, no es suficiente con tener acceso a grandes cantidades de información. En primer lugar, el tratamiento de los datos es crucial: asegurarse de que se recopilan de manera coherente y se organizan correctamente para ser útiles, independientemente de la fuente y del formato originales. Además, es necesario velar por la calidad de los datos.

Sin una correcta gestión y tratamiento de los datos, la inteligencia artificial y otros sistemas analíticos no podrán extraer información valiosa de manera precisa. Este es un punto clave para todas las organizaciones que buscan generar valor a partir de sus datos y obtener una ventaja competitiva.

 

La relación entre ‘big data’ e inteligencia artificial

El big data no tendría sentido sin la IA, y esta no podría alcanzar su verdadero potencial sin el primero. Son dos elementos complementarios: mientras que el big data proporciona la materia prima, la inteligencia artificial es la herramienta que permite analizar de manera rápida y eficiente los grandes volúmenes de datos disponibles para extraer información útil.

La IA tiene sus orígenes en los años cincuenta del siglo pasado, cuando científicos como Alan Turing y John McCarthy sentaron sus bases. El surgimiento del aprendizaje automático, que permitió a las máquinas aprender de los datos, comenzó a ganar tracción entre finales del siglo pasado y principios de este, permitiendo a los algoritmos mejorar su rendimiento a medida que procesaban más datos. Los avances en el poder computacional y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos (big data) fueron fundamentales para su desarrollo.

El siguiente gran salto llegó con el desarrollo del aprendizaje profundo, que utiliza redes inspiradas en la estructura del cerebro humano para procesar grandes cantidades de datos y descubrir patrones complejos. A diferencia del aprendizaje automático tradicional, que requiere intervención humana para seleccionar las características más importantes de los datos, el aprendizaje profundo lo puede hacer de manera autónoma. Esto ha permitido avances en áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y, más recientemente, la inteligencia artificial generativa.

La IA generativa es capaz de crear contenido nuevo a partir de los datos con los que ha sido entrenada. Esto incluye desde la generación de texto, imágenes o música hasta el diseño de productos y simulaciones complejas. Modelos como GPT-4o y DALL-E son dos ejemplos.

 

Áreas de aplicación

La gran cantidad de datos que se generan a diario en sectores como el comercio electrónico, la atención sanitaria y la manufactura proporcionan el combustible necesario para que los algoritmos de IA, particularmente aquellos basados en el aprendizaje profundo, puedan identificar patrones y hacer predicciones. Los grandes volúmenes de datos permiten a la IA entrenarse y mejorar su precisión.

A medida que las tecnologías de big data e IA evolucionan, están ofreciendo oportunidades para las empresas sobre todo en tres campos:

1. Automatización y eficiencia

La IA puede procesar datos automáticamente y generar predicciones o decisiones en tiempo real, mejorando la eficiencia operativa en sectores como la logística, la fabricación y el comercio minorista.

2. Innovación y creatividad

La IA generativa abre nuevas vías para la innovación. Se pueden utilizar estos modelos para diseñar productos, optimizar procesos creativos o generar contenido de manera automatizada, lo que reduce tiempos y costes.

3. Toma de decisiones informadas

La combinación de big data e IA permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos objetivos y análisis predictivo, lo cual ofrece ventajas competitivas significativas. Un ejemplo es Zalando, que ha utilizado IA para personalizar la experiencia de compra de sus clientes. Al analizar el comportamiento del usuario en tiempo real, la IA puede sugerir productos adaptados a sus gustos y preferencias, lo que mejora tanto la satisfacción del cliente como la eficiencia de la empresa. Esto demuestra que la IA no solo mejora la productividad, sino que también ofrece un valor añadido en términos de innovación y personalización.

 

 

Desafíos en la gestión de datos

Si las empresas deciden utilizar IA en cualquiera de sus modalidades, deben abordar retos cruciales. Y hacerlo no solo al inicio, sino de forma permanente.

1. Tratamiento de los datos

Los algoritmos de IA dependen directamente de los datos que reciben. Si estos datos son inexactos, incompletos o están desactualizados, las predicciones y decisiones generadas pueden ser incorrectas, con consecuencias graves, desde fallos en la cadena de suministro o decisiones financieras inadecuadas hasta diagnósticos médicos erróneos. Por ello, es fundamental tratar los datos adecuadamente, lo cual implica eliminar duplicados, corregir errores y asegurarse de que sean representativos y estén actualizados. La calidad del dato se ha convertido en un pilar fundamental para el éxito de cualquier implementación de IA.

2. Estandarización e interoperabilidad

Otro aspecto crítico es la falta de estándares comunes en la gestión de datos y la interoperabilidad entre sistemas. Las empresas suelen trabajar con múltiples proveedores y herramientas que no están alineadas en términos de formato de datos, lo que crea silos y complica la integración de información. La falta de estandarización y protocolos compartidos entre plataformas no solo dificulta la calidad del análisis de datos, sino que también ralentiza la capacidad de las compañías para reaccionar ante cambios en tiempo real.

3. Sesgos

Cuando los datos de entrenamiento contienen sesgos, los modelos de IA tienden a perpetuar esas inequidades. Esto se ha observado en algoritmos de contratación o sistemas de predicción criminal, donde los resultados han sido injustos para ciertos grupos demográficos. Por ejemplo, en el Reino Unido, varias empresas que adoptaron IA para filtrar currículums descubrieron que sus algoritmos favorecían a ciertos perfiles debido a los sesgos presentes en los datos históricos de contratación. Estos problemas subrayan la importancia de desarrollar algoritmos éticos y asegurar la calidad de los datos utilizados en los procesos de IA, incluyendo su diversidad y representatividad.

4. Transparencia

A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, como es el caso de los modelos de aprendizaje profundo, se hace más difícil para los humanos entender cómo se toman las decisiones. Esto genera problemas de confianza, especialmente en áreas críticas como la sanidad o las finanzas. La necesidad de que los algoritmos sean explicables y transparentes es un desafío clave, ya que muchas veces las decisiones de la IA deben ser justificadas y comprendidas por reguladores o por el público en general.

5. Privacidad y gobernanza de los datos

Las empresas deben garantizar que sus procesos de IA cumplen con regulaciones como el RGPD en Europa y adoptar una actitud proactiva hacia la protección de los datos de sus clientes. Además, la buena gobernanza de los datos, asegurando que se utilicen de manera ética y responsable, es fundamental para mantener la confianza del público y evitar abusos.

 

Hacia una auténtica colaboración entre seres humanos y máquinas

Las últimas evoluciones de la IA han hecho evidente el potencial de colaboración entre seres humanos y máquinas. Hasta ahora, las prestaciones de la IA en la automatización de procesos repetitivos y en el análisis de grandes volúmenes de datos nunca se habían podido combinar eficazmente con las capacidades esencialmente humanas: el pensamiento creativo, la empatía, el juicio y la capacidad para resolver problemas complejos en contextos inciertos.

Y es aquí donde se nos presenta una oportunidad enorme, porque estamos entrando en una etapa de simbiosis entre humanos y máquinas, donde el trabajo colaborativo e iterativo se convierte en el nuevo estándar de funcionamiento. Esta colaboración no es puntual ni limitada. Se trata de una relación permanente que está transformando la manera en que las empresas afrontan desafíos, tanto en procesos repetitivos como en tareas más creativas y complejas.

En lugar de ver la IA como un sustituto, deberíamos entenderla como un compañero de trabajo que potencia las capacidades humanas, ayudándonos a tomar decisiones más informadas, a ejecutar tareas con mayor precisión y a explorar nuevas ideas que antes eran inaccesibles. Este concepto de cointeligencia implica una colaboración permanente entre seres humanos y máquinas, donde ambas partes aportan lo mejor de sus capacidades.

Este trabajo conjunto es iterativo y se enriquece con cada interacción. Los humanos aportan creatividad, contexto y juicio, mientras que la IA ofrece análisis rápidos, procesamiento masivo de datos y sugerencias basadas en patrones que los humanos no podrían detectar por sí solos. Este ciclo de colaboración crea una sinergia en la que ambos “socios” se retroalimentan continuamente, mejorando el proceso y el resultado final.

 

 

 

Más allá de la automatización

Aunque la automatización ha sido uno de los grandes impulsores de la adopción de la IA, esta nueva simbiosis entre seres humanos y máquinas ofrece algo mucho más profundo. Por primera vez no hablamos únicamente de crear eficiencias o automatizar procesos; también estamos presenciando cómo la IA está facilitando el desarrollo de procesos creativos y resolución de problemas complejos. Esto marca un cambio de paradigma: la IA ya no es solo una herramienta para ahorrar tiempo y reducir costes, sino también un agente de innovación y cocreación.

La capacidad de la IA para manejar grandes cantidades de datos y generar ideas nuevas abre un mundo de posibilidades en áreas como el diseño, la arquitectura, el marketing y la investigación científica. A medida que las empresas empiezan a adoptar la IA como un colaborador, más que como una simple herramienta, el impacto en procesos creativos y problemas complejos se vuelve más evidente.

El valor real de esta simbiosis incluye la capacidad de las empresas para innovar, resolver problemas de manera más ágil y crear productos y soluciones que antes no eran posibles. Esta colaboración permanente entre humanos e IA es la clave para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial en el futuro de los negocios.

 

El futuro ya está aquí

La inteligencia artificial y el big data están transformando la manera en que las empresas operan y toman decisiones. Sin embargo, el verdadero potencial de estas tecnologías no puede aprovecharse plenamente sin una colaboración efectiva entre seres humanos y máquinas. Lejos de ser una simple herramienta de automatización, la IA es una aliada que complementa las capacidades humanas, ayudando a las organizaciones a mejorar su eficiencia e innovar en áreas que antes parecían inalcanzables.

A medida que avanzamos hacia un futuro más digitalizado, las empresas que logren integrar correctamente la IA en sus procesos y, al mismo tiempo, mantengan el control humano sobre la toma de decisiones clave serán las que consigan un éxito sostenido. Sin embargo, este futuro implica desafíos importantes, como la necesidad de garantizar la calidad de los datos, mitigar los sesgos algorítmicos y abordar las cuestiones éticas.

La clave del éxito radica en la capacidad de los directivos para crear un entorno en el que tanto las personas como las máquinas puedan aportar sus fortalezas únicas. Solo a través de esta colaboración equilibrada se podrá aprovechar todo el valor que ofrecen la IA y el big data, maximizando las oportunidades para la innovación, la eficiencia y la sostenibilidad a largo plazo.

 

Referencias

1. Mollick, E. Co-Intelligence: Living and Working with AI. WH Allen, 2024.

2. Sieber, S. “El ‘shock’ de la densidad digital en nuestro negocio: cómo afrontar una transformación que aún está por llegar”. Harvard Deusto Business Review, 311, mayo de 2021.