Sumar inteligencia artificial a la empresa sin despedir: la ruta que propone Red Hat

Incorporar inteligencia artificial en una empresa no obliga a recortar empleados. Así lo planteó Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, que propone arrancar por las tareas que consumen tiempo sin aportar valor real.

Cómo funciona: empezar por un problema concreto

Muchas soluciones se ofrecen como servicio. La lógica se parece a contratar un lavarropas por uso en lugar de comprarlo: la organización prueba con un caso de uso puntual y amplía el despliegue solo si los resultados lo justifican. Según Cordero, el primer paso es vincular la herramienta a un problema preciso, como mejorar la atención al cliente, acelerar la revisión de documentos, anticipar la demanda o reducir tiempos en una operación interna. Sin ese foco, aclara, la tecnología queda sin dirección.

• Clasificaciones iniciales y consultas frecuentes
• Revisiones documentales
• Atención al cliente y producción de contenidos con IA generativa
• Estimación de consumo, gestión de inventarios y ajuste de logística en retail

Los sectores financiero, de comercio minorista y de servicios concentran buena parte de las implementaciones actuales. En retail, los sistemas predictivos se usan para estimar comportamientos de consumo y ajustar inventarios y logística. La IA generativa, por su parte, sumó aplicaciones en atención al cliente. El material también señala que otras tecnologías modifican operaciones con resultados comparables: la realidad aumentada permite a un técnico recibir instrucciones visuales paso a paso durante una reparación, y la robótica avanza en tareas industriales que exigen precisión o movimientos repetitivos.

Qué pasa con el empleo

“Cuando las empresas quieren implementar inteligencia artificial, basan sus casos de negocio en ahorros, en eficiencia, en eficacia, no necesariamente en reducir personal.”Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica

Según Cordero, las funciones que suelen automatizarse son aquellas que no agregaban valor por la tarea en sí, como clasificaciones iniciales o consultas que siguen reglas fijas. El personal se concentra entonces en tareas que requieren criterio, conocimiento del negocio y supervisión. Ese criterio humano sigue siendo necesario, en particular para revisar respuestas generadas por modelos que pueden producir información incorrecta.