La inteligencia se abarata: El verdadero negocio será saber qué hacer con ella

La decisión de SAP de sustituir modelos avanzados de IA por otros más económicos revela algo mucho más importante que una estrategia de ahorro, estamos empezando a comprender que el valor de la IA no está en la tecnología que utilizamos, sino en lo que somos capaces de hacer con ella.

Durante los últimos años hemos asistido a una carrera tecnológica extraordinaria. OpenAI, Google, Anthropic, Meta y otras compañías compiten por desarrollar modelos cada vez más potentes, capaces de razonar mejor, resolver problemas más complejos y ejecutar tareas que hasta hace poco parecían exclusivamente humanas. Y, casi sin darnos cuenta, hemos trasladado esa misma competición a las empresas. Queremos utilizar el modelo más avanzado, incorporar los últimos agentes, automatizar más procesos y disponer de la tecnología más sofisticada.

Pero ¿es realmente eso lo que necesitamos?

Hace unos días, SAP anunciaba una decisión que merece bastante más atención de la que aparentemente ha recibido. La multinacional alemana está sustituyendo modelos de IA costosos por alternativas más económicas cuando estas ofrecen resultados suficientemente buenos. Trabaja con más de 70 modelos y espera conseguir mejoras de eficiencia relacionadas con la IA superiores a los 2.000 millones de euros.

Lo interesante de esta decisión de SAP es que confirma algo sobre lo que llevamos meses reflexionando y escribiendo,  el verdadero cambio no consiste en utilizar IA, sino en comprenderla y saber aplicarla. Hemos insistido en que la IA no es simplemente una herramienta más, sino una nueva capacidad productiva, cognitiva y organizativa, y que su valor no depende de disponer de la tecnología más avanzada, sino del criterio con el que la incorporamos a nuestras empresas. SAP nos ofrece ahora un ejemplo práctico de esta idea. No se trata de utilizar más IA, sino de utilizarla mejor.

A primera vista, parece una decisión financiera bastante razonable. ¿Para qué utilizar un modelo extraordinariamente potente si otro mucho más barato puede resolver el mismo problema?

Sin embargo, detrás de esta decisión se esconde una transformación mucho más profunda, ya que la IA está dejando de ser únicamente una capacidad tecnológica para convertirse en un recurso productivo que las empresas deberán aprender a gestionar.

El error de confundir inteligencia con valor

Imaginemos una empresa que incorpora el modelo de IA más avanzado del mercado para responder correos electrónicos, clasificar documentos, preparar informes comerciales o analizar facturas. Probablemente conseguirá resultados satisfactorios, incluso podría ahorrar tiempo y reducir determinados costes, pero eso no significa que esté utilizando bien la IA

De hecho, podría estar haciendo exactamente lo contrario, es decir, emplear una capacidad extraordinaria para resolver problemas que requieren una capacidad relativamente sencilla.

Sería algo parecido a contratar a un equipo de ingenieros altamente especializados para realizar tareas administrativas rutinarias. Seguramente las harían perfectamente, pero nadie consideraría que esa es la mejor manera de organizar una empresa. Pues la IA estamos cometiendo con frecuencia ese mismo error, y existe otro todavía más important; seguimos utilizando una tecnología radicalmente nueva para reproducir, casi sin cuestionarlos, los procesos de siempre.

Automatizamos informes que quizá nadie necesita, aceleramos reuniones que podrían desaparecer, producimos más documentos de los que somos capaces de leer y desarrollamos agentes para ejecutar procedimientos que tal vez deberíamos rediseñar, por tanto, hacemos más rápido lo que ya hacíamos, sin preguntarnos si deberíamos seguir haciéndolo. Eso puede mejorar la productividad, pero no necesariamente transforma una organización.

La economía de la inteligencia

La decisión de SAP introduce una lógica empresarial que, en mi opinión, será determinante durante los próximos años. No todas las tareas necesitan la misma inteligencia.lgunas pueden resolverse con modelos pequeños y económicos, otras requieren capacidades intermedias y determinadas decisiones complejas necesitan modelos avanzados, diferentes fuentes de información, sistemas de validación y supervisión humana.

La cuestión deja de ser qué modelo es el mejor y pasa a ser qué combinación de inteligencia, datos, procesos y personas produce el mejor resultado al menor coste razonable.

Estamos entrando en lo que podríamos denominar la economía de la inteligencia.

Durante décadas, las empresas han aprendido a gestionar recursos financieros, tecnológicos, energéticos y humanos. Bien , pues hora tendrán que aprender a gestionar también su capacidad de razonamiento artificial.

¿Cuánta inteligencia necesitamos para cada tarea? ¿Cuánto cuesta? ¿Qué calidad ofrece? ¿Qué decisiones puede tomar? ¿Cuándo debe intervenir una persona? ¿Qué valor económico genera?

Estas preguntas serán mucho más importantes que conocer el nombre del último modelo lanzado al mercado, y aquí aparece una oportunidad para las empresas que comprendan que su ventaja competitiva no estará necesariamente en desarrollar la inteligencia, sino en saber aplicarla, porque, si todos podemos acceder a modelos similares, lo que nos diferenciará será cómo los utilizamos.

El verdadero salto no consiste en ahorrar tiempo

Hay una cuestión que considero todavía más relevante. Cuando hablamos de productividad de la IA, solemos pensar en las horas que podemos ahorrar.

Si una tarea que antes requería diez horas ahora puede resolverse en una, hemos conseguido una mejora evidente, pero seguimos midiendo la tecnología con los parámetros del modelo empresarial anterior. La IA permite algo bastante más interesante. Pensemos en una empresa que analiza sus resultados comerciales una vez al mes. Sus responsables revisan ventas, márgenes, clientes, desviaciones y previsiones y partir de esa información, intentan comprender qué está sucediendo y tomar decisiones. Con IA podrían elaborar ese mismo informe en unos minutos. Eso es productividad.

Pero imaginemos otra organización en la que diferentes agentes analizan continuamente la evolución de los clientes, los cambios del mercado, los comportamientos comerciales, los costes, la competencia y las oportunidades de negocio. No esperan a que alguien solicite un informe, identifican anomalías, relacionan variables, formulan hipótesis y descubren oportunidades que nadie había pensado en buscar. Los directivos dejan de decidir constantemente qué merece ser analizado y empiezan a concentrarse en qué hacer con aquello que la inteligencia descubre. Eso ya no es simplemente productividad, es una nueva capacidad empresarial.

La reducción del coste de la inteligencia no solo permite hacer más barato lo que antes resultaba caro, permite empezar a hacer cosas que antes eran económicamente inviables. Analizar miles de hipótesis, explorar escenarios alternativos, revisar permanentemente relaciones entre datos o identificar señales débiles del mercado eran actividades que exigían enormes recursos humanos y económicos. Pues bien, hora empiezan a estar al alcance de organizaciones mucho más pequeñas.

La inteligencia deja de utilizarse exclusivamente cuando alguien decide que la necesita y puede convertirse en una capacidad permanente de la empresa.

El mal uso de la IA puede salirnos muy caro

Existe una paradoja que conviene tener presente.Podemos reducir extraordinariamente el coste de ejecutar una tarea y, al mismo tiempo, construir organizaciones más caras, complejas e ineficientes.

Basta con desplegar agentes innecesarios, multiplicar consultas sin utilidad, utilizar modelos sobredimensionados, automatizar procesos mal diseñados o generar información que nadie utiliza.

El resultado será una empresa que consume mucha inteligencia artificial, pero que no necesariamente toma mejores decisiones ni crea más valor, y esto nos obliga a cambiar la forma de evaluar nuestras inversiones tecnológicas.

No deberíamos medir el éxito de la IA por el número de agentes desplegados, las licencias contratadas, los tokens consumidos o las horas aparentemente ahorradas , sino medirlo por su capacidad para mejorar los resultados, ampliar las posibilidades de la organización y desarrollar ventajas competitivas.

La IA no debería convertirse en una nueva partida de gasto tecnológico que intentamos justificar mediante pequeños ahorros operativos, la IA cuestiona cómo diseñamos, organizamos y gestionamos nuestras empresas.

De empresas que utilizan IA a empresas diseñadas para la IA

Este ,quizá este sea el cambio más difícil de comprender. Una empresa tradicional que incorpora IA sigue siendo, esencialmente, la misma organización, aunque disponga de herramientas más avanzadas. Una empresa diseñada para aprovechar la IA puede funcionar de otra manera.

Sus personas, agentes, datos, procesos y sistemas tecnológicos no operan como elementos independientes. Forman parte de una arquitectura común capaz de comprender lo que sucede, razonar sobre ello, descubrir relaciones, anticipar escenarios y aprender de los resultados. En ese modelo, las personas no desaparecen, cambia su papel.

Su valor se concentra cada vez más en establecer objetivos, aportar criterio, interpretar contextos, asumir responsabilidades y decidir qué hacer con las posibilidades que la inteligencia pone a su alcance.

Y tampoco significa que todas las decisiones deban automatizarse. Precisamente porque la inteligencia será más accesible, necesitaremos mejores mecanismos para determinar cuándo confiar en ella, cuándo contrastarla y cuándo debe decidir una persona.

La cuestión no es sustituir inteligencia humana por IA, es diseñaro rediseñar organizaciones capaces de combinar ambas para desarrollar capacidades que ninguna de ellas tendría por separado.

La pregunta que deberíamos hacernos

La noticia de SAP puede parecer una simple decisión sobre proveedores tecnológicos, pero, en mi opinión, creo que anticipa una discusión mucho más importante.

Durante años hemos preguntado qué podía hacer la IA, después empezamos a preguntarnos cuánto trabajo podía ahorrarnos, ahora deberíamos comenzar a preguntarnos algo diferente: ¿qué podríamos llegar a hacer si disponer de inteligencia dejara de ser una limitación económica y organizativa?

Porque, a medida que razonar, analizar y descubrir se vuelvan más baratos, la escasez dejará de estar exclusivamente en nuestra capacidad para producir inteligencia.

Estará en nuestra capacidad para darle sentido, organizarla y convertirla en valor, y ahí es donde las empresas empezarán a diferenciarse de verdad.

La próxima gran ventaja competitiva no será tener acceso a la mejor inteligencia artificial, será saber qué hacer con una inteligencia cada vez más abundante y accesible.