Hace poco leí este tuit de Peter Girnus  (@gothburz en X) sobre como las empresas usan y despliegan la IA. El original está en inglés, y me pareció tan absolutamente genial y divertido que he decidido traducirlo al español y trasladarlo tal cual en este post, porque cualquier modificación solo podría estropearlo. Está basado en el Copilot de Microsoft, pero es absolutamente extrapolable a cualquier otra aplicación de IA. Recomiendo absolutamente su lectura y al finalizarla, comentamos…

El pasado trimestre desplegué Microsoft Copilot a 4.000 empleados de mi empresa.

30 $ por licencia al mes

1,4 millones de dólares al año

Lo llamé “transformación digital”

Al comité directivo les encantó el título

Lo aprobaron en 11 minutos.

Nadie preguntó qué es lo que realmente hacía Copilot

Incluido yo

Le dije a todo el mundo que multiplicaría por 10 nuestra productividad

No es un número real

Pero suena como si lo fuera

Recursos Humanos me preguntó cómo mediríamos ese incremento x10 de productividad

Les dije que aprovecharíamos los paneles de análisis de la herramienta

Dejaron de preguntar

Tres meses después revisé los informes de uso

47 personas habían abierto la herramienta

12 lo habían usado más de una vez

Uno de ellos era yo

Lo usé para resumir un email que podría haber leído en 30 segundos

Me llevó 45 segundos

Más el tiempo que me ocupó corregir las alucinaciones

Pero lo llamé “un piloto exitoso”

Exitoso quiere decir que el piloto no fracasó visible u ostensiblemente.

El CFO me preguntó por el ROI del proyecto

Le mostré un gráfico

El gráfico iba hacia arriba y hacia la derecha

Medía “la habilitación de la IA”

Me inventé esa métrica

El CFO asintió y dio su aprobación

Ahora ya estamos habilitados en IA

No sé lo que significa eso

Pero ahora está en nuestra presentación para inversores.

Un desarrollador senior preguntó por qué no usamos Claude o ChatGPT.

Dije que necesitábamos “seguridad de nivel empresarial”.

Preguntó qué significaba eso.

Dije “cumplimiento normativo”.

Preguntó cuál cumplimiento.

Dije “todos”.

Me miró con escepticismo.

Le programé una “conversación de desarrollo profesional”.

Dejó de hacer preguntas.

Microsoft puso a trabajar a un equipo para crear un caso de éxito.

Querían presentarnos como una historia de éxito.

Les dije que “ahorramos 40.000 horas”.

Calculé ese número multiplicando el número de empleados por otro número que me inventé.

No lo verificaron.

Nunca lo hacen.

Ahora estamos en la web de Microsoft.

“Empresa global logra 40.000 horas de ganancias de productividad con Copilot”.

El CEO lo compartió en LinkedIn.

Obtuvo 3.000 “me gusta”.

Nunca ha usado Copilot.

Ninguno de los directivos lo ha usado.

Las licencias se renuevan el próximo mes.

Estoy solicitando una ampliación.

5.000 puestos más.

No hemos usado los primeros 4.000.

 Pero esta vez “impulsaremos la adopción”.

Adopción significa formación obligatoria.

Formación significa un webinar de 45 minutos que nadie ve.

Pero se hará seguimiento de su finalización.

La finalización es una métrica.

 Las métricas van en paneles.

Los paneles van en presentaciones para el comité directivo.

Las presentaciones para el comité me consiguen un ascenso.

Seré VP en el tercer trimestre.

Todavía no sé qué hace Copilot.

Pero sé para qué sirve.

Sirve para demostrar que estamos “invirtiendo en IA”.

Inversión significa gastar.

Gastar significa compromiso.

 Compromiso significa que nos tomamos en serio el futuro.

El futuro es lo que yo diga que es.

Siempre que el gráfico vaya hacia arriba y a la derecha.

Parece una tira de Dilbert, pero la diferencia es que Dilbert usaba 3 viñetas, y para explicar un proceso de estos hay que crear un hilo de casi 500 palabras porque la línea entre la sátira y la realidad nunca ha estado más difuminada que en estos tiempos de la IA.

Existe una especie de paranoia en las empresas para trabajar con la IA, que les lleva a comprar la solución antes de identificar el problema que resolverá. No se trata de añadir IA a todo, ni de comprar licencias porque sí, sino de evaluar previamente los casos de uso en los que la IA aportará un beneficio tangible y medible. Seguro que un departamento que maneje largos documentos de texto como Legal o ingeniería encuentran utilidad inmediata a una herramienta comercial de IA, pero otros más pegados a las operaciones probablemente necesitarán crear sus propios agentes, lo que requiere otro tipo de servicios. Además, quien mejor puede evaluar la utilidad de las herramientas de IA es e equipo que luego las va a utilizar en su día a día, no tanto el comité directivo

Y claro, luego tenemos el mismo problema que con cualquier despliegue de software, que hay que justificar como sea el desembolso realizado, y si para ello hay que inventarse una métrica o un gráfico, pues se inventa. Pero ésto no es exclusivo de la IA.

Se dice que la IA no está siguiendo el ritmo de adopción que se esperaba y muchos piensan que estamos ante la siguiente gran burbuja tecnológica. Es posible que así sea, pero como en otras burbujas anteriores, el problema no está en la tecnología, sino en las desmesuradas expectativas creadas y en planes de adopción dirigidos más a mostrar que estamos “haciendo algo” que en buscar un beneficio concreto y medible.

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