La brecha entre la experimentación con IA y su impacto continúa ampliándose, con muchas organizaciones que aún luchan por convertir el impulso en valor. Parte de esto se debe a que las empresas carecen de los marcos necesarios para traducir el potencial de la IA en resultados que se escalen en toda la empresa, y la otra parte proviene de un desajuste más profundo sobre cómo debe usarse, gobernarse e integrarse la IA en los procesos existentes.
"Todavía estamos al comienzo de la IA, y las personas no siempre entienden lo que puede hacer o cuáles son sus limitaciones", dice Adrien Le Gouvello, reciente socio de super{set} AI Advisors y cofundador de Lucenn. Habiendo pasado más de una década guiando a empresas Fortune 100 y compañías en etapa inicial a través de este desafío exacto, ha visto cuán cruciales son los cimientos sólidos para que la IA genere un impacto significativo. La IA tiene éxito solo cuando las empresas definen problemas solucionables, construyen marcos en torno a flujos de trabajo reales, involucran a los usuarios desde el principio, adaptan soluciones a sus necesidades e incorporan una gobernanza responsable desde el inicio.
La IA escalable comienza con problemas claros y solucionables
"Las empresas no saben cómo desglosar sus deseos en piezas solucionables para la IA", dice. Esta falta de especificidad es la primera barrera para la adopción escalable. Imagina preguntarle a un Agente de IA cómo llegar a la luna sin ofrecer contexto como ubicación o recursos. Un prompt incompleto inevitablemente conducirá a una respuesta inexacta porque el sistema carece de la información necesaria para razonar de manera efectiva.
La IA funciona mejor cuando las organizaciones proporcionan entradas detalladas y estructuradas que fundamentan el modelo en la realidad. Por eso la ingeniería de contexto ha superado a la ingeniería de prompts en importancia. "Cada modelo es diferente", dice, y cada uno depende del encuadre correcto para entregar resultados significativos y confiables.
Una vez que el problema está claro, el trabajo se desplaza hacia el diseño de marcos que permitan a la IA ofrecer valor repetible. Aquí es donde muchas empresas se estancan. Los ejecutivos a menudo diseñan soluciones de IA de arriba hacia abajo sin involucrar a las personas que las usarán día a día. El resultado son herramientas que parecen prometedoras en teoría pero fracasan en la práctica. Es un escenario que ve a menudo. "El ochenta por ciento de los pilotos permanecen en fases piloto", dice, porque las soluciones no reflejan los flujos de trabajo reales. Cuando eso sucede, los usuarios se desvinculan y la adopción colapsa rápidamente.
Convertir los desafíos de adopción en marcos accionables
Su remedio es incorporar a los usuarios en el proceso desde el primer día. "Si no involucras al vendedor en el proceso desde el principio, ¿cómo puedes esperar que el usuario realmente lo use?" Sus perspectivas dan forma a las decisiones de diseño, y su participación los convierte en campeones que ayudan a escalar el producto en toda la organización.
Es un principio que se sitúa en el centro de su enfoque más amplio, y que traduce en tres acciones prácticas que ayudan a las empresas a pasar de la experimentación al valor en toda la empresa.
1. Comprender profundamente el proceso. Los líderes deben analizar cómo se realiza actualmente el trabajo, qué información es más importante y dónde la fricción ralentiza el progreso. La mejora, no la replicación, se convierte en el objetivo. A menudo, las soluciones de IA más impactantes surgen no de reproducir un flujo de trabajo sino de reimaginarlo.
2. Involucrar a los usuarios temprano y con frecuencia. Su perspectiva crea relevancia, y su propiedad fortalece la adopción. Cuando los usuarios sienten que la solución refleja sus necesidades reales, naturalmente la defienden.
3. Adaptar soluciones en lugar de confiar únicamente en herramientas prediseñadas. Muchas plataformas ofrecen capacidades básicas sólidas solo para cubrir parte del problema. La personalización garantiza que los sistemas de IA aborden el alcance completo de las necesidades de una organización. "Profundizar un poco más" es a menudo lo que desbloquea el valor real.
La IA responsable protege la confianza y acelera la escala
Incluso con la estructura correcta, la IA no puede, y no debe, escalar sin salvaguardas. Las prácticas de IA responsable convierten la experimentación en resultados en los que las organizaciones pueden confiar, creando la estabilidad necesaria para una adopción generalizada.
Las empresas hoy navegan por presiones regulatorias, riesgos legales y preocupaciones crecientes sobre la privacidad de datos y alucinaciones, lo que hace que proteger la información propietaria sea un punto de partida no negociable. Eso comienza con la construcción de arquitecturas seguras, etiquetando datos sensibles apropiadamente y previniendo la exposición no intencionada. Casos recientes de alto perfil, incluidas empresas globales multadas por inexactitudes generadas por IA, subrayan cuán frágil se vuelve la confianza cuando faltan estas barreras de protección.
"Las alucinaciones son un hecho", dice, por lo que las organizaciones necesitan capas de evaluación que validen continuamente los resultados. La última salvaguarda es la participación humana. La IA debe informar las decisiones, no reemplazarlas. Los humanos evalúan si los resultados pasan una básica "prueba de olfato", verifican la precisión y mantienen la responsabilidad.
La capacitación de los empleados también es esencial para garantizar que cada usuario comprenda tanto el potencial como el riesgo. Cuando las personas saben cómo usar la IA de manera responsable, las empresas ganan confianza para escalar.
Construyendo marcos de IA duraderos
La IA escalable no comienza con la tecnología. Comienza con una definición precisa del problema, una comprensión profunda de los procesos, un desarrollo impulsado por el usuario y un diseño arquitectónico responsable. Cuando las organizaciones adoptan estos principios, la IA se convierte en el catalizador para una transformación medible en lugar de un experimento estancado. "Quieres que la IA trabaje para ti, no a tu alrededor, y eso solo sucede cuando los cimientos son correctos".
Los lectores pueden conectar con Adrien Le Gouvello en LinkedIn para más información.
