Esteve Almirall, genio de la IA: “Solo hay dos tipos de empresas: las que han sabido adaptarse y las que ya están muertas”
Inteligencia Artificial
El experto explica en su nuevo libro 'Qué hacer cuando todo cambIA' los retos a los que se enfrenta la sociedad y el tejido empresarial con la irrupción de la inteligencia artificial
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Esteve Almirall, profesor de ESADE.
Todos nos volcamos a disfrutar de las maravillas de la inteligencia artificial (IA) sin prestar mucha atención a los altibajos y las consecuencias que puede tener un estallido tecnológico de la talla de la Revolución Industrial. Pero las preguntas que surgen son muchas: ¿es un invento tan revolucionario como parece? ¿Estaremos a la altura ética de sus posibilidades? ¿Nos acabará sustituyendo?
Esta vorágine hace especialmente necesarias las reflexiones del profesor de ESADE y experto en innovación Esteve Almirall. En su nuevo libro Qué hacer cuando todo cambIA (Planeta), Almirall habla sobre el futuro del trabajo en relación a la inteligencia artificial, la disrupción tecnológica y los errores que está comiendo Europa en sus regulaciones.
¿Por qué se equivocaron los apocalípticos que pronosticaban un aumento masivo del paro por culpa de la inteligencia artificial?
Porque siempre interpretamos el cambio desde una perspectiva tecnológica, no social. Los tecnólogos tienden a pensar que la difusión de la innovación ocurre al ritmo de la tecnología, pero eso no es así. La adopción de cualquier innovación es, ante todo, un proceso social —incluida la de la IA—. Todo depende de factores como la fricción, el coste de adopción o la intensidad competitiva. ChatGPT, por ejemplo, ha tenido una adopción masiva a nivel individual porque es gratuito y fácil de usar. Pero en las organizaciones, donde implica cambios más complejos, la cosa va mucho más lenta.
Entonces, ¿qué factores aceleran la adopción tecnológica en las empresas?
Se empieza por zonas con alta presión competitiva, donde hay mucho que ganar y poco riesgo. También influye si la tecnología se puede introducir sin hacer grandes cambios organizativos. Por eso muchas empresas la incorporan primero en áreas internas, como análisis de datos, pero tardan más en aplicarla a atención al cliente o ventas. Y en sectores como la administración pública, donde hay escasa competencia, la adopción se frena aún más.
Me está hablando de diferencia de velocidades, pero no niega que vaya a pasar.
Es que, al final, si tienes una tecnología disruptiva genérica, el camino que seguirá lo conocemos bien. Solo hay dos tipos de empresas: las que han sabido adaptarse y las que están muertas. No hay nadie que no use la electricidad, internet o un smartphone, a menos que seas un ermitaño en medio del Tíbet. Sabemos el desenlace, pero también entendemos que esto puede tardar mucho en llegar, y hay sectores que irán más rápidos que otros.
Solo hay dos tipos de organizaciones: las que han sabido adaptarse y las que están muertas
¿Qué sectores están más amenazados por la inteligencia artificial?
Los más vulnerables son aquellos donde coinciden intensidad competitiva, aplicabilidad inmediata y escasa aversión al riesgo. También hay una sustitución de tareas cognitivas de nivel más básico o junior. En grandes firmas como McKinsey están reduciendo contrataciones, despachos como Cuatrecasas ya no se contratan perfiles de entrada como antes, P&G también está adelgazando plantilla a favor de las máquinas. Pero esto plantea un problema curioso y complejo: si no formas júniors, ¿cómo llegas a tener seniors con criterio? Ese es un dilema sin resolver, que está en las mesas de todos los despachos, y ni ellos saben cómo lo resolverán. Y pronto llegarán los robots, que harán lo mismo que la IA cognitiva, pero con tareas físicas. Firmas como Xiaomi ya tienen plantas de ensamblaje de smartphones y coches completamente robotizadas que trabajan a oscuras 24/7.
Si no formas júniors, ¿cómo llegas a tener seniors con criterio? Ese es un dilema sin resolver
¿Y qué papel juega la IA generativa en todo esto?
Primero actúa como una herramienta para aumentar la productividad. Hay programadores que, usando IA, multiplican su output por 300 o 400. Luego llega la fase de microautomatización, en la que tareas repetitivas directamente se delegan a agentes autónomos, que acaba desembocando en la automatización completa de procesos que sustituyen a varios trabajadores de un plumazo. Eso es lo que realmente genera disrupción. Algunos sectores pueden desaparecer tal como los conocemos, e incluso se están generando start-ups que ya son nativamente concebidas con la automatización, de una sola persona generando miles o millones de dólares.
Algunos sectores pueden desaparecer tal como los conocemos
En cuanto a inteligencia artificial, los optimistas hablan de eficiencia, mientras que los pesimistas la tildan de amenaza. ¿Dónde está el término medio?
Hay que entender que, por un lado, cambiarán las organizaciones —serán más pequeñas y flexibles— y, por el otro, cambiará el expertise, la habilidad para dominar esta tecnología. La estructura de las organizaciones es el reflejo de las capacidades tecnológicas y de comunicación de una sociedad. Y en cuanto a las habilidades, primero tiene que aparecer la tecnología y luego tendremos las personas especializadas. No hubo electricistas antes de que llegara la electricidad. Ahora, con la IA, cambiará la forma en que se hacen muchas cosas.
¿Cuánto tiempo puede durar esta transformación?
La transformación digital empezó a finales de los 90 y aún dura. Los cambios que implican reorganizar estructuras de poder y hábitos sociales siempre son lentos. Las startups pueden cambiar más rápido, pero las grandes organizaciones o las administraciones pueden tardar décadas. No es una cuestión de tecnología, sino de incentivos e inercias institucionales.
¿Crees que hay una burbuja de propuestas de IA?
Sí. En los modelos de lenguaje, hay un número limitado de ganadores posibles. No puede haber 200.000 LLMs triunfando. Los mercados digitales tienden a concentrarse en pocos jugadores —entre 20 y 40— por su capacidad de escalar y reducir el coste marginal. Pero en el mercado de las aplicaciones sí hay más espacio: muchas apps, muchas agencias, muchos agentes que resuelven problemas concretos. Ahí está la oportunidad.
¿Y qué está haciendo mal Europa?
Europa se centra en crear tecnología, pero no en adoptarla. Financia investigación, pero no transforma la sanidad, la educación o la administración pública. En cambio, China ha entendido que el valor está en la adopción rápida. Por eso promueven políticas como AI Plus, que se basan en ser fast adopters, no en competir en modelos base con Estados Unidos.
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¿Y qué crees que deberíamos hacer como país?
Adoptar tecnología a toda velocidad. Incentivar su uso en sectores clave. No se trata de crear el próximo OpenAI desde aquí, sino de aplicar lo que ya existe para ganar productividad. Que nuestros hospitales, escuelas y empresas sean los más avanzados del mundo en uso de IA. Eso es lo que generará valor económico real.
No se trata de crear el próximo OpenAI desde aquí, sino de aplicar lo que ya existe para ganar productividad.
¿Y por qué no se hace?
Por una mezcla de razones: falta de incentivos, estructuras de poder rígidas, exceso de regulación y falta de visión estratégica. Cambiar la administración, por ejemplo, implica conflictos con sindicatos, procesos complejos, etc. Y muchos gobiernos prefieren digitalizar lo que ya existe —pasar de formularios físicos a PDFs— sin repensar el proceso desde cero.
¿Entonces el gran error es pensar que por tener la tecnología ya creamos valor?
Exactamente. Tener la tecnología no sirve de nada si no la usas. El valor está en la adopción, no en el descubrimiento. Solo unos pocos ganan dinero inventando. Todos los demás crean valor aplicando. Por eso hay que dejar de pensar en términos de soberanía tecnológica y centrarse en transformar nuestras organizaciones.
Tener la tecnología no sirve de nada si no la usas. El valor está en la adopción, no en el descubrimiento. Solo unos pocos ganan dinero inventando
¿Y cómo ves el futuro a nivel del individuo?
Cada persona tendrá que reinventarse muchas veces. Los skills no son fijos. Hoy valen unos, mañana otros. Lo importante es tener agilidad mental y capacidad de adaptación. No se trata de aprender Python, sino de tener criterio para juzgar lo que hace una IA. Eso será lo realmente valioso.
¿Y qué papel juega la política en todo esto?
La política en Europa va lenta, llena de ideología y con poco pragmatismo. En China, cuando algo no funciona, se cambia. Aquí, debatimos durante años si algo debe ser público o privado. Nos falta agilidad y capacidad para experimentar. Y eso nos deja fuera de juego en un mundo donde la velocidad lo es todo.