La implementacón de la inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad para muchas empresas. Sin embargo, en medio del entusiasmo por adoptarla, también aparecen errores que pueden salir costosos.
El reto es saber cuándo la IA realmente agrega valor y cuándo no es necesaria.
“Cuando no hay una estrategia clara, controles de seguridad o personas capacitadas para supervisar los resultados de la IA, las empresas terminan acumulando problemas que después exigen más trabajo para corregirse”, advierte Carlos Zambrano, director Senior de Tecnología de CloudOps en Globant, quien agrega que uno de los errores más comines que están cometiendo algunas organizaciones es asumir que la IA puede tomar decisiones sin revisión humana.
A ese efecto lo llama deuda técnica: una acumulación de problemas que no se resuelven en el momento de la implementación y que, con el tiempo, obligan a invertir más recursos, tiempo y dinero para corregir fallas que pudieron evitarse desde el inicio con una mejor planeación.
IA por moda: el riesgo de usarla sin necesitarla
Otro error común es adoptar inteligencia artificial por presión del entorno, más que por una necesidad real del negocio. Según Zambrano, muchas empresas la están implementando porque sienten que deben hacerlo para no quedarse atrás, aunque el problema que intentan resolver no necesariamente requiera esta tecnología.
"Es como un miedo a quedarse afuera así no la necesites. Ese impulso puede llevar a consumir plataformas sin retorno claro, destinar equipos a proyectos poco estratégicos y dejar de lado soluciones más simples, como una hoja de cálculo, un tablero de visualización o una mejora en los procesos internos".
Por eso, antes de empezar, las organizaciones deberían hacerse una pregunta básica: ¿qué problema concreto queremos resolver y la inteligencia artificial es realmente la mejor forma de hacerlo?
Ese plan también debería empezar por casos de uso de bajo riesgo. “Yo no comenzaría con procesos críticos de la empresa. Si uno va a empezar con ejercicios de adopción, comencemos con casos de uso no tan críticos, que no sean el core de la empresa”, recomienda.
La adopción, además, no puede limitarse a instalar una herramienta. Implica preparar a las personas para incorporarla de forma responsable en su trabajo diario, entender qué información pueden compartir, cuáles son los límites de uso y cómo deben validar los resultados.
Capacitar en IA no basta si se pierden las bases
La tercera falla está relacionada con la formación. Aunque algunas empresas están capacitando a sus equipos en inteligencia artificial, Zambrano advierte que algunas están dejando de lado conocimientos fundamentales en infraestructura, datos, bases de datos, seguridad y arquitectura tecnológica.
“De qué sirve saber tanta IA si no hay cosas básicas de infraestructura, si no sé cosas básicas de datos o de bases de datos. Eso también se nos va a devolver como deuda técnica”, señala.
Para el profesor de la Maestría en Arquitecturas de Tecnologías de Información de la Universidad de los Andes, el uso efectivo de IA depende de tener profesionales con bases sólidas. No basta con aprender a usar herramientas o modelos generativos. En entornos empresariales, especialmente en industrias reguladas o con aplicaciones críticas, se necesitan personas capaces de entender dónde corre la tecnología, cómo se administran los datos, qué permisos se requieren y qué riesgos pueden aparecer.
Seguridad, reputación y dinero: los riesgos de una mala implementación de la IA
Automatizar procesos sin revisar primero los datos, los flujos de trabajo y las capacidades internas puede exponer a las empresas a varios riesgos. El primero es económico: invertir en IA sin obtener retorno. El segundo, y quizá más difícil de reparar, es reputacional.
Un error en una solución basada en IA puede derivar en respuestas incorrectas a clientes, decisiones injustas, exposición de información sensible o fallas de seguridad. En palabras de Zambrano, “por un error en la IA puedo cometer algún problema de seguridad y exponer algunos datos o puedo ofrecerle a algún cliente una información que no es certera”.
El manejo de información es uno de los puntos más delicados. Subir bases de datos, documentos con transacciones, información de clientes o datos internos a modelos de IA sin controles adecuados puede comprometer la seguridad de la organización. No basta con decirle a la herramienta que no use cierta información: se requieren controles técnicos, reglas claras, capacitación y monitoreo.
Entre esos controles están los guardrails, es decir, límites y mecanismos de seguridad que ayudan a definir qué información se puede enviar a la IA, qué tipo de respuestas se permiten y cómo se supervisa la interacción entre personas, sistemas y modelos.
Medir para saber si realmente funciona
Otro punto clave es medir. Las empresas no deberían implementar IA solo porque otros lo están haciendo, sino porque pueden demostrar que genera valor. Para eso, deben definir indicadores según el tipo de uso.
Si la IA se usa para aumentar la productividad de un equipo, se pueden medir tiempos de entrega, calidad del trabajo, reducción de errores, satisfacción de los usuarios internos o aceptación de las recomendaciones que genera la herramienta. Si se usa en un proceso de negocio, como admisiones, atención al cliente o análisis de solicitudes, la medición debe enfocarse en precisión, equidad, seguridad, impacto en el servicio y consecuencias de los errores.
La pregunta no es solo si la IA hace más rápido un proceso, sino si lo hace mejor, de forma segura y con resultados confiables.
La IA no reemplaza el conocimiento: lo potencia
Aunque algunas empresas ven la IA como una forma de reducir personal, Zambrano advierte que ese enfoque puede ser riesgoso si se pierde el conocimiento acumulado en los equipos. En algunos casos, las organizaciones eliminan cargos, pero luego deben volver a contratar porque descubren que el conocimiento crítico estaba en las personas.
Una visión más sostenible es usar la IA para potenciar capacidades: desarrollar productos más rápido, mejorar servicios, reducir tareas repetitivas y liberar tiempo para actividades de mayor valor. Sin embargo, eso exige un cambio cultural. Las personas deben aprender a trabajar con estas tecnologías y las organizaciones deben acompañar esa transición con formación, divulgación e involucramiento temprano de los equipos.
Al final, la advertencia es clara: la IA no resuelve todos los problemas. Usarla sin necesidad, sin estrategia y sin supervisión puede convertirse en una fuente de costos, errores y riesgos. “Si implemento IA por miedo a quedarme desactualizado, voy a cometer muchos errores que después se van a devolver en más trabajo y más costo económico”, concluye Zambrano.
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