La inteligencia artificial está presente en nuestro día a día y ha llegado para quedarse. Ya no es opcional: se ha convertido en la herramienta que marca la diferencia y que tiene el potencial de potenciar nuestras capacidades. En particular, la inteligencia artificial generativa no solo acelera resultados, sino que nos permite enfocarnos en lo que realmente importa.

De acuerdo con diversos estudios, el 63% de las organizaciones planea incorporar IA en sus operaciones cotidianas. El dilema actual ya no es si adoptarla, sino cómo hacerlo de la manera correcta.

Sin embargo, lo preocupante es que un porcentaje muy alto de estos proyectos no prospera: se estima que hasta un 95% fracasa. Una de las principales razones es la forma equivocada en que se está incluyendo esta tecnología en las organizaciones. Muchas veces la adopción responde más a la ansiedad de “no quedarse atrás” o a la necesidad de parecer innovadores, que a un análisis real de las necesidades del negocio.

La prisa por “subirse al tren de la IA” nos lleva a aplicar la tecnología como una solución universal, cuando en realidad no lo es. La pregunta clave no debería ser:

“Cómo usamos IA en lo que sea”

sino

“Cuáles son nuestros verdaderos problemas y si la IA es la solución adecuada para ellos”.

La IA debe integrarse para marcar una diferencia estratégica, no solo para seguir una moda.

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Cómo decidir de manera más acertada sobre la incorporación de la IA

No existe una receta mágica ni un antídoto infalible para evitar fracasos en proyectos de inteligencia artificial. Cada iniciativa es única y está influenciada por múltiples factores. Sin embargo, antes de embarcarnos en cualquier implementación, es fundamental aplicar una serie de filtros que nos ayuden a discernir si realmente tenemos un caso de uso adecuado, si es viable y si nuestras expectativas están bien definidas. Solo así podremos tomar decisiones informadas.

Paso 1: Identificar problemas reales, dolores reales

El punto de partida no debe ser la tecnología, sino las necesidades auténticas del negocio o de tu día a día. Son esos “dolores” los que deben marcar el rumbo.

Detectar áreas de mejora que resuelvan una problemática concreta permite justificar la inversión y definir con claridad qué buscamos resolver y cuál es el resultado esperado. En otras palabras, las decisiones deben ser guiadas por necesidades reales y no por la moda tecnológica.

Si pensamos en inteligencia artificial generativa, conviene analizar el entorno y hacerse preguntas como:

• ¿Existen procesos repetitivos que consumen demasiado tiempo?
• ¿Hay tareas que limitan el enfoque en lo realmente importante?
• ¿De qué actividades tediosas y costosas nos gustaría deshacernos?

Ejemplo:

Imagina un equipo especializado de investigadores que, en lugar de profundizar en sus líneas de estudio, pasa gran parte del día respondiendo consultas académicas básicas. La información está dispersa en miles de documentos, y gran parte de su jornada se destina a recopilar y compilar material. Este tipo de tareas repetitivas y de bajo valor estratégico son candidatas ideales para ser optimizadas con IA generativa.

En la experiencia de usuario, podemos mejorar la atención interna y externa: equipos de soporte responden preguntas repetitivas en lugar de mejorar plataformas. Automatizar estas consultas con IA maximiza el uso del tiempo de los recursos técnicos y agiliza la atención del usuario final.

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Paso 2: Medir el impacto potencial

Un principio clave: lo que no se mide, no se puede mejorar. Muchas iniciativas de IA no fracasan porque la tecnología no funcione, sino porque no logran demostrar un retorno de inversión que justifique los recursos involucrados.

Al identificar los puntos de mejora, debemos establecer un ranking de beneficios esperados, definiendo desde el inicio cómo mediremos el impacto. Algunos criterios útiles son:

• Tiempo ahorrado: Horas de trabajo liberadas en el equipo.
• Reducción de costos: Eliminación de procesos manuales que abaratan producción, servicio o tiempos de entrega.
• Incremento de ingresos: Nuevas capacidades o mejor experiencia del cliente que se traduzca en mayores ventas o retención.
• Mejora de calidad: Reducción de errores, mayor consistencia y experiencia confiable.
• Escalabilidad: Capacidad de atender un mayor volumen de trabajo sin aumentar recursos de forma proporcional.

Ejemplo práctico:

Generación de historias de usuario: inicialmente cada historia tomaba 4 a 8 horas. Un proyecto con 47 historias representaba más de 200 horas de esfuerzo. Con IA generativa, el tiempo por historia se redujo a 5-30 minutos, logrando ahorro de recursos, mejor calidad y reducción de tiempo de entrega.

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Paso 3: Evaluar la viabilidad técnica

No todos los problemas son aptos para IA generativa. La clave está en reconocer la naturaleza del problema:

• Problemas deterministas: Siempre requieren la misma respuesta, explicable paso a paso. Ejemplo: conciliaciones contables, cálculos matemáticos, balanceo de ecuaciones químicas. Estos corresponden al cómputo tradicional o a modelos clásicos de machine learning, no a IA generativa.
• Problemas probabilísticos: La respuesta puede variar según el contexto, sin una única solución “correcta”. Aquí la IA generativa brilla: generación de texto, resúmenes, preguntas y respuestas, análisis de imágenes, entre otros.

Ejemplo real:

Conciliación de cajeros: exige precisión y trazabilidad, un caso para cómputo tradicional. La IA puede actuar como asistente, pero no ejecutar la conciliación.

Casos híbridos:

En soporte técnico, la IA generativa puede analizar sentimiento y clasificar texto, mientras que la contabilización de horas corresponde al cómputo tradicional. El valor está en integrar ambos mundos.

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Paso 4: Validación técnica rápida

Antes de invertir en una prueba de concepto formal, conviene realizar una validación rápida que evitará que iniciemos una etapa más avanzada y nos decepcionemos, el objetivo de esta validación rápida es :

• Detectar posibles brechas tempranas.
• Confirmar disponibilidad de datos en cantidad, calidad y formato adecuado.

Ejemplos:

• Test rápido con actas de junta directiva: permite generar resúmenes y preguntas y respuestas.
• Chatbot de soporte: verifiquemos los datos sabemos que se tiene información de los casos, pero validemos que la documentación de los workarounds y de las soluciones estén presentes antes de desarrollar la POC. Es común encontrar que los datos no son lo que el patrocinador realmente pensaba que eran.

Por otra parte, esta fase ayuda a ubicar el caso de uso en alguno de los cuerpos de una pirámide, llamemosla pirámide de complejidad técnica entre mas arriba nos ubiquemos en el cuerpo de la misma, mayor será el costo de implementación, propongo esta valoración de complejidad:

1. Primer cuerpo de la pirámide, su base: Corresponde a los escenarios que pueden ser resueltos con un buen prompt sobre modelo existente, solo debemos escoger los mejores modelos para la situación en la siguiente fase.
2. Segundo cuerpo RAG (Retrieval Augmented Generation): Estas soluciones requieren conocimiento propio y la capacidad del modelo. Por ejemplo, necesitamos facilitar las actas de la sesiónes, bases de datos estructuradas o no, entre otros.
3. Tercer cuerpo el afinamiento especializado: es tan particular la respuesta tan especializada que aunque le damos información de la empresa no lo logramos, entonces tenemos que subir aun mas y afinar ese modelo.
4. La cúspide construir: Ligas mayores, estamos hablando de desarrollo de modelos propios, reservado para problemas de gran escala, gran complejidad, muchísima especialización.

Un gran porcentaje de fracasos proviene de construir soluciones propietarias innecesarias. La recomendación: avanzar gradualmente.

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Paso 5: Prueba de Concepto (POC)

Después de los pasos anteriores, llegamos a la POC su objetivo centrarse en lo que realmente importa, se limita en tiempo y alcance, no interesa interfaz, usabilidad, lo que permita establecer que lo medular del proyecto es lograble y alcanzable por lo tanto su objetivo principal es:

• Definir el alcance el core del problema.
• Validar viabilidad técnica y práctica.
• Diseñar arquitectura inicial y resolver iterativamente los desafíos.
• Descarta rápidamente si no funciona la solución

Acciones clave:

• Definir arquitectura deseada.
• Evaluar modelos disponibles: esto no es una receta todo depende del caso de uso y podemos estudiar los modelos disponibles ( mas de 160 en Amazon Bedrock) y aplicar evaluaciones automatizadas donde obtendremos rendimiento y métricas técnicas y aplicar como siempre el criterio humano (pertinencia, usabilidad, alineación con el negocio, costo, hasta gustos y preferencias).

La POC tiene su foco en dos factores críticos: correctitud y costo. Ahora bien una vez que desarrollamos la POC, sabemos si se puede avanzar con este proyecto, elaborarlo completamente ya con mucha más confianza, lo más valioso es que tenemos resultados tangibles, expectativas claras y hasta un vistazo de los costos de la implementación.

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Conclusión

La incorporación de IA generativa no debe ser por moda o miedo. Es un paso estratégico que exige:

• Claridad de objetivos.
• Medición de impacto.
• Validación técnica.
• Experimentación controlada.

Los cinco pasos presentados —identificación de problemas reales, medición de impacto, evaluación de viabilidad, validación rápida y POC— forman un marco que permite avanzar con seguridad y reducir riesgos.

El éxito no depende solo del modelo o la infraestructura, sino de alinear la tecnología con las necesidades del negocio, priorizar por impacto y avanzar iterativamente.

Palabra clave: intencionalidad. Adoptar la IA con propósito permite transformar procesos, acelerar innovación y liberar talento humano para enfocarse en lo importante. Con estrategia y método, todos podemos ser parte de las grandes ligas de la IA.