¿Cómo define Gigas el momento actual de la inteligencia artificial en el mercado empresarial?

Es un momento de transición acelerada. Todos percibimos que el uso de la inteligencia artificial puede suponer una gran ventaja competitiva. Sin embargo, considero que todavía no hemos terminado de identificar la mejor manera de obtener un retorno tangible a partir del uso de estas soluciones en el contexto empresarial actual.

Muchas compañías dicen estar usando IA, pero pocas parecen haberla integrado en procesos críticos. ¿Qué diferencia a una empresa que “prueba IA” de una que realmente la usa para ganar productividad?

Creo que los resultados son muy diferentes en ambos casos. Las empresas que han integrado la IA en su operativa y en sus procesos, con un uso coherente y orientado a resolver problemas, reducir costes, mejorar el servicio —o una combinación de estos objetivos—, obtienen claramente resultados de esa integración.

Sin embargo, aquellas compañías que se quedan en una capa más superficial, utilizando la IA de manera puntual y casi a nivel de usuario individual por parte de sus empleados, pero sin una estrategia clara orientada a resultados, solo están aprovechando un pequeño porcentaje del potencial que la inteligencia artificial puede aportar a cada empresa.

¿Qué barreras siguen frenando la implantación de IA en muchas organizaciones?

Existen diferentes barreras, pero considero que la principal brecha actual está en conectar el conocimiento técnico necesario para definir e implementar estrategias de inteligencia artificial con el conocimiento del negocio, los procesos y los servicios en los que cada empresa necesita aplicar estas soluciones.

No es algo nuevo ni específico de la IA: ocurre siempre que una tecnología disruptiva se incorpora al día a día de las compañías. El reto está en saber cómo adaptar esa tecnología a los procesos y servicios existentes.

Sin embargo, en el caso de la inteligencia artificial hay un componente adicional de preocupación, especialmente en lo relativo a la privacidad de los datos que se utilizan. En muchos casos se trata de información muy sensible, vinculada al core business de las empresas, que debe compartirse con distintos proveedores de soluciones de IA.

¿Qué procesos internos han mejorado más con IA en vuestra compañía?

En diferentes aspectos. Te doy un par de ejemplos de casos prácticos que hemos implementado. A nivel interno, por ejemplo, hemos simplificado el acceso a una visión integral de toda la información de nuestros clientes.

Como ocurre en la mayoría de las compañías, nuestros sistemas contienen, por un lado, información financiera; por otro, información operativa y, también, información comercial. Gracias al uso de la IA, hemos conseguido ofrecer un acceso de 360 grados a toda esa información, de manera que los empleados habilitados para ello puedan tener una visión completa del estado de nuestros clientes, de sus servicios, sus incidencias, sus necesidades, etc.

Esto nos ha permitido simplificar mucho un entorno que normalmente resulta más complejo, al estar distribuida toda esa información en diferentes aplicaciones.

Además, también hemos utilizado estas soluciones y el conocimiento adquirido al desplegarlas en el desarrollo de algunos productos específicos que estamos ofreciendo a nuestros clientes. El objetivo es que puedan acceder de una forma similar y más sencilla a su información empresarial, así como utilizar agentes de inteligencia artificial para automatizar determinados procesos y mejorar la eficiencia del negocio.

¿Qué departamento suele liderar los primeros proyectos de optimización con IA?

En Gigas hemos decidido hacer una apuesta clara y decidida por la inteligencia artificial. Para ello, hemos creado un equipo específico y focalizado en estas soluciones, desde el que se generan prácticamente el 100% de los proyectos e iniciativas con los que trabajamos, tanto en soluciones internas como en soluciones dirigidas a nuestros clientes.

Además, para lograr el éxito en estas implementaciones, es fundamental contar con prescriptores dentro de cada departamento. Cada área es la que mejor conoce sus necesidades y los casos de uso en los que podrían aplicarse estas soluciones de inteligencia artificial.

Por ello, internamente, este equipo de IA tiene como clientes —aunque sean clientes internos— a los evangelizadores dentro de cada una de las áreas de la compañía.

¿Han creado perfiles nuevos relacionados con IA: AI product manager, prompt engineer, data engineer, responsables de gobernanza algorítmica?

Sí, en algunos casos se han creado nuevos roles y posiciones, porque se trataba de responsabilidades y tareas que no estaban asignadas a ningún departamento concreto dentro de la compañía.

En otros casos, lo que hemos hecho ha sido impulsar la especialización de personas internas que, por su conocimiento del día a día del negocio y por sus capacidades, han podido desarrollar nuevas competencias y enfocarlas hacia entornos de inteligencia artificial.

Por tanto, hemos optado por un modelo híbrido que combina la creación de nuevos perfiles con la evolución y especialización del talento interno.

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¿Qué diferencia a Biblion de otras herramientas de IA generativa más generalistas?

Si tuviera que resumirlo en un titular, diría que la principal diferencia es la privacidad de la información. Esa es la gran ventaja.

Biblion utiliza infraestructuras propias de Gigas, donde se ejecutan todos los modelos de datos que el usuario emplea para realizar sus inferencias y consultas. Al estar instalados en nuestras propias infraestructuras y apoyarse en nuestra tecnología de inteligencia artificial, el cliente no tiene que compartir su información con terceros.

Esa garantía de seguridad y privacidad de la información es, en nuestra opinión, una diferencia muy relevante frente a otras herramientas de IA generativa más generalistas.

Gigas ofrece servicios cloud, ciberseguridad, backup, recuperación, SAP en la nube, SAGE en la nube, gestión documental e IA.  ¿Cuáles son aquellos que más demandan los clientes y en los que se emplee la IA?

Creo que a día de hoy todavía existe cierto desconocimiento por parte de los clientes sobre cómo la inteligencia artificial puede ayudarles a mejorar sus procesos o a ser más eficientes.

En nuestro caso, y precisamente por el tipo de servicios que prestamos en entornos cloud, gran parte de la demanda de los clientes viene de la necesidad de contar con un entorno seguro para realizar la gestión documental de su compañía. Ahí encaja el producto del que hablábamos anteriormente, Biblion.

También estamos viendo demanda en clientes con una presencia importante en el mercado y que utilizan nuestras soluciones de virtualización cloud para ERP. En estos casos, lo que buscan son entornos en los que la consulta de datos dentro de esos ERP pueda realizarse mediante lenguaje natural.

Es decir, que ya no sea necesario que un técnico o un especialista acceda directamente a la base de datos de SAP o de Sage para consultar las características de un determinado producto o elaborar un informe. La idea es que cualquier persona de la compañía pueda interrogar sus sistemas ERP en lenguaje natural y obtener el mismo resultado que conseguiría recurriendo a especialistas en bases de datos o en generación de informes.

Estos son, actualmente, los entornos en los que estamos viendo una mayor demanda.

Gigas afirma diferenciarse de grandes nubes como AWS o Azure por soberanía del dato y soporte local. ¿Cómo se traduce eso en una ventaja concreta para el cliente?

La ventaja se traduce, en primer lugar, en que contamos con infraestructuras propias. Eso nos permite ser competitivos en costes, pero también adaptar esa infraestructura a las necesidades concretas de cada cliente y ofrecer un soporte cercano.

Desde el punto de vista de la seguridad, creo que el aspecto fundamental no es solo la ubicación del dato —saber dónde está almacenada la información o en qué entorno cloud se encuentra—, sino también la jurisdicción que se aplica sobre ese dato.

En la situación geopolítica actual, marcada por fuertes tensiones internacionales, la jurisdicción del dato se ha convertido en un elemento clave. Nuestra apuesta es operar dentro de un marco 100% europeo. Como compañía europea, estamos sujetos a esa regulación, y eso evita que, por ejemplo, una autoridad judicial de un tercer país pueda solicitarnos información de un cliente y que estemos obligados a entregarla. 

¿Cuáles son los principales riesgos que ve Gigas en el uso empresarial de la IA?

La inteligencia artificial no es más que una herramienta. Puede utilizarse de forma positiva, con fines beneficiosos, o de forma negativa.

A la hora de incorporarla en la empresa, es importante asumir que debemos aprovechar las ventajas que aporta. No hacerlo podría reducir nuestra exposición a determinados riesgos, pero también situaría a las compañías en una clara desventaja competitiva, porque el resto del mercado sí va a avanzar en esa dirección.

La clave está en encontrar el equilibrio entre ambos escenarios. Para ello, es necesario hacer un uso responsable de la inteligencia artificial: saber qué información compartimos, bajo qué normas lo hacemos y qué legislación resulta aplicable.

De esta manera podemos minimizar los riesgos asociados al uso de una tecnología que resulta imprescindible adoptar. De lo contrario, las empresas corren el riesgo de quedar con falta de posicionamiento en un ecosistema cada vez más competitivo.

¿Qué preocupaciones aparecen más: privacidad, sesgos, alucinaciones o dependencia tecnológica?

Creo que tanto las alucinaciones como los sesgos son aspectos que, a medida que la tecnología avanza y los nuevos modelos se desarrollan, se van minimizando y reduciendo.

A día de hoy creo que la preocupación fundamental está en las posibles decisiones a nivel político que pueden afectar al funcionamiento normal de las compañías que utilizan inteligencia artificial.

Hace escasamente unas semanas hemos visto algún anuncio por el que se restringía el uso de determinadas tecnologías relacionadas con IA a personas que no fueran específicamente estadounidenses. Ya no hablamos solo de empresas no estadounidenses, sino de personas que no tengan nacionalidad estadounidense.

Evidentemente, este es un riesgo que, especialmente a nivel europeo, tenemos que tomarnos muy en serio. Sobre todo, debemos adoptar iniciativas y decisiones que nos permitan minimizar esas dependencias tecnológicas.

Con la entrada en vigor del Reglamento Europeo de IA, ¿están viendo más demanda de soluciones auditables, explicables y gobernadas?

De forma general, creo que el aumento de la regulación, sobre todo en tecnologías que cada vez son más críticas y generan mayores dependencias, es positivo.

Ahora bien, esto debe equilibrarse con un modelo que permita desarrollar esas tecnologías. Una regulación muy exigente no sirve de nada si no es capaz de fomentar el uso de la IA dentro del ecosistema europeo y de impulsar a empresas europeas que puedan desarrollar tecnología y competir con los grandes actores norteamericanos o asiáticos.

Estamos en un momento decisivo, en el que debemos saber aplicar la regulación en su justa medida. Debe permitirnos sentirnos cómodos y seguros respecto a la información que compartimos, pero también generar incentivos para que las empresas que están desarrollando inteligencia artificial en Europa puedan seguir creciendo y compitiendo.

¿Cómo crees que cambiará el trabajo en las empresas por la IA en los próximos años?

Creo que va a ser un cambio muy significativo. La IA va a suponer un cambio tecnológico que tendrá un impacto mucho mayor que el que pudo tener, por ejemplo, el desarrollo de internet.

Eso abre muchas posibilidades, nos da muchas oportunidades y también supone algunos riesgos que tenemos que saber manejar.

Quizás aquí el concepto es que ya no estamos en disposición de decidir si utilizarla o no. Esa es una pregunta que ya ha sido respondida. No tenemos esa capacidad. Tenemos que utilizar sí o sí la IA y, precisamente por eso, hay que asegurar que identificamos a los compañeros de viaje: consultores tecnológicos y empresas tecnológicas que nos permitan avanzar en ese camino.

Pero es una decisión que ya está tomada, porque las oportunidades que nos aporta son innumerables.

¿Qué tendencia os parece más relevante: asistentes, agentes autónomos o IA privada de negocio?

Este año ha sido el año de la IA generativa y de la automatización de procesos. Constantemente se habla de los agentes, que son capaces de automatizar y autogestionar no solo procesos individuales, sino también de coordinarse entre ellos para desarrollar tareas más complejas.

Creo que, a corto y medio plazo, ahí estará la mayor implementación de la IA en las compañías. Pero, a largo plazo, vamos a tender hacia una mayor especialización. Nos encontraremos con modelos, lo que en la industria se llama LLMs, cada vez más verticalizados y con más especialización sobre temas muy concretos.

En esa combinación de entornos especializados, casi a nivel sectorial, con entornos más generalistas —es decir, en esa combinación de entornos híbridos— es donde creo que podremos, por un lado, minimizar los riesgos y, por otro, aprovechar todas las ventajas y oportunidades que nos ofrece la inteligencia artificial.

¿Qué posición quiere ocupar Grupo Gigas con respecto a la IA dentro de 3 años?

A varios niveles. Por un lado, somos proveedores de data center y tenemos nuestro propio data center en LLM. Desde ese punto de vista, hemos tenido cada vez peticiones más recurrentes de clientes que nos están pidiendo soluciones de housing o colocation para inteligencia artificial, que tienen unas características diferentes al housing tradicional. Ahí vemos no solo una buena oportunidad de negocio, sino también la capacidad de acompañar a nuestros clientes en ese desarrollo.

A nivel de soberanía estamos trabajando en servicios que permitan a nuestros clientes contar con entornos privados, donde puedan realizar la inteligencia de los datos sin tener el temor o la falta de control sobre dónde va la información que necesariamente tienen que compartir con la IA para poder utilizarla. Un claro ejemplo de este uso es Biblion como gestor documental privado.

También vemos que podemos desarrollar soluciones específicas con agentes que permitan simplificar el uso de cierta información, como son las consultas a los ERPs. Ahí Gigas ha desarrollado otros productos que permiten precisamente que cualquier empleado, con lenguaje natural, pueda hacer preguntas y consultas complejas a bases de datos, devolviendo en tiempo real información que hasta ahora solo estaba disponible para ciertos analistas que tenían acceso a ese instrumento técnico. Esta será la apuesta por Gigas en términos generales.