La inteligencia artificial generativa está provocando un cambio que Melchor Sanz, CTO de HP, califica directamente de “disruptivo”. Su impacto va mucho más allá de incorporar nuevas herramientas: está modificando la forma de trabajar, crear y desarrollar y obliga a las organizaciones a replantearse tanto sus procesos como la tecnología que necesitan sus empleados.
El uso de la IA ya se ha extendido a tareas cotidianas como resumir documentos, preparar minutas, generar contenidos o analizar información. Sin embargo, Sanz diferencia entre estas mejoras de productividad personal y los proyectos capaces de generar un retorno real para el negocio. Ante las estadísticas que apuntan a que muchos proyectos de IA no alcanzan sus objetivos, prefiere fijarse en aquellos que sí funcionan.
La diferencia, explica, es que esas organizaciones, “en vez de embarcarse en un proyecto de inteligencia artificial a lo loco”, han comenzado por identificar las limitaciones o mejoras necesarias en sus procesos industriales, productivos o de distribución. Sólo después analizan cómo puede ayudarles la tecnología. “Cuando tienes un proceso que tiene una limitación, tienes que mirar qué herramientas te ayudan a optimizarlo”, y la IA es ahora una más de esas herramientas, asegura durante la entrevista.
Un puesto de trabajo para cada empleado
Esta transformación también alcanza al dispositivo. “No hay un sólo puesto de trabajo, igual que no hay una sola persona y tampoco hay un sólo hábito de trabajo”, afirma Melchor Sanz. Por eso, antes de abordar una renovación tecnológica, las organizaciones deberían analizar los diferentes perfiles profesionales y determinar qué necesita realmente cada uno.
Un empleado puede requerir una pantalla táctil, mientras que un arquitecto o un topógrafo necesitarán mucha más capacidad de procesamiento. Para el CTO de HP, lo importante es entender que “el puesto de trabajo no es uno para todos, sino uno para cada una de las personas”.
Además, ese puesto ya no se limita al PC. Pantallas, cámaras y otros periféricos forman un ecosistema que debe acompañar al profesional en entornos híbridos y móviles. A ello se suman equipos con capacidad para ejecutar determinadas tareas de inteligencia artificial directamente en local. Rendimiento, consumo energético, conectividad y seguridad pasan así a formar parte de una misma ecuación.
La protección también debe comenzar antes de que el dispositivo llegue al usuario. Sanz subraya la necesidad de garantizar que “el equipamiento está seguro en toda la cadena de suministro, desde la fábrica hasta cuando el usuario lo está utilizando”, evitando posibles alteraciones durante el transporte o la puesta en marcha.
Entre la nube y el dispositivo
La IA está provocando además un reequilibrio en el lugar donde se procesa la información. Después de años trasladando cargas hacia la nube, HP habla ahora de inteligencia artificial híbrida o Edge AI, un modelo en el que cada tarea se ejecuta en el entorno más adecuado.
“Hay grandes procesos, sobre todo elásticos, donde la capacidad de adaptación a las demandas de los usuarios debe estar en la nube”, reconoce Sanz. Pero hay otros en los que la velocidad, la disponibilidad de las comunicaciones o la privacidad son críticas. Es precisamente ahí donde “el Edge AI o el dispositivo local tiene mucho que decir”.
Procesar determinadas cargas localmente permite reducir la dependencia de la conectividad y los costes asociados al consumo de recursos en la nube. Pero Sanz destaca especialmente otra ventaja: el control sobre la información. Con el procesamiento local, explica, “tienes una soberanía total sobre ese dispositivo” y, sobre todo, sobre los datos que contiene.
Como ejemplo, plantea el caso de un abogado que necesita trabajar durante un viaje con documentación altamente confidencial. Si su dispositivo dispone de capacidad suficiente para ejecutar la IA localmente, puede analizar esa información sin necesidad de subirla a la nube y asumir los riesgos asociados a su exposición.
Por eso, de cara a los próximos años, Sanz concede más importancia a la estrategia que a la propia tecnología. “Yo no pondría el uso de la inteligencia artificial; diría la planificación correcta de la inteligencia artificial”, asegura, añadiendo que el reto para las organizaciones será identificar primero qué procesos necesitan mejorar y decidir después qué herramientas utilizar y dónde ejecutarlas —en la nube, en el edge o directamente en el dispositivo— en función del coste, la privacidad, la velocidad y la conectividad.
