Jordi Torras: “La inteligencia artificial está transformando los negocios al predecir el futuro y automatizar lo imposible”
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un factor crucial para la transformación digital de las empresas en todo el mundo. Desde la automatización de tareas complejas hasta la personalización de la experiencia del cliente, esta tecnología promete un cambio radical en la manera en que operan los negocios.
Jordi Torras, fundador de Inbenta, durante una entrevista con Prensa Libre en la que compartió su visión sobre el impacto de la inteligencia artificial en los negocios, sus desafíos y el futuro de esta tecnología en constante evolución. (Foto, Prensa Libre: Diego González)
En el centro de esta revolución tecnológica se encuentran líderes visionarios como Jordi Torras, un pionero en el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para transformar industrias a gran escala.
Jordi Torras, fundador de Inbenta, una empresa especializada en soluciones de inteligencia artificial conversacional, ha dedicado más de dos décadas a promover la innovación tecnológica. Su labor ha sido fundamental en el desarrollo de chatbots —programas informáticos diseñados para simular conversaciones humanas— y asistentes virtuales que actualmente permiten a grandes empresas optimizar sus servicios y reducir costos.
Gracias a su enfoque en el procesamiento del lenguaje natural, el trabajo de Torras ha logrado que las máquinas puedan entender y responder a los humanos de una manera más eficiente y humana.
Durante una entrevista con Prensa Libre, en su visita a Guatemala como expositor en el Emtech Latam, Torras compartió su visión sobre el futuro de la Inteligencia Artificial (IA) y cómo esta tecnología está cambiando la forma en que las empresas toman decisiones estratégicas. Desde la capacidad de predecir comportamientos de los consumidores hasta la automatización de procesos que antes eran impensables, la IA está impulsando una nueva era de posibilidades para los negocios que buscan mantenerse competitivos en el mercado global.
Además, el experto en informática reflexiona sobre el papel que juega la educación en este cambio tecnológico y cómo las empresas deben prepararse para los desafíos y oportunidades que trae consigo la adopción de la IA.
Descubra más sobre el impacto de la inteligencia artificial en los negocios del futuro.
¿Qué lo llevó a especializarse en inteligencia artificial (IA) y transformación digital?
Soy de Barcelona y estudié computación, o informática, como se llamaba en aquel entonces (años 1980). Durante mis estudios, descubrí una asignatura llamada Inteligencia Artificial, que me fascinó desde el principio. Desde entonces, he estado aprendiendo y creando negocios en torno a esta tecnología.
La Inteligencia Artificial es una ciencia que busca replicar con ordenadores capacidades que históricamente solo los humanos han podido desarrollar. Por definición, la IA evoluciona constantemente, y cada vez que logra hacer algo nuevo, deja de ser considerada inteligencia artificial. Por ejemplo, si en los años 80 hubiéramos visto algo como Google Maps, lo habríamos considerado magia, una clara muestra de IA. Hoy, lo damos por sentado.
"Eso es lo fascinante de la IA: cómo lo imposible y lo posible se fusionan", dice Torras.
"Me considero un emprendedor serial o múltiple. He lanzado varios proyectos y empresas; aquellas que han tenido éxito me han permitido realizar un exit —ese momento en que los fundadores o inversores obtienen beneficios de su inversión inicial—. Esto me ha dado la oportunidad de seguir explorando el mundo de la innovación, la tecnología y la inteligencia artificial, además de apoyar y desarrollar nuevas iniciativas empresariales. Actualmente, me dedico a dirigir programas de inteligencia artificial enfocados en los negocios."
¿Cuál es el mayor impacto que ha tenido la inteligencia artificial en los negocios en los últimos años?
Para empezar, es importante distinguir que, en la actualidad, existen dos tipos principales de inteligencia artificial: Inteligencia Artificial Generativa e Inteligencia Artificial Predictiva.
Primero, la Inteligencia Artificial Generativa, que se ha popularizado en los últimos dos años. Esta tecnología es capaz de generar contenido, imágenes, resúmenes de textos y reuniones, revolucionando múltiples procesos dentro de las empresas.
Por otro lado, está la Inteligencia Artificial Predictiva, que lleva más tiempo en uso. Esta se basa en el análisis de datos históricos para predecir comportamientos, como transacciones reales o fraudulentas. Por ejemplo, cuando utilizamos una tarjeta de crédito, la entidad emisora evalúa en tiempo real si la transacción podría ser fraudulenta, basándose en millones de transacciones previas.
En resumen, el impacto más significativo de la IA en los negocios ha sido su capacidad para detectar operaciones fraudulentas con gran precisión. Esto ha fortalecido la confianza en el comercio electrónico y ha impulsado su crecimiento de manera notable.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las empresas al implementar soluciones de inteligencia artificial?
Ambos tipos de inteligencia artificial presentan retos específicos.
En el caso de la IA predictiva, el principal desafío es la gestión de los datos. Muchas empresas tienen su información dispersa en distintos departamentos, lo que limita la capacidad de crear modelos predictivos efectivos. Por ello, es crucial organizar y centralizar los datos para aprovechar al máximo esta tecnología y desarrollar modelos confiables.
Por otro lado, la IA generativa enfrenta el reto de identificar las tareas que son más adecuadas para automatizar, como aquellas que son repetitivas o tediosas. Por ejemplo, puede ser muy útil para resumir reuniones, redactar artículos basados en una lluvia de ideas o crear modelos de correos para clientes potenciales.
Sin embargo, es importante subrayar que la IA no busca sustituir a los humanos, sino complementarlos. Su principal objetivo es liberar a las personas de tareas monótonas para que puedan enfocarse en aspectos más creativos y estratégicos de un proyecto.
¿Puede compartir algún caso de éxito en el que la IA haya transformado un negocio?
Tengo varios ejemplos, pero mencionaré uno reciente que considero relevante y con el que muchos lectores se sentirán identificados. Cuando reservamos una habitación de hotel, la mayoría preferimos pagar al momento de hospedarnos, lo cual es conveniente desde la perspectiva del huésped. Sin embargo, si fuéramos los propietarios, preferiríamos asegurar el pago por adelantado para evitar pérdidas.
Uno de nuestros clientes, dueño de una cadena hotelera, enfrentaba un problema recurrente: los clientes realizaban reservas pero no se presentaban, lo que generaba pérdidas por habitaciones vacías y complicaciones al reorganizar la disponibilidad del hotel.
Al contratar nuestros servicios, implementamos un modelo predictivo basado en datos históricos de reservas. Este sistema utilizaba indicadores clave para predecir si una reserva sería cancelada. Analizamos variables como el número de personas en la reserva, la época del año, si llegaban en coche y si se trataba de un fin de semana.
Recopilamos toda la información relevante y diseñamos un sistema que logró predecir correctamente el 90 % de las cancelaciones antes de que ocurrieran. Como resultado, el hotel incrementó su facturación en un 30 %, un impacto medible que transformó sus operaciones y demostró el valor de la inteligencia artificial en el sector hotelero.
En este caso, la IA actuó como una bola de cristal, intentando predecir el futuro a partir de patrones del pasado. Los dueños del hotel comenzaron a actuar en función de las reservas que tenían más del 80 % de probabilidad de cancelación. Se comunicaban con los clientes para reconfirmar sus intenciones y, en algunos casos, les solicitaban el pago por adelantado. Si no podían contactar a un cliente, la reserva se cancelaba anticipadamente.
Por supuesto, se tuvo que establecer un protocolo para aquellos clientes que, a pesar de presentar un perfil de alta probabilidad de cancelación, finalmente se presentaban. Aunque estos casos eran excepcionales, era esencial mantener el trato humano para evitar que un cliente insatisfecho se alejara del hotel para siempre. Así, la inteligencia artificial no reemplazó a los seres humanos, sino que los apoyó en la toma de decisiones más informadas y proactivas.
¿Qué tendencias marcarán la pauta en la inteligencia artificial en los próximos años?
La inteligencia artificial generativa ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años. Sin embargo, este avance también ha expuesto sus limitaciones, especialmente en términos de costo y sostenibilidad. Entrenar modelos como ChatGPT, Cloud o Gemini requiere inversiones multimillonarias y consume enormes cantidades de energía.
Por ejemplo, el desarrollo de ChatGPT-4 implicó un gasto aproximado de 100 mil millones de dólares y tomó tres meses entrenarlo. Además, para su entrenamiento se utilizaron cerca de 25,000 GPUs, cada una con un costo promedio de 10,000 dólares, sin mencionar el consumo de electricidad necesario para operar estas unidades.
Una GPU (siglas en inglés de Unidad de Procesamiento Gráfico) tiene la capacidad de ejecutar múltiples tareas de manera simultánea, siendo esencial para manejar aplicaciones avanzadas como la inteligencia artificial. Estas características permiten entrenar modelos complejos, pero también evidencian la magnitud de la inversión requerida para desarrollar sistemas de IA.
En este contexto, surgen nuevas alternativas que prometen ser más eficientes. Una de las tendencias más prometedoras son las redes neuronales líquidas. Estos modelos de IA tienen la capacidad de aprender de forma continua mientras operan, a diferencia de los modelos actuales, como ChatGPT, que deben ser reentrenados por completo cada cierto tiempo y no pueden operar mientras se desarrollan. Las redes neuronales líquidas ofrecen una forma de aprendizaje más cercana a la humana, combinando eficiencia operativa con adaptabilidad en tiempo real.
Estas innovaciones están marcando el futuro de la inteligencia artificial, enfocándose en superar las limitaciones actuales y crear tecnologías más sostenibles y accesibles.
Es importante destacar que la inteligencia artificial no es intrínsecamente buena ni mala; es una herramienta cuyo impacto depende de cómo se utilice. Por ejemplo, no puedes clavar un clavo con una sierra; cada herramienta tiene un propósito específico y debe emplearse correctamente para ser efectiva.
En los próximos años, creo que veremos avances significativos en dos áreas clave. Por un lado, el desarrollo de modelos de IA generativa y otros sistemas que puedan aprender con menos datos marcará una transformación importante. Esto permitirá a las empresas diseñar soluciones más rápidas y eficientes sin depender de enormes cantidades de información, reduciendo costos y aumentando la accesibilidad.
¿Cómo deben las empresas abordar las cuestiones éticas relacionadas con el uso de la inteligencia artificial?
Las empresas deben ser proactivas en la creación de marcos éticos para la implementación de la IA. Esto implica ser transparentes sobre cómo se utilizan los datos y asegurarse de que los algoritmos no discriminen ni perpetúen sesgos.
También es importante que las empresas mantengan un enfoque centrado en el ser humano, recordando que la IA es una herramienta diseñada para mejorar nuestras vidas, no para reemplazarlas. La colaboración entre tecnólogos, reguladores y expertos en ética será clave para garantizar que la IA se utilice de manera justa y responsable.
¿Cómo pueden las empresas fomentar una cultura que favorezca la adopción de la inteligencia artificial y la innovación?
Fomentar la innovación implica crear una cultura de curiosidad, tolerancia al error y, sobre todo, asegurar una comunicación interna efectiva.
En el caso de la inteligencia artificial, es fundamental centrarse en los datos: es crucial entender cuáles datos posee la empresa, en qué departamentos se encuentran, y si estos pueden comunicarse y colaborar entre sí. La clave para el éxito en la inteligencia artificial radica en la integración y uso eficaz de toda esa información.
¿Qué habilidades consideras esenciales para que los empleados se adapten a un entorno de trabajo cada vez más impulsado por la IA?
El usuario más efectivo en el contexto de la inteligencia artificial generativa es aquel que puede explicar, sintetizar y dar instrucciones claras sobre lo que desea. Si una persona no tiene claridad sobre lo que quiere, la inteligencia artificial puede ofrecer resultados aleatorios que no se alinean con sus necesidades.
Por lo tanto, la capacitación necesaria para los empleados debe incluir habilidades de redacción efectiva, capacidad de resumir y describir ideas con claridad, además de un buen sentido común y atención al detalle. En resumen, es fundamental ser un comunicador eficaz para ser detallado y explicar a la IA que es lo que necesita. Si se puede dar instrucciones precisas el resultado será el que se espera.
¿Cómo pueden las empresas abordar las cuestiones éticas relacionadas con el uso de la IA?
Las cuestiones éticas siempre están vinculadas a los datos que se utilizan. Por ejemplo, en una gran empresa con alta rotación de personal, el departamento de Recursos Humanos podría usar la IA para decidir a quién se le concede una entrevista basándose en los currículums recibidos. Si entre los datos que se analizan se incluye el género del candidato, la IA podría aprender y perpetuar patrones de discriminación que han existido anteriormente.
Esto significa que cualquier sesgo previo podría amplificarse, generando decisiones discriminatorias a una escala mucho mayor. Por lo tanto, es crucial evaluar los datos utilizados, especialmente en procesos que impactan significativamente en la vida de las personas, como la concesión de créditos o la selección de personal.
¿Qué consejos darías a emprendedores que buscan integrar la IA en sus modelos de negocio?
Nos encontramos en un momento crucial para identificar casos de uso específicos en el ámbito de la inteligencia artificial. Grandes empresas como OpenAI y Google están invirtiendo enormes cantidades de dinero.
Sin embargo, hay oportunidades significativas para aquellos que pueden desarrollar soluciones concretas y específicas que resuelvan problemas en diversas industrias. Este es el momento ideal para encontrar y definir ese caso de uso, organizarlo y ofrecerlo, ya que muchas personas están buscando estas soluciones innovadoras y están funcionando para muchos emprendedores en la actualidad.
La conversación con Jordi Torras resalta la importancia de integrar la inteligencia artificial en los modelos de negocio contemporáneos, no solo como una herramienta de optimización, sino como un motor de transformación que permite a las empresas adaptarse a un entorno cambiante. Su enfoque en la capacitación de los empleados y la creación de una cultura organizacional que favorezca la innovación es esencial para que las empresas puedan enfrentar los desafíos que presenta la adopción de la IA.
A medida que el mundo avanza hacia un futuro impulsado por la tecnología, el testimonio de Torras se convierte en una guía para emprendedores y líderes que buscan no solo sobrevivir, sino prosperar en esta nueva era digital.
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