La inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes protagonistas de la transformación empresarial. Cada semana aparecen nuevas capacidades, asistentes más avanzados, agentes capaces de ejecutar tareas y herramientas que prometen hacer en minutos trabajos que antes requerían horas. Ante este escenario, es fácil que surja una pregunta dentro de cualquier organización: “¿Y esto no podríamos hacerlo con IA?”
La respuesta, muchas veces, será sí. Técnicamente, cada vez podemos hacer más cosas con inteligencia artificial. Pero esa no es la pregunta importante. La verdadera cuestión es: ¿merece la pena hacerlo con IA?
Tabla de contenidos
- La IA está en todas partes, pero ¿realmente la necesitas?
- Antes de hablar de IA: mejorar, digitalizar, automatizar o aplicar inteligencia artificial
- ¿Cuándo sí merece la pena apostar por la IA?
- ¿Y cuándo no necesitas inteligencia artificial?
- Copilotos, agentes y soluciones a medida: no todo proyecto de IA es igual
- ¿Hasta dónde queremos que llegue la IA?
- 8 preguntas antes de iniciar un proyecto de inteligencia artificial
- IA sí, pero con un propósito
La IA está en todas partes, pero ¿realmente la necesitas?
La evolución de la inteligencia artificial está ampliando enormemente el abanico de posibilidades de las empresas. Hemos pasado de utilizarla principalmente para hacer preguntas, generar un texto o resumir un documento a plantearnos escenarios donde la IA puede ayudar en trabajos completos, ejecutar tareas e incluso perseguir objetivos de manera continuada.
El problema aparece cuando confundimos “es posible hacerlo con IA” con “la IA es la mejor forma de hacerlo”. Y es que, un buen proyecto de inteligencia artificial debería empezar por algo mucho menos tecnológico: entender el problema. La IA llega después. Por eso, en nuestro webinar de octubre nuestros expertos en IA te explican qué aporta realmente la IA a una empresa y en qué situaciones merece la pena invertir.
Antes de hablar de IA: mejorar, digitalizar, automatizar o aplicar inteligencia artificial
Ante una necesidad empresarial existen diferentes respuestas posibles.
- Mejorar el proceso
Hay situaciones en las que el problema no es tecnológico, sino que está en el propio diseño del proceso: tareas duplicadas, responsables que no están claramente definidos, información que no se registra correctamente, pasos innecesarios…
En estos casos, introducir la inteligencia artificial sin corregir estas ineficiencias puede provocar simplemente que hagamos más rápido un proceso que sigue estando mal diseñado.
- Digitalizar
También podemos encontrarnos con procesos donde la información continúa dispersa o las tareas están desconectadas entre sí. Antes de pensar en IA, puede ser necesario digitalizar y centralizar esa información para disponer de una base sólida sobre la que trabajar.
- Automatizar
Cuando una tarea responde a reglas conocidas y repetitivas, la automatización suele ser una alternativa más sencilla.
Por ejemplo: si ocurre X, hacemos Y. Enviar una alerta cuando llega determinada fecha, actualizar un estado, trasladar información entre aplicaciones o ejecutar una acción cuando un importe supera cierto límite son procesos basados en reglas.
- Aplicar inteligencia artificial
La IA empieza a cobrar especial sentido cuando entramos en terrenos donde necesitamos interpretar, generar, clasificar, extraer información o recomendar.
Por ejemplo, interpretar documentos con estructuras diferentes, trabajar con texto libre, extraer determinados datos de cientos de PDFs o consultar grandes volúmenes de conocimiento mediante lenguaje natural.
¿Cuándo sí merece la pena apostar por la IA?
Aunque cada proyecto requiere un análisis propio, existen algunas situaciones que nos indican que la inteligencia artificial puede ser una buena alternativa.
Una de ellas aparece cuando trabajamos con información variable o no estructurada. Pensemos en documentos de diferentes proveedores cuyo contenido es similar, pero cuyos formatos cambian continuamente. Una automatización basada exclusivamente en reglas puede tener dificultades para identificar la información, mientras que la IA puede interpretar el documento, clasificarlo y extraer los datos necesarios.
También aporta valor cuando necesitamos trabajar con grandes volúmenes de contenido, generar información, resumir documentación, clasificar información o realizar recomendaciones.
Un buen ejemplo está en Recursos Humanos. Si queremos redactar ofertas de empleo, trabajar sobre currículums o resumir entrevistas, herramientas como Microsoft 365 Copilot pueden ayudar a trabajar directamente sobre el contenido utilizado por los empleados en sus aplicaciones habituales. Sin embargo, si queremos construir una base de conocimiento documental fiable, probablemente necesitaremos combinar gestión documental, inteligencia documental y automatizaciones.
Es decir, incluso dentro de los escenarios donde la IA tiene sentido, no existe una única forma de aplicarla.
¿Y cuándo no necesitas inteligencia artificial?
Esta es probablemente la pregunta que menos se hace y una de las más importantes.
Si una tarea sigue siempre las mismas reglas, los datos están perfectamente estructurados y conocemos de antemano qué debe ocurrir ante cada situación, probablemente no necesitamos IA. Una automatización convencional será normalmente más sencilla y predecible.
Tampoco es recomendable empezar por la IA cuando ni siquiera hemos definido claramente el problema.
Cuanto más concreto es el problema, más fácil resulta determinar si necesitamos inteligencia artificial, automatización, integración entre sistemas o una combinación de varias tecnologías.
Y existe un tercer escenario especialmente importante: situaciones donde hay riesgo, excepciones o necesidad de criterio humano.
En estos casos, la IA puede ayudar a preparar la información o realizar una primera propuesta, pero la decisión final debe continuar en manos de una persona.
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Copilotos, agentes y soluciones a medida: no todo proyecto de IA es igual
No es lo mismo pedir ayuda a un agente para resumir documentos que delegar un trabajo completo o construir una solución integrada en los procesos de la organización.
Podemos pensar en diferentes formas de trabajar con IA: consultar y recibir asistencia, colaborar con ella, delegar trabajos, construir soluciones o utilizar agentes capaces de trabajar sobre determinados objetivos. Y, además, siguen existiendo las soluciones desarrolladas específicamente alrededor de los procesos de una organización.
La elección dependerá de factores como la complejidad de la tarea, los sistemas con los que necesitamos integrarnos, la información utilizada y el nivel de autonomía que queremos conceder.
Por eso, no hay una modalidad mejor que otra. Hay una modalidad más adecuada para cada necesidad.
¿Hasta dónde queremos que llegue la IA?
La IA puede limitarse a responder proporcionando información; puede asistir, preparando contenidos o recomendaciones; puede colaborar con una persona sobre un resultado; puede recibir un trabajo completo que queremos delegar; puede ayudar a construir una solución; e incluso puede trabajar de manera persistente sobre un objetivo.
Pero existe una regla muy sencilla: a mayor autonomía, mayor necesidad de control.
No todos los procesos deberían llegar al último escalón. Y que técnicamente la IA pueda ejecutar una acción sin intervención humana no significa que sea recomendable permitirlo.
Los permisos, la seguridad, la calidad de los datos, la trazabilidad, el impacto de un posible error y las excepciones del proceso tienen que formar parte del diseño desde el principio.
8 preguntas antes de iniciar un proyecto de inteligencia artificial
Antes de decidir tecnología, podemos aplicar un pequeño lienzo de decisión.
- Problema: ¿qué necesidad queremos resolver?
- Resultado: ¿qué salida concreta esperamos conseguir?
- Modalidad: ¿necesitamos un copiloto, automatización, agente o una solución a medida?
- Autonomía: ¿la IA propone, ejecuta previa validación o actúa de manera persistente?
- Datos: ¿qué información necesita y está preparada para utilizarse?
- Gobierno: ¿quién puede crear, utilizar, compartir y supervisar la solución?
- Coste: ¿qué inversión o consumo genera y compensa respecto al valor obtenido?
- Piloto: ¿cómo podemos probar la idea de forma acotada antes de escalar?
Si no podemos responder con claridad ni siquiera a las primeras preguntas, probablemente todavía no ha llegado el momento de elegir tecnología.
IA sí, pero con un propósito
La inteligencia artificial nos permite abordar problemas que hace apenas unos años habrían requerido mucho más tiempo, inversión o directamente no habría sido posible resolver. Precisamente, por eso, el reto ahora no consiste en encontrar lugares donde utilizarla. Es muy fácil encontrarlos.
El verdadero reto está en elegir bien.
Empezar por el problema y no por la tecnología. Entender el proceso. Diferenciar qué debemos mejorar, qué podemos automatizar y dónde necesitamos realmente inteligencia artificial. Decidir cuánto queremos delegar. Mantener la intervención humana allí donde aporta criterio y control. Y empezar por proyectos acotados que permitan medir resultados antes de crecer.
Porque la mejor estrategia de inteligencia artificial no es la que consigue introducir IA en todos los procesos. Es la que consigue utilizarla justo donde genera valor.
Si en tu empresa ya han surgido ideas del tipo “esto podríamos hacerlo con IA”, quizá el siguiente paso no sea empezar a desarrollarlas, sino analizar cuáles merecen realmente convertirse en un proyecto.
En Aitana podemos ayudarte a identificar esos casos de uso, priorizar las oportunidades con mayor impacto y diseñar un proyecto que combine procesos, automatización e inteligencia artificial con sentido. Cuéntanos qué quieres resolver y estudiemos cuál es la mejor forma de hacerlo.