Sumar IA sin despedir: la receta que propone Red Hat para empezar de a poco

Que la inteligencia artificial llegue a una empresa no implica, por necesidad, que alguien pierda el puesto. Así lo sostiene Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, que plantea un camino gradual y con control de costos para quienes todavía dudan.

Primero, mirar qué tareas sobran

El punto de partida es hacer un diagnóstico. Hay que identificar qué tareas consumen horas sin aportar valor real. Entre los ejemplos aparecen las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones de documentos. Con ese mapa en la mano, recién tiene sentido elegir una herramienta.

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

Cómo empezar sin apostar todo

Muchas soluciones se ofrecen como servicio, así que no hace falta una transformación total ni una inversión inicial enorme. La idea es arrancar con un caso de uso puntual, medir resultados y ampliar solo si los números lo justifican. Según Cordero, el primer paso es atar la herramienta a un problema concreto:

• Mejorar la atención al cliente.
• Acelerar la revisión de documentos.
• Anticipar la demanda.
• Reducir tiempos en una operación interna.

Sin un objetivo claro, la tecnología no tiene rumbo y termina siendo un gasto más. Los sectores financiero, minorista y de servicios son los que más implementaciones concentran hoy, según el material de base.

El cambio tampoco se agota en la IA. La realidad aumentada, por ejemplo, permite que un técnico reciba instrucciones visuales paso a paso durante una reparación, lo que reduce errores y acorta la capacitación. En la industria, la robótica avanza en tareas que exigen precisión o movimientos repetitivos. La tarea del personal cambia, pero no desaparece.

Las tareas automatizables suelen ser, en palabras de Cordero, las que no agregaban valor por sí mismas. Lo que queda para las personas es el trabajo que exige criterio, conocimiento del negocio y supervisión. Y ese control humano pesa más de lo que parece, porque los modelos pueden producir información incorrecta. Empezá por un caso chico, medí y revisá cada respuesta antes de confiar en ella.