“El mayor reto de la IA no ha sido tecnológico, sino humano y organizativo”, Marco Peña, EADA Business School

Tuvimos ocasión de hablar con Marco A. Peña, CIO de EADA Business School, en el Encuentro ITDM Group con el que iniciamos la actividad de este año, centrado en “IA como acelerador estratégico para la innovación, la productividad y el desarrollo tecnológico”. El experto, perito judicial en temas de TI y CIO de una de las escuelas de negocio más veteranas del país, nos explicó el modo en que abordan la inteligencia artificial en el entorno educativo.

 

¿En qué iniciativas de inteligencia artificial están trabajando?

En nuestro caso, antes de escalar casos de uso concretos, hemos considerado imprescindible sentar una base sólida de gobernanza de la inteligencia artificial. Esto incluye definir una política corporativa clara sobre herramientas y licencias autorizadas, gestión de usuarios, tratamiento y protección de los datos, así como criterios éticos y de cumplimiento normativo. Sin este marco, cualquier iniciativa corre el riesgo de ser puntual, poco sostenible o incluso contraproducente.

Sobre esa base, ya estamos trabajando en varios casos de uso en producción, principalmente alrededor de la IA generativa. Por ejemplo, utilizamos modelos de lenguaje como apoyo a la redacción y revisión de propuestas comerciales, al análisis de documentación compleja y a la explotación de datos tanto estructurados como no estructurados. También empleamos IA para la generación de materiales audiovisuales —imágenes, vídeos y otros recursos— y para tareas más clásicas de visión artificial, como la clasificación y etiquetado de imágenes.

Paralelamente, tenemos en fase de análisis y piloto otros casos de uso con mayor componente predictivo y agéntico. Entre ellos, el análisis y priorización de leads comerciales mediante técnicas de machine learning; el despliegue de bots conversacionales para resolver dudas frecuentes en distintos ámbitos de soporte interno (administración, IT, recursos humanos, mantenimiento, etc.); y agentes personalizados por usuario orientados a mejorar la productividad individual, no como sustitutos, sino como asistentes digitales especializados.

En el ámbito académico, la IA juega un papel especialmente relevante. La utilizamos como soporte para la creación de contenidos docentes, ejercicios y cuestionarios, siempre bajo la supervisión del profesorado. Al mismo tiempo, estamos implantando soluciones de detección de plagio y de uso indebido de IA, con un enfoque más pedagógico que punitivo: el objetivo no es prohibir la tecnología, sino enseñar a utilizarla de forma responsable, crítica y transparente.

En conjunto, nuestro enfoque combina prudencia y ambición: avanzar en el uso de la inteligencia artificial allí donde aporta valor real, pero sin perder de vista la gobernanza, el impacto organizativo y, en nuestro caso, la responsabilidad formativa que tenemos como escuela de negocios.

 

¿Cuáles son los principales retos a los que se han enfrentado en la implantación de la IA?

Los principales retos han sido distintos —aunque relacionados— en el ámbito académico y en el corporativo, y en ambos casos van mucho más allá de la tecnología.

En el ámbito académico, uno de los primeros desafíos ha sido asumir que, en muchos casos, el alumnado va por delante del profesorado en el uso práctico de herramientas de IA generativa. Esto nos ha obligado a plantearnos preguntas de fondo: ¿intentamos “poner puertas al campo” y controlar su uso, o aceptamos que la IA ya forma parte del entorno de aprendizaje y la integramos de manera explícita en las asignaturas? Nuestra respuesta ha sido avanzar hacia lo segundo, incorporándola progresivamente como una herramienta más, pero acompañada de criterios claros, supervisión docente y reflexión crítica.

Relacionado con esto, hemos detectado un uso acrítico de la IA por parte de algunos estudiantes, con el típico “me lo ha dicho ChatGPT”, tratado como si fuera una fuente de verdad incuestionable. Combatir esa visión de la IA como un oráculo infalible es uno de los grandes retos formativos: enseñar a contrastar, contextualizar y cuestionar las respuestas generadas es tan importante como dominar la herramienta en sí.

Todo ello ha requerido un establecimiento temprano de políticas de uso, así como la adaptación de métodos de evaluación y de las dinámicas de estudio y aprendizaje, para que sigan midiendo competencias reales y no solo la capacidad de “usar bien” una tecnología.

En el ámbito corporativo, los retos han sido de naturaleza más organizativa y cultural. La IA despierta una enorme curiosidad y muchas ganas de experimentar, lo cual es positivo, pero a menudo se traduce en la demanda rápida de herramientas con licencia sin un análisis previo de casos de uso, riesgos o retorno esperado. Gestionar esa presión sin frenar la innovación ha sido un equilibrio delicado.

Otro reto relevante ha sido el desconocimiento general sobre qué es —y qué no es— la inteligencia artificial. Existe una tendencia a identificar IA únicamente con modelos generativos tipo GPT, cuando en realidad hay un abanico mucho más amplio de técnicas, desde machine learning clásico hasta sistemas de recomendación o automatización avanzada.

Por último, la preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos ha sido constante y totalmente legítima, especialmente en una organización intensiva en información sensible. Esto ha reforzado la importancia de la gobernanza, la selección cuidadosa de proveedores y la concienciación interna.

En conjunto, el mayor reto no ha sido tecnológico, sino humano y organizativo: cómo adoptar la IA de forma responsable, útil y sostenible, evitando tanto el rechazo defensivo como el entusiasmo acrítico.

Los comentarios del experto formaron parte de la mesa redonda “IA, acelerador estratégico para la innovación, la productividad y el desarrollo tecnológico”, que compartió con otros líderes de tecnología de diferentes sectores, en una sesión que contó con el apoyo de HP Inc. y Lutech. Puedes ver el amplio reportaje con todos los participantes desde este enlace.