¿Cuál es el caso de uso más potente o significativo que habéis aplicado en vuestra organización?
En Kuik entendimos desde el principio que la IA generativa iba a suponer un cambio de paradigma tanto en nuestro modelo de negocio, como en nuestra propia manera de afrontar los proyectos y que teníamos que adaptar nuestra forma de trabajo.
A nivel interno, los equipos de desarrollo han incorporado herramientas de IA generativa en el 100% de sus flujos de trabajo. No hablamos de un experimento puntual, ni de un proyecto piloto, es una adopción transversal que abarca todo el ciclo de vida del software, desde la concepción y el diseño hasta la implementación, las pruebas y la documentación.
A día de hoy, podemos decir que hemos multiplicado por tres (x3) nuestra productividad, reflejándose en una mayor velocidad de entrega. Esto significa que proyectos que antes requerían semanas pueden completarse en días, y lo que es más importante, sin sacrificar calidad. La IA actúa como un copiloto que acelera las tareas más repetitivas y permite a nuestros profesionales concentrarse en lo que realmente aporta valor: la arquitectura, la toma de decisiones técnicas y la resolución de problemas complejos. En un sector donde los plazos y la capacidad de reacción marcan la diferencia, este salto de productividad se traduce directamente en mayor competitividad y mejor servicio a nuestros clientes.
Desde Kuik IA, tenemos como objetivo investigar y proponer soluciones a clientes para procesos donde la IA pueda tener un impacto tan significativo como el que hemos logrado nosotros.
Con un matiz respecto a las soluciones que se está proponiendo en el sector, hemos apostado por un enfoque en el que construimos servicios basados en IA generativa que no dependen exclusivamente de modelos alojados en la nube.
En su lugar, trabajamos con modelos que se ejecutan en entornos locales (on-premise), lo que abre la puerta a un modelo operativo (despliegues, gestión del dato, uso de los modelos,…) mucho más controlado.
Cuando los datos de una organización viajan a un servicio en la nube para ser procesados por un modelo de IA, se pierde parte del control sobre esa información. Con modelos en entorno local, se puede realizar un seguimiento completo de cómo se utiliza la información, qué procesos se ejecutan y qué resultados se generan; y todo sin ceder el expertise interno a terceros. Esto es especialmente crítico para sectores como el sanitario, el legal o el industrial, con tanta presencia en Euskadi.
El trabajo en un entorno propio también proporciona un mayor control sobre los costes, logrando así cierta independencia de grandes corporaciones. Las APIs de los grandes proveedores de IA en la nube funcionan con modelos de pago por uso que pueden ir escalando, especialmente cuando el volumen de consultas crece. Con un enfoque local, los costes son más y sostenibles a medio-largo plazo, lo que permite a las empresas planificar su inversión en IA sin sorpresas.
2. ¿Cuál es el mayor reto que estáis enfrentando en las aplicaciones de IA de vuestra organización?
Sin duda, el mayor reto que enfrentamos cuando hablamos con clientes es que entiendan la IA como una herramienta más dentro de la transformación digital. Una herramienta con mayor capacidad para ciertas tareas, sí, pero en definitiva una solución digital más que puede impactar en sus procesos.
Lo que más nos cuesta es hacerles ver que esto no va de cuántas licencias modelo qué modelo LLM tengo que comprar para mis equipos. Hay que hacer un ejercicio a nivel de compañía para entender dónde está, cuáles son sus procesos operativos y de negocio, y para cuáles existen herramientas que permiten replantearlos para marcar nuevos objetivos y aumentar la productividad. La llegada de la IA hay que entenderla como una oportunidad para repensar cómo venimos haciendo las cosas: no solo cómo hacer un proceso exactamente igual pero un poco más eficiente, sino si existe la oportunidad de hacerlo de forma distinta para lograr algo mucho más grande sin necesitar mayor esfuerzo. La IA no es simplemente incorporar tecnología, es más transversal.
Unido a esto, otro gran reto es hacer entender a las organizaciones que el paradigma de trabajo ha cambiado, que hay que perderle el miedo a invertir en el mundo digital. Estas inversiones ya no tienen por qué ser tan costosas, pero pueden servir para sacar mucho más potencial a la empresa y ser más competitivos. El coste de hacer pilotos ha bajado mucho, lo que facilita el realizar pruebas de concepto y validarlas más rápido, pudiendo agilizar la valoración de su puesta en marcha.
A nivel interno lo hemos vivido de primera mano. Como empresa de software, hemos sido los primeros en tener que repensar cómo entregamos valor a nuestros clientes. Esto nos ha llevado a cambiar la forma de organizar los equipos, de gestionar los proyectos e incluso, a un nivel más profundo, a transformar infraestructuras. Sabemos que es complicado, pero creemos que realmente merece la pena.
3. ¿Qué consejo práctico le darías a alguien que quiere empezar a aplicar IA y no sabe por dónde comenzar?
Lo primero sería hacer una reflexión profunda sobre los procesos de la empresa. Identificar en cuáles de ellos una mejora permitiría marcar una diferencia real: ofrecer un servicio de mayor calidad, mejorar la satisfacción del cliente, acortar los tiempos de entrega o, sencillamente, poder asumir más negocio.
Una vez identificados, el siguiente paso es centrarse en llevar a cabo la transformación de alguno de esos procesos. No tiene que ser necesariamente el proceso más crítico, pero sí uno que permita demostrar dentro de la organización que existe otra forma de hacer las cosas, y que además puede llegarse a poner en marcha de forma ágil y sin necesidad de una gran inversión.
A partir de ese punto, se trata de montar un equipo de trabajo tanto interno, como con partners tecnológicos que comprendan el enfoque de negocio, de transformación del proceso. En la ejecución del proyecto, la IA puede llegar a aparecer en diversos puntos, tanto dentro del propio proceso como agilizando el desarrollo.
Un caso que puede ser sencillo de entender y que es habitual en las empresas es que el equipo de administración recibe consultas frecuentes del equipo sobre temas que tienen que ver con el convenio, vacaciones u otras gestiones, lo que hace que tengan menos tiempo para dedicarlo a la reclamación de pagos de facturas. Incorporando un pequeño chatbot alimentado con las condiciones de la empresa, liberaríamos al equipo de administración para mejorar la reclamación de pagos sin sacrificar la experiencia de usuario de los empleados, asegurando una respuesta ágil. Es un ejemplo muy simple pero que puede servir para entender las capacidades extrapolables a cualquier otro ámbito dentro de los procesos de la empresa.
4. ¿Cómo convencerías a un cliente o a la alta dirección de tu empresa de que vale la pena invertir en IA aplicada?
Creo que lo principal es que la alta dirección comprenda que la tecnología en general es un potenciador de negocio y no un mal necesario. Normalmente se ve la inversión en digitalización como un gasto, en lugar de verlo como inversión y oportunidad de negocio. Creemos que la IA aplicada puede servir para reducir esas barreras con respecto a entender que las empresas estamos pasando a ser digitales, y que la que no apueste por ello irá perdiendo competitividad hasta terminar desapareciendo.
Se podrían poner muchos ejemplos de éxito de empresas que están apostando por la digitalización como palanca tractora de negocio, pero la mejor forma de convencer a la dirección es con un caso práctico y aplicado al negocio. Por eso animamos a buscar un ejemplo ‘quick win’ dentro de la empresa donde la IA aplicada demuestre su efecto diferencial, que sirva de punto de partida para ir transformando el resto de procesos.
Para esto es clave acompañar cualquier propuesta a dirección con un análisis del ROI de esa inversión y que sea fácil medir la mejora en los procesos a través de KPIs entendibles. Para nosotros está claro, los números hablan por sí solos y la inversión compensa con creces el retorno.
5. Completa la frase: “La IA aplicada es… ”
La IA aplicada es el aprovechamiento de una tecnología aceleradora de la transformación digital de las empresas, que estoy convencida terminará teniendo un impacto similar al que se vivió en la revolución industrial, donde el efecto se vivió tanto en las empresas como en la sociedad.
