La IA generativa se consolida como herramienta de transformación

Lejos de ser únicamente una herramienta de eficiencia o reducción de costes, la IA generativa ofrece a las empresas la posibilidad de diferenciarse, innovar y evolucionar más rápido que sus competidores, siempre que se gestione con criterio y visión a largo plazo.

En este momento, las empresas se encuentran en distintos grados de madurez en cuanto a la adopción de la IA. Mientras algunas ya han desarrollado un track record sólido de casos de uso exitosos, muchas otras continúan todavía explorando y testando su aplicabilidad. Una de las tendencias destacadas es la utilización de herramientas generativas para interactuar con datos de forma autónoma, reduciendo la dependencia de equipos técnicos y facilitando el acceso a la información.

El desarrollo de software asistido por IA ha supuesto una revolución tanto en la definición de requisitos como en la velocidad y calidad de entrega, permitiendo incluso a perfiles no técnicos participar en la creación de aplicaciones funcionales.

 

Obstáculos a superar

Aunque la IA generativa ya está generando valor tangible en ámbitos como el desarrollo de software, la automatización de procesos o la generación de contenidos, su adopción todavía enfrenta barreras importantes. Uno de los obstáculos más recurrentes sigue siendo la resistencia al cambio y la brecha de conocimientos entre distintos perfiles dentro de las organizaciones. La falta de comprensión sobre el funcionamiento y las limitaciones de estas herramientas puede derivar en expectativas poco realistas o en desconfianza ante errores puntuales.

En este sentido, es clave identificar a los perfiles adecuados dentro de las empresas que puedan actuar como embajadores internos, promover una cultura de aprendizaje continuo y acompañar los procesos de adopción con una comunicación clara y realista.

En cuanto a la medición del impacto y el retorno de inversión (ROI), es difícil de cuantificar los beneficios de la IA generativa con métricas tradicionales, siendo necesario desarrollar KPIs personalizados y orientados al impacto real en los procesos de negocio.

También es necesario seleccionar cuidadosamente los casos de uso a escalar, priorizando aquellos que generen valor tangible, permitan ahorrar costes o mejoren significativamente la productividad. Esa escalabilidad, tanto técnica como económica, es otro punto clave dada la complejidad que puede surgir cuando se multiplican las licencias, los agentes implicados y los costes de infraestructura.

En suma, se necesita establecer una gobernanza clara, no solo sobre los datos, sino también sobre los agentes y herramientas que surgen espontáneamente dentro de las compañías. La organización del conocimiento, el control de calidad y la visión estratégica son esenciales para evitar la dispersión de esfuerzos y maximizar el retorno de las iniciativas de IA.