Se habla mucho sobre las mejoras en la productividad derivadas de la aplicación de la inteligencia artificial en los procesos empresariales, pero la presidenta y CEO de Accenture de España y Portugal, Mercedes Oblanca, ha ido más allá y ha asegurado que solo las empresas que la apliquen con un propósito específico impulsarán su competitividad. Las mejoras individuales deben reflejarse en una liberación de capacidad para que las firmas prioricen otras áreas como la atención al cliente y la innovación en nuevos productos. En este contexto, ha reflexionado que los países miembro aún pueden competir con China y EE UU en la carrera de la IA: “En Europa tenemos talento tecnológico y científico y sobre todo tenemos datos de sectores industriales complejos”.
La presidenta de la empresa de tecnología valora que las empresas que desplieguen modelos de IA con un propósito especifico impulsarán su ventaja competitiva
Se habla mucho sobre las mejoras en la productividad derivadas de la aplicación de la inteligencia artificial en los procesos empresariales, pero la presidenta y CEO de Accenture de España y Portugal, Mercedes Oblanca, ha ido más allá y ha asegurado que solo las empresas que la apliquen con un propósito específico impulsarán su competitividad. Las mejoras individuales deben reflejarse en una liberación de capacidad para que las firmas prioricen otras áreas como la atención al cliente y la innovación en nuevos productos. En este contexto, ha reflexionado que los países miembro aún pueden competir con China y EE UU en la carrera de la IA: “En Europa tenemos talento tecnológico y científico y sobre todo tenemos datos de sectores industriales complejos”.
Así, Oblanca ha asegurado este miércoles en el Foro CREO, organizado por CincoDías, que “la productividad derivada de la aplicación de la IA, se tiene que redirigir en crecimiento sostenible y rentable”. Ha puesto de ejempo una aseguradora que puede delegar a esta tecnología la planificación de siniestros, con el fin de reducir los tiempos de análisis, de identificación de patrones, y así contar con más tiempo para anticipar riesgos y generar más fidelización entre sus clientes, en lugar de estar dedicada a procesar documentos e información.
Otro ejemplo que ha compartido es un banco, en donde la IA puede analizar la información y hacer el análisis para la gestión de un crédito al consumo. Este cambio en el proceso puede liberar la capacidad de la plantilla para que se enfoquen en atender mejor a las pymes o diseñar productos de financiación mucho más personalizados. Oblanca ha valorado que la IA puede transformarse en ventaja competitiva cuando las empresas la apliquen a un propósito específico en el 90% de sus procesos.
El impacto de la IA no solo se concentra en la productividad, sino que también supone un cambio en el mercado laboral. La preocupación principal es la destrucción de empleos. Oblanca lo ha interpretado como una combinación de retos: “La transformación del trabajo y la accesibilidad al mercado laboral por un lado, y la transferencia de conocimiento y la jubilación por otro”.
Ha compartido que un estudio de Accenture estimó que más del 50% de los trabajos en más de 18 sectores industriales se van a ver afectados por la automatización o por la ampliación de actividades con la inteligencia artificial. Así, ha sido optimista y lo ha planteado como una oportunidad para innovar en la capacitación, así como en los modelos de aprendizaje.
El talento joven es un factor al que se tiene que poner atención. Oblanca ha planteado que los puestos que normalmente ocupan los jóvenes pueden ser los primeros en automatizarse. Estos trabajos funcionaban como una entrada al mercado laboral y una manera en la que se capacitaban o aprendían un oficio.
Pese a que las empresas están capacitando a sus plantillas para que usen la IA, “menos del 10% de las grandes compañías a nivel global están realmente replanteándose roles y formas de trabajar”, según ha apuntado Oblanca. Ha reflexionado que todavía queda mucho por hacer para capitalizar todo el potencial transformador de esta tecnología. Así, ha dividido los retos en el mercado laboral en tres principales bloques: las personas que se jubilan y deben transferir su conocimiento, la necesidad de puestos de entrada en los que los jóvenes aprendan, y una estrategia para que la IA transforme las dinámicas laborales.
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