Vivimos un momento clave en la evolución de la tecnología. La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está revolucionando la forma en la que interactuamos con las aplicaciones y los sistemas digitales. Si en el pasado dependíamos de manuales de usuario y actualmente utilizamos aplicaciones basadas en menús, en el futuro próximo veremos interfaces dominadas por ventanas donde simplemente ingresaremos nuestras consultas en lenguaje natural. Este cambio de paradigma traerá consigo grandes oportunidades y desafíos, tanto a nivel empresarial como social.

IA Generativa: ¿un complemento o una sustitución?

Uno de los debates más relevantes en torno a la IAG es su impacto en la creatividad humana. ¿Será un complemento que potencie nuestra capacidad de innovar o terminará reemplazándonos en ciertas áreas? La experiencia nos dice que, aunque la IA puede generar contenido visual, textual o musical con una calidad sorprendente, sigue necesitando la supervisión y el criterio humano para darle sentido, contexto y valor. La creatividad humana se verá potenciada con estas herramientas, pero difícilmente podrá ser reemplazada en su totalidad.

La IA Generativa y la transformación del trabajo

La IA no está aquí para sustituirnos, sino para hacernos más productivos. Nos ayuda a automatizar tareas repetitivas, a generar contenido con rapidez y a tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, su integración en las cooperativas requerirá una revisión de procesos y una adaptación organizativa. La pregunta clave no es si la IA eliminará puestos de trabajo, sino cómo la utilizaremos para mejorar la eficiencia y liberar tiempo para tareas de mayor valor añadido. Además, en sectores donde el producto no tiene margen de diferenciación, la ventaja competitiva puede provenir de la optimización de procesos para reducir costes, adelantarse a la demanda para mejorar el time to market (lanzamiento al mercado) o incluso innovar en la manera en que se ofrece el servicio o producto.

La IA no está aquí para sustituirnos, sino para hacernos más productivos. Nos ayuda a automatizar tareas repetitivas, a generar contenido con rapidez y a tomar decisiones basadas en datos.

El desafío de la privacidad, la ética y la seguridad

Uno de los aspectos más críticos en la adopción de la IAG es la gestión de la privacidad, la ética y la seguridad de los datos. Las herramientas de IA generan información basada en grandes volúmenes de datos, lo que plantea riesgos relacionados con la protección de información sensible y la propagación de sesgos. Las empresas deben evaluar cuidadosamente las opciones disponibles: mientras que herramientas como Copilot de Microsoft o Gemini de Google ofrecen soluciones empresariales con mayores garantías de privacidad, otras organizaciones están optando por personalizar modelos de IA basados en Large Language Models (LLMs) de open source (código abierto), como Llama de Meta, Mistral o DeepSeek. Tomar la decisión adecuada en este entorno no es tarea fácil y dependerá de la estrategia de cada cooperativa. Esta decisión estará marcada por la urgencia en implementar soluciones rápidas con impacto inmediato o la necesidad de una solución a largo plazo más personalizada. Si la prioridad es lograr quick wins (ganancias inmediatas) muchas cooperativas optarán por desarrollos rápidos basados en modelos propietarios con licenciamiento, permitiendo una adopción ágil con menor carga técnica inicial. En cambio, cuando la complejidad del problema, la criticidad de la privacidad de los datos o el nivel de personalización requerido sean elevados, será más conveniente desarrollar soluciones on-premise aprovechando modelos open source. La elección no solo dependerá de los recursos tecnológicos y humanos disponibles, sino también del horizonte estratégico de cada cooperativa.

IA Generativa en el Día a Día: herramientas y evolución

Actualmente, existen herramientas de propósito general que dominan el mercado, como Chat- GPT, Gemini, Grok, Claude o DeepSeek, cuyas capacidades evolucionan día a día. Al mismo tiempo, están surgiendo soluciones especializadas para tareas concretas, como Napkin, diseñada para capturar y organizar ideas de forma inteligente o Jasper, para tareas específicas del nicho de marketing y comunicación. Este fenómeno apunta a un futuro en el que coexistirán IA generalistas y herramientas hiperespecializadas o verticales, compitiendo por nichos específicos del mercado.

El Futuro de la IA Generativa: ¿qué nos espera en los próximos 10 años?

Si la evolución de la IAG ha sido vertiginosa en los últimos dos años, ¿qué podemos esperar en la próxima década? Es probable que veamos modelos de IA más eficientes y sostenibles, integrados de manera más natural en nuestro entorno de trabajo y vida cotidiana. También es posible que se desarrollen regulaciones más estrictas para garantizar un uso ético y seguro de la tecnología. En el ámbito empresarial, la personalización de modelos será clave, permitiendo que cada organización cuente con soluciones adaptadas a sus necesidades específicas de una forma segura y respetando los valores éticos de la organización. Sam Altman, CEO de OpenAI, recientemente ha hecho unas declaraciones en las que pronostica un avance más exponencial en los siguientes dos años, del que hemos vivido desde la aparición de ChatGPT. Es difícil pronosticar qué capacidades tendremos en un par de años.

Conclusión: adaptación y aprendizaje constante

Nos encontramos ante una revolución tecnológica que transformará nuestra forma de trabajar y comunicarnos. Las cooperativas de MONDRAGON, con su espíritu innovador y colaborativo, tienen la oportunidad de liderar esta transformación si logran integrar la IA Generativa de manera estratégica. Para ello, será fundamental capacitar a los equipos en el uso de estas herramientas, revisar procesos y fomentar una cultura de adaptación y aprendizaje continuo. En este nuevo escenario, la clave no es temer a la IA, sino aprender a convivir con ella y aprovechar todo su potencial siempre desde la capacitación y actualización constante.