La IA ya llegó a las empresas, pero el verdadero riesgo es implementarla mal

La inteligencia artificial no es un experimento aislado de algunas empresas, sino que es una tecnología cuya utilización crece de manera exponencial (aun con detractores y resguardos), y se ha convertido en una variable de negocio.

En ese nuevo escenario, los especialistas ponen el foco sobre un problema que empieza a repetirse en empresas de todos los tamaños: querer incorporar IA sin una planificación profunda, sin objetivos claros y sin una conexión real con los procesos del negocio.

“Implementar IA no consiste en sumar herramientas por tendencia, sino en integrar soluciones concretas a la operación diaria, para automatizar tareas repetitivas, optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y responder con más velocidad a un mercado cada vez más exigente”, expresó Fernando Cabello, CEO de Tec5, empresa liderada por y especializada en el desarrollo de soluciones de IA para PyMes en LATAM.

El problema de la mala interpretación

“Los primeros resultados suelen aparecer cuando la IA se aplica sobre tareas repetitivas que ya consumen muchas horas del equipo, como clasificación de consultas, carga de datos, ordenamiento de información, automatización de respuestas, seguimiento comercial o soporte al cliente”, explica el experto.

Y resalta que “lo que mejor funciona, al principio, no suele ser la automatización más ambiciosa, sino la más repetitiva. Ahí es donde la empresa empieza a liberar tiempo, ordenar procesos y ver impacto real”.

Las claves para que funcione

Hoy la inteligencia artificial ya está generando resultados concretos en cinco ejes: automatización operativa, atención al cliente, ventas y marketing, análisis de datos para decisiones de negocio y ciberseguridad.

La clave es no intentar transformar toda la operación de golpe, sino avanzar con un proceso ordenado: definir el problema, revisar datos y sistemas, elegir la solución adecuada, lanzar un piloto, medir resultados y recién después escalar.

“Muchas empresas se frenan porque creen que primero tienen que elegir la tecnología perfecta. En realidad, lo más importante es empezar con una solución útil, bien integrada y alineada con el caso de uso”, expuso Cabello.

El error más común

Para el directivo, el error más común no es tecnológico sino estratégico. Empresas que quieren implementar agentes, automatizaciones o herramientas generativas, sin haber revisado antes la calidad de sus datos, la madurez de sus sistemas o la capacidad del equipo para adoptar el cambio.

Por eso, insiste en que “cualquier implementación seria debe contemplar infraestructura, integración con sistemas existentes, capacitación interna, monitoreo continuo y criterios de seguridad. Escalar sin control puede salir caro. La IA genera valor cuando crece sobre una base sólida, no cuando se expande por entusiasmo sin una hoja de ruta clara”.

“La discusión ya no pasa por si una empresa va a usar inteligencia artificial o no. La verdadera diferencia va a estar en cómo la implemente, con qué objetivo y con qué capacidad para convertirla en resultados”, concluyó Cabello.