Por un lado, las compañías tecnológicas y los entornos académicos han generado en menos de 10 meses pruebas suficientes de su capacidad para abordar el diseño e implantación de inteligencias artificiales generativas con diferentes enfoques, ámbitos y rangos de resultados. Por otro lado, en las empresas industriales y comerciales se está todavía intentando asimilar el nuevo entorno relleno de «niebla IAG» que ni deja ver ni deja respirar del todo bien.

Claro que las empresas tienen necesidades; y claro que existen equipos con capacidad para satisfacerlas. Pero el problema es, precisamente, la determinación de esas necesidades, por encima de las querencias de las propias empresas y de su eterno empeño de optimización organizativa y de costes, ahora catalizada por herramientas de IAG que son muy prometedoras, pero a las que habría que pedirles concreción, pues las empresas esperan una suerte de catálogo de mejoras ordenado, de menos a más, por costes de implantación y organizativos.

Porque el «lado tecnológico» suele partir de la errónea idea de que cualquier solución tecnológica es buena si funciona, y casi todas funcionarán tras implantarse (aunque se tire de la garantía de los contratos), por lo que cualquier solución tecnológica (y el nombre de «solución» ya indica su intención, pese a que muchas veces se conviertan en sordos problemas) se convierte en adecuada, si sus costes globales se adecúan a los beneficios que su funcionamiento procurará  o al coste de oportunidad resultante de no abordar ningún proyecto tecnológico. Por esta razón se ofrecen proyectos de IAG que resuelven problemas que ya existían antes de la IAG, pero que parece que ahora se podrán «solucionar» mejor. Y funcionarán, claro. Y, por otra parte, el «lado empresarial», sin acabar de ver y asimilar el panorama de proyección tecnológica, ve a la tecnología como un elemento auxiliar de sus procesos de negocio, por lo que supedita los proyectos IT al engarce con estos procesos, perdiendo así el conjunto complementario de proyectos que precisamente cambiarían sus procesos, mejorando sus resultados.

La cuestión es que, a nuestro juicio, falta un tejido profesional tupido que pueda ponderar con precisión, por un lado, las necesidades de las empresas y que, por otro lado, determine las estrategias tecnológicas y tácticas técnicas apropiadas para satisfacer esas necesidades. Estas figuras intermedias, consultores profesionales de productividad IA en las empresas, cabalgan entre los dos mundos y sirven de nexo de unión para ambos. 

Bilbao.AI existe para colaborar con las empresas antes de que aborden proyectos técnicos de optimización con «topping AI». Y también está Bilbao.AI para tratar aspectos arquitectónicos IT con las empresas y entidades académicas que den encaje a proyectos del mundo-real válidos para las empresas, en razón de sus proias necesidades moduladas por la consultoría AI. Para eso estamos.