En los últimos cinco años ha habido cambios a un ritmo sin precedentes en nuestra forma de trabajar, desde una mayor adopción del teletrabajo hasta la reciente aceleración en la integración de herramientas de IA en los flujos de trabajo de las empresas. La llegada de chatbots de grandes modelos lingüísticos (LLM), como ChatGPT, Dall-E y Bard, está transformando la manera en que las empresas interactúan con clientes, agilizan sus operaciones, e incluso la analítica de datos y la IA están cambiando también el mecanismo para tomar decisiones estratégicas. Muchos creen que sólo hemos visto la punta del iceberg en lo que respecta a cómo esta tecnología transformará la vida laboral, mientras sorprende su capacidad para responder preguntas, redactar textos u ofrecer recomendaciones de expertos pulsando únicamente un botón.

Los expertos señalan, no obstante, los límites de estas herramientas de IA y animan a los usuarios a tenerlos en cuenta al utilizarlas, especialmente si es en un contexto laboral. Hay algunas razones evidentes por las que no se debería confiar ciegamente en los chatbots de IA para tareas relacionadas con el trabajo, ya sea por la preocupación que genera en torno a la privacidad de datos, la posible interpretación errónea de contenidos o la obtención de datos sesgados. Aun así, pese a las restricciones de acceso de los chatbots a la información, es posible dar con herramientas adecuadas y con una colaboración entre profesionales de diferentes generaciones para ayudar a integrar las herramientas de IA de forma más eficaz para las empresas.

Los chatbots también tienen puntos ciegos

Una de las limitaciones de los chatbots LLM sobre las que no se repara debidamente es su incapacidad para acceder a los registros físicos, donde muchas empresas siguen almacenando sus datos e información. Es importante que todas las organizaciones entiendan que la IA está diseñada exclusivamente para trabajar con información digitalizada y datos de calidad. Aunque sus respuestas sean rápidas, precisas y lo más parecido a las humanas, como si tuviesen acceso a toda la información existente, la realidad es que la base de datos de los chatbots se limita a la información digitalizada hasta una fecha concreta: por ejemplo, ChatGPT tiene datos sólo hasta 2021.

Esto significa que únicamente pueden acceder y analizar datos que se hayan introducido en un sistema informático. Esta información ya está pre-entrenada en la herramienta y, si no integro mis fuentes de conocimiento en la herramienta, ¿dónde estará mi ventaja competitiva? ¿Cómo me diferenciaré si todos trabajan con los mismos datos? La ingesta del acervo documental de la empresa, la extracción de datos de calidad, así como la generación de información y conocimiento para la organización se convierten en un paso necesario y crítico para la supervivencia de las empresas en muchos de los casos.

Mientras que un 68% de organizaciones cuenta con presupuestos para proyectos de digitalización, según un informe de Quocirca, existen otras donde siguen guardando su información físicamente en archivos. Esta lenta adopción de la digitalización, por su parte, reduce su potencial para utilizar la IA en toda su extensión. Pasar del documento físico al dato digital de calidad no es algo trivial. Escanear los archivos o, en otras palabras, sacar una imagen de un documento, es un buen paso, pero hay que digitalizarlos, extraer la información de dicho documento, para que sean útiles y utilizables por las nuevas herramientas de IA.

Las empresas deberían plantearse invertir en escáneres de documentos para garantizar procesos de escaneado precisos y eficientes, y dotarse de las tecnologías adecuadas, definiendo lo que nosotros llamamos su i-DCS (Intelligent Data Capture Stack), asegurando de este modo que sus valiosos datos se digitalizan de la forma más eficaz, eficiente y con la calidad adecuada. En este sentido, los escáneres tienen que adecuarse a las necesidades ofreciendo soluciones de escaneado a medida con capacidad para manejar grandes volúmenes de documentos de todos los tamaños y materiales, además de funcionar en tándem con los sistemas existentes de las empresas.

Las organizaciones no pueden permitirse hoy en día funcionar a la velocidad del papel. Con competidores de todos los sectores invirtiendo en herramientas de IA para agilizar las operaciones, deberían digitalizar todo lo que puedan para desbloquear la inteligencia oculta en sus documentos físicos. Mediante sistemas de trabajo totalmente digitalizados, las empresas pueden acceder a todos los datos en tiempo real para introducirlos en las herramientas de IA. Por ejemplo, si una empresa quisiese una estimación rápida de las cifras de ventas de un año en concreto, podría copiar y pegar fácilmente estos datos en un chatbot y hacerse una idea de la respuesta sin tener que rebuscar en archivos y hacer los cálculos. Es asombroso el tiempo que esto puede ahorrar a las empresas a largo plazo, pero todo depende de la transición del almacenamiento físico de datos al digital.

El papel de jóvenes talentos en el desarrollo de las capacidades de IA

Al tratarse de generaciones más interesadas en las nuevas tecnologías, los millennials y Z han adoptado herramientas de IA a un ritmo impresionante. Según los datos de Semrush Traffic Trends, el 83% del tráfico de OpenAI proviene de usuarios de entre 18 y 34 años; y, pese a que no deben considerarse como gurús de tecnología por una cuestión simplemente de edad, quizá sí que tengan algo que ofrecer a generaciones mayores en lo que respecta al uso de estas nuevas herramientas. Considerados como “nativos digitales”, los profesionales más jóvenes comprenden intuitivamente las nuevas tecnologías con relativa facilidad, por lo que podrían emplear y compartir todo su conocimiento con otros compañeros que no están tan al día de los últimos avances.

La sinergia entre distintas generaciones en la oficina funciona en ambos sentidos: los compañeros de más edad transmiten a sus colegas más jóvenes su profundo conocimiento práctico de la tecnología física y, a su vez, los nuevos talentos facilitan la implementación de tecnologías digitales como la IA en los flujos de trabajo con sus habilidades casi innatas. Cada entorno de trabajo es diferente, pero cuando se trata de tecnología, la rápida innovación en los últimos años justifica una mayor consideración de la comprensión de la tecnología por parte de cualquier profesional.