Código abierto o la suerte de ser pequeño
Si el coste de la IA es una barrera de entrada para muchas pymes, puede resultar prohibitivo. Las tarifas bajarán, pero antes los modelos de código abierto, ‘no-code’ y ‘low-code’ pueden reducir la brecha con las grandes empresas. Para formarse en estas tecnologías y cambiar de mentalidad, el tamaño modesto se convierte en ventaja.
La IA generativa “está lista para ofrecer el impulso económico y el cambio laboral más significativos desde las reformas agrícola e industrial”, declara Alberto García Arrieta, managing director y responsable de Data & IA en Accenture para España y Portugal. “La mayoría de las organizaciones la ven como un camino hacia una mayor innovación, crecimiento de ingresos, y no tanto en reducción de costes”. ¿Problema? Su alto desembolso inicial puede abrir una brecha entre las grandes corporaciones, que se lo pueden permitir, y las pymes que no. En este punto, los modelos de código abierto (instrucciones de programación o código fuente de dominio público para su uso, distribución o modificación) pueden franquearles la puerta, o al menos abrir una ventana, hacia la triple oportunidad que vaticina Accenture: aceleración del valor económico, impulso del crecimiento empresarial y trabajos más creativos y significativos para las personas.
“¿Una empresa pequeña no puede construir negocio con los grandes modelos propietarios como GPT? Por supuesto que puede. Pero el open source permite una serie de posibilidades que hacen más fácil desarrollar servicio a través de él”, apunta Miguel Lucas, director global de Innovación en LLYC. El empresario lo descarga, lo integra en su infraestructura y puede adaptarlo. Además, las soluciones no code (sin código) y low code (personalizables y con una codificación manual mínima) facilitan, sin conocimientos de programación, desarrollar aplicaciones sencillas saltándose la barrera del conocimiento técnico. “Hacen más accesible, en coste y tiempo, la implementación de la IA. Su coste se amortiza en un año”, detalla Íñigo Zúñiga, fundador de la agencia de marketing digital Código Media.
Que sea universal también depende de las pequeñas
La adopción global de la IA podría llegar a desbloquear hasta 10,3 billones de dólares en valor económico adicional para 2038, calcula Accenture. Pero antes debería ser eso, global: que organizaciones de cualquier tamaño la utilicen a escala en todas las industrias, sectores y cadenas de valor. Aquí debe recordarse que las pymes generan algo más del 62% tanto del Valor Añadido Bruto (VAB) como del empleo en España.
Al preguntar al artista, profesor y director de Transformación digital en VML/The Cocktail Alberto Barreiro sobre el impacto de la IA generativa en los pequeños negocios, este trasladó la cuestión a Joy, una IA con la que conversa sobre temas de actualidad. Ella concluyó que su impacto se enfoca en automatización y eficiencia, creatividad, innovación, personalización y experiencia del cliente. Para Barreiro, ya puede ir cerrando la brecha presupuestaria que separa a pymes y corporaciones en temas como “marketing digital y creación de contenidos, atención al cliente o análisis de datos”.
La IA generativa está lista para ofrecer el impulso económico y el cambio laboral más significativos desde las reformas agrícola e industrialAlberto García Arrieta, Managing director y responsable de Data & IA en Accenture en España y Portugal
Junto a su socio tecnológico Danngos, Código Media ya aborda proyectos de IA para entornos tan diversos como la contabilidad o la agroalimentación, por ejemplo para la aragonesa Exafan (unos 120 empleados), fabricante y exportadora de equipamientos agropecuarios. “Implementamos soluciones que automatizan la gestión del inventario, de gestión de facturas, servicios de postventa con chatbots y generación automatizada de presupuestos… Así optimizamos el tiempo de trabajo y reducimos el de entrega al cliente”, detalla Jorge Dannenberg, consejero delegado de Danngos y director de Tecnología en Código Media.
Creatividad y empatía ‘made in pyme’
“No has de tirar por tierra lo que tienes”, explica Zúñiga, porque las nuevas herramientas se integran con las existentes en empresas que no pueden, o no quieren, costear la renovación completa de su armario tecnológico. ¿Lo más interesante de este modelo? “Que hace una lectura de todo lo pasado y genera propuestas de mejora que, obviamente, ha de validar una persona”. Por eso insiste Dannenberg en que no vienen a sustituir sino a sumar, aunque requieren cambios organizativos y el reciclaje de la plantilla. Para Zúñiga, la creatividad y la empatía en la pyme puede ser el elemento diferenciador. “La IA se parece mucho a sí misma; tiende a hacer siempre lo mismo si no recibe las instrucciones y los datos adecuados”. “Es como un niño superdotado: tiene una gran inteligencia, pero necesita una guía para saber por dónde tirar”.
Barreiro coincide en el potencial disruptivo de la IA accesible como amplificadora de las capacidades humanas y copiloto de empresas antes ajenas a las transformaciones tecnológicas profundas. Sostiene que no solo les ayudará a hacer lo mismo de manera más óptima, sino a transformar el modelo de negocio, innovar procesos e inspirar ideas. Por ejemplo, permitirá a una farmacia avisar a una usuaria, vía móvil, de que le toca tomar en ayunas la pastilla contra la osteoporosis. O a restaurantes ofrecer un servicio de reservas ininterrumpido y en cualquier idioma.
En el futuro, cualquier negocio de barrio podrá acceder a bases de datos con tipologías de usuarios y clientesAlberto Barreiro, artista, profesor y director de Transformación en VML/The Cocktail
En ese impacto humano en la IA, y viceversa, a Barreiro le fascinan los arquetipos sintéticos. Son generalizaciones de perfiles utilizados para explorar inquietudes, necesidades o nuevas demandas de un determinado segmento de la población. Pongamos por caso a Gabriela, 32 años, emprendedora de moda sostenible, oriunda de Brasil, a quien se le puede consultar sobre un producto bancario antes de su lanzamiento, por ejemplo. Los arquetipos sintéticos, como otras innovaciones recientes, se los permiten de momento las empresas grandes, pero irán calando en las pymes: “En el futuro, cualquier negocio de barrio podrá acceder a bases de datos con tipologías de usuarios y clientes”, proyecta Barreiro.
Mejor formarse con proyectos y problemas reales
Aunque los costes de la IA generativa caigan, no dejan de ser una barrera de entrada para las pymes. De ahí que sea clave concienciar y formar al equipo en habilidades de código abierto y auto-programación, en “cómo interactuar con las principales plataformas o analizar e identificar bien el problema y el planteamiento de las preguntas mediante la ingeniería de prompts”, añade Carla Noguera, directora de Cuentas en Código Media y responsable del proceso formativo. La formación en herramientas no code y open source (por ejemplo plataformas y aplicaciones de automatización como Zapier, UiPath o Dataiku, o software tipo PyTorch o TensorFlow) permiten crear soluciones específicas para la pyme sin programación avanzada y son accesibles a través de talleres y cursos en línea. La filosofía accesible del código abierto no solo atañe al diseño de un software, sino a la formación para desarrollarlo. Noguera recomienda el aprendizaje práctico mediante proyectos piloto para que los empleados experimenten resolviendo problemas reales.
Hablamos pues de “un gran cambio de paradigma”, según Barreiro, y por lo tanto de un cambio cultural de calado, previo e inevitable, con apocalípticos remolones y optimistas integrados. “Un 17% de los directivos que hemos entrevistado anticipan un aumento de su cuota de mercado del 10% o más gracias a esta tecnología”, precisa García Arrieta. Si bien no se está implementando de manera ordenada, apunta Lucas, algo que “garantizaría resultados mitigando los riesgos”. “Es más difícil cambiar la mentalidad de los equipos humanos al frente de las empresas que el reto tecnológico en sí mismo”, sostiene Zúñiga. “Creo que la clave es el CEO, si él y el equipo directivo no lo tienen claro, olvídate”.
Relación coste/utilidad
Un 39% de las pymes españolas utiliza IA “de vez en cuando” o “de forma frecuente”, y un 62% cree que tienen buen o muy buen nivel de conocimiento al respecto, según un estudio del proveedor de hosting (alojamiento) Ionos. Sin embargo, solo un 21% la implementa, y casi una de cada cuatro lo haría si los costes fueran menores al 1% de la facturación. De momento, un 27% rechaza utilizarla.
La mayoría de las pymes españolas opina que la IA agiliza y simplifica procesos, pero también que su repercusión es difícil de controlar y supone un peligro de desinformación o para la seguridad de los datos. El 71% aboga por que su uso esté regulado por los gobiernos.
Según el mismo informe, el 74% de esas empresas la considera bastante o muy positiva para la atención al cliente, la creación de imágenes y el procesamiento de textos, frente al 63% de sus homólogas de EE UU, el 60% de Francia, el 55% de Alemania o el 48% de Reino Unido.
El discreto encanto de los modelos pequeños
Vaya por delante que las pymes requieren de aplicaciones IA para seguir siendo competitivas frente al tamaño y el presupuesto de las corporaciones. “Pero no pueden integrarlas directamente”, afirma Esteve Almirall, profesor del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences de Esade. En general suelen carecer de la capacidad, la experiencia y de una plantilla con la formación necesaria, argumenta. Pero sí dispondrán, o deberían, de todo un ecosistemas de startups y empresas de software que customizarán los modelos IA de código abierto para adaptarlos a cada necesidad concreta, sea un servicio de atención al cliente, un sistema de traducción simultánea o un asistente para la facturación, por poner solo tres ejemplos. Es ahí, en esos bloques verticales de IA especialista (mercado nicho, una suerte de talla S sin posibilidad de escalar), donde el experto atisba el hueco frente a los grandes modelos propietarios, por donde se pueden colar las compañías pequeñas para proveerse de herramientas que de otra forma no serían asequibles.
“Los modelos pequeños en código abierto no compiten con los grandes ni precisan de enormes procesadores, y funcionan relativamente bien”, detalla Almirall. Cierto que no son tan poderosos como los modelos propietarios (un GPT4 o un Gemini), pero pueden cubrir perfectamente los requerimientos de una pyme. “No necesitamos un GPT para todo”, remacha. Bastaría con personalizar el código de Llama de Meta, las soluciones de la startup francesa Mistral AI o Claude de Anthropic. “Otra ventaja del open source es que abarata los precios” porque aumenta la oferta, estimula la competencia y empuja a la baja al resto del mercado. Pero el docente de Esade reclama la creación urgente del mencionado ecosistema de proveedores: “Si no ayudamos a que estas empresas aparezcan ya, no haremos nada”.