El sector TIC Digital crecerá el doble que el PIB en 2024

Son motivaciones que llevarán a las empresas a invertir en tecnologías, porque se derivan de las necesidades del negocio. Por un lado, cabría decir que, tras un análisis racional, las empresas han puesto en la balanza los beneficios que esperan conseguir de esa inversión (ROI); y, por otro, los males que se derivarían de no invertir en innovación.

Dando por buena la hipótesis de que el pensamiento positivo pesa más que el negativo, hay una tercera consideración aún más fuerte: la necesidad de hacerlo. Los sectores de actividad se transforman (banca, retail, telecomunicaciones, industria, etc). Dentro de cada sector, la historia empresarial del último siglo muestra que, habitualmente, quien antes llega a un mercado o lo crea, puede llegar a dominarlo. En cambio, el cementerio empresarial está lleno de firmas que no supieron o no quisieron abrazar la revolución tecnológica y digital.

La necesidad que el mercado impone a las empresas sienta como anillo al dedo a las compañías tecnológicas. Una encuesta de The Wall Street Journal de septiembre de este año, preguntaba a 1.000 grandes compañías: “¿Cuál de estas tecnologías de la digitalización es la más estratégica para respaldar los objetivos de negocio de su organización?” Las únicas tecnologías que superaron el (bajo) umbral del 5% fueron, de mayor a menor importancia: IA, Biometrics, Blockchain, AR, VR, Robotics, IoT y Edge Computing. Solo IA llegó al 28%.

La elección no es gratuita: las empresas clientes esperan (quieren) resultados: ROI, mayor calidad en los procesos, eficiencia operacional, lanzar nuevos productos.

En 2024 continuará la inversión empresarial en Internet of Things, Robotics y Edge Computing, con fuerte acento en la conectividad y mejora de los interfaces. Se impondrán los modelos de Inteligencia Artificial, tras un 2023 “dedicado a” la experimentación con la inteligencia artificial generativa. Más allá de profesiones creativas, que usan inteligencia artificial generativa, cada vez más refinada, la inteligencia artificial predictiva se hará un hueco a lo largo de 2024 y 2025.

La predicción será el uso más importante de la inteligencia artificial. En el ámbito económico, el deseo de certidumbre allá donde aparecen variables imprevistas e incontrolables, como los conflictos bélicos y otros factores que pudieren enderezarse pero admiten distintas soluciones, como los problemas en las cadenas de suministro, la inflación, a veces provocada para subir intencionadamente precios, como sucede con los recortes de producción de petróleo y gas por parte de naciones exportadoras como Rusia y los países de la OPEC, hoy generan efectos no deseados, pero su predicción e incorporación a modelos de análisis predictivo, harían mucho por conseguir cierto umbral de certeza económica, que facilite la toma de decisiones de política económica.

Igualmente, en el ámbito empresarial también hay incertidumbre derivada de los altos tipos de interés que encarecen la financiación de la inversión, miedo a que la demanda se retraiga y, en última instancia a una posible recesión económica.

La capacidad de predicción de la inteligencia artificial basada en machine learning que se alimenta de Big Data es lo que, en la estadística tradicional equivaldría a las ecuaciones de regresión, en que se establecen relaciones entre variables y permiten predecir resultados (outcomes). De manera similar, por ejemplo, la inteligencia artificial sería capaz de detectar un tumor en el cuerpo humano fruto del aprendizaje de millones de pruebas médicas radiológicas. Si la detección precoz suele ser habitualmente causa de solución, en el ámbito empresarial la anticipación de la demanda ayudaría a la toma de decisiones con precisión: fabricación, almacenamiento y stock, logística y cadena de suministro, transporte, oferta comercial, distribución, etc.

La tendencia es querer alcanzar el mayor grado de precisión posible. En la estadística tradicional hay siempre un margen de error, por pequeño que sea. En Estados Unidos, la capacidad de predecir tendencias económicas y empresariales gracias a la inteligencia artificial también ha despertado el debate sobre el libre albedrío de los humanos, de las personas: si se sabe lo que va a suceder, ¿cómo se puede ser libre para tomar una decisión? ¿No habría predeterminación? La pregunta es legítima, porque hoy conviven humanos con máquinas. La problemática suscitada por Elon Musk (Tesla, SpaceX, Neuralink, X, etc) o Bill Gates sobre que la inteligencia artificial pudiere llegar a ser “una amenaza existencial para la humanidad”, se deriva de esa pregunta. Más aún, hoy se da por supuesto que los humanos tienen la última palabra en la gestión de la inteligencia artificial. ¿Qué sucedería si la inteligencia artificial pudiese también tener libre albedrío y, por tanto, su voluntad en la toma de una decisión, chocase con la intención de los humanos?

Sin llegar a los escenarios catastrofistas que implican a las armas nucleares, hay ámbitos empresariales cercanos a la población general, donde ya se están generando esos problemas. Por ejemplo: en banca de consumo, la inteligencia artificial podría predecir si un cliente no pagará un crédito en el futuro. Pero la decisión de si se concede el crédito o no, sometida a variables fuertemente establecidas en banca para evitar mora e impagados, sigue siendo humana. Por motivos humanitarios, un directivo de banca podría tomar la decisión de conceder el crédito a sabiendas que la entidad tendrá un problema futuro, aunque controlado y compensado por la gran mayoría de clientes que sí pagan sus deudas al banco. ¿Qué sucedería si la inteligencia artificial también anticipa el impago, pero, con “libre albedrío”, decide no conceder el crédito, porque la IA no contempla criterios humanitarios (que una familia sea desahuciada y tenga que vivir en la calle, como hacen 48 millones de norteamericanos, hoy), sino solo de rentabilidad?

Igualmente, en el retail, en la distribución, la política de precios al consumo también se rige por criterios rigurosos y contempla a casi todos los segmentos poblacionales, tanto ricos como pobres, por simplificar. ¿Qué sucede si un distribuidor aplica un algoritmo en la fijación de precios que solo premia a los que más renta disponible tienen y penaliza a los de menores ingresos? O, ¿qué sucedería si el algoritmo que establece precios daña a la competencia hasta hacerla desaparecer, precisamente por la incapacidad de esos otros retailers de competir en precios?

Los casos tan simple y someramente descritos son reales. En banca y en distribución. Pero hay otros muchos ejemplos reales en turismo, telecomunicaciones, energía, industria, automóvil o el sector de las tecnologías de la información y la digitalización, donde la automatización de “todo” y no solo de procesos, alcanza a la toma de decisiones en los mercados B2B y B2C. En el sector tecnológico-digital norteamericano, por ejemplo, algunas grandes empresas (Big Tech) usan inteligencia artificial para el establecimiento de salarios para millones de empleados. En diciembre de 2023 ya se aplicarán salarios que benefician a empleados vinculados a la inteligencia artificial generativa (entre 250.000 y 800.000 dólares, salario anual según puesto y posición en la empresa), pero, dañando con menores salarios a trabajadores no directamente vinculados con esta tecnología específica.

Aunque se trate de ejemplos de (aparentemente) poco calado, hoy “la empresa” prima la rentabilidad basada en certeza en la toma de decisiones con analítica predictiva de la inteligencia artificial. Es muy probable que millones de trabajadores no puedan negociar con sus empresas como sí hicieron actores y guionistas de Hollywood, ante el miedo cierto de perder su puesto de trabajo consecuencia de la inteligencia artificial, que les convierte en “redundantes”. Elon Musk ha ido tan lejos como para afirmar que, en muy poco tiempo, la humanidad podría vivir sin tener que trabajar, porque la inteligencia artificial se haría cargo de todo.

En realidad, la inteligencia artificial estaría abriendo camino a otras tecnologías de la digitalización en las que las empresas invertirán fuertemente en 2024 y 2025: Quantum Technologies (muy desarrolladas por Google, Amazon y Microsoft, por ejemplo); Brain Computing Interfaces (Neuralink, empresa fundada por Elon Musk) y Spatial Computing (Apple).

¿Qué sectores invertirán más en estas tecnologías? A priori, según la utilidad que le ven y la capacidad inversora, de mayor a menor inversión, destacan los siguientes sectores: tecnologías de la información y digitalización; servicios financieros; servicios profesionales; fabricación; telecomunicaciones; ocio y entretenimiento; energía y retail-distribución.

Para que se produzca el despliegue de esas tecnologías, previamente y en paralelo habrán de desarrollarse las plataformas, los ecosistemas, los integradores de tecnologías, las infraestructuras, la ciberseguridad, la conectividad, semiconductores, procesadores y chips y la formación de empleados de grandes empresas y de pymes y autónomos. 

Por Jorge Díaz Cardiel, socio director general de Advice Strategic Consultants