Se ha dicho en múltiples ocasiones a lo largo de los últimos meses / semanas que la IA ha pasado a una nueva fase en la que ahora lo que se busca es lograr retornos y beneficios. Es decir, las empresas (las maduras digitales) se afanan en lograr generar valor con la inteligencia artificial.
Muchas se encuentran en “limbo de los pilotos”, que viene a ser la brecha entre lo que la tecnología puede hacer y lo que las organizaciones consiguen implementar de forma sostenida. Y eso es objeto de muchas charlas, debates y formaciones. A este respecto, la consultora SEIDOR e ISDI han reunido en su AI Inspiration Day en Madrid a medio centenar de jóvenes profesionales del sector tecnológico para abordar cómo convertir el potencial de la IA generativa en resultados reales.
El programa conectó el conocimiento técnico sobre IA generativa y agéntica con las habilidades humanas que permiten utilizar estas herramientas con criterio.
David Pereira, Global Head of Data & AI de SEIDOR, condujo la sesión dedicada a la relación entre IA y negocio. Durante su intervención explicó cómo el lenguaje natural se ha convertido en una interfaz de acceso a capacidades avanzadas. Los sistemas multimodales incorporan diferentes tipos de información y los agentes pueden encadenar acciones con una autonomía creciente. Esta evolución amplía los posibles usos dentro de la empresa, pero también obliga a decidir qué modelo resulta adecuado para cada proceso y hasta dónde puede actuar.
El salto decisivo, señaló Pereira, llega cuando estas capacidades deben funcionar de manera sostenida con datos, usuarios y procesos reales. Una demostración puede acreditar potencial, pero no garantiza por sí sola la fiabilidad, la seguridad o el coste de la solución en el día a día. La implantación exige mecanismos de verificación y una responsabilidad clara sobre su funcionamiento y sus resultados. Cuanto mayor es la autonomía, mayor debe ser también la supervisión.
El «limbo de los pilotos»: cuando la prueba no se convierte en capacidad
Esta distancia entre la prueba y la implantación explica por qué tantos proyectos de IA se quedan atascados. Un proyecto puede funcionar en un entorno acotado y, aun así, no avanzar mientras la organización no resuelva su integración en la arquitectura, el acceso seguro a los datos y el gobierno de su funcionamiento. Sin estas condiciones, la prueba aporta aprendizaje, pero no se convierte en una capacidad estable de la empresa.
Para ordenar este recorrido, Pereira propuso un marco basado en seis preguntas clave: el punto de partida, el modelo de gobierno, el paso a escala, la arquitectura, la implicación de las personas y la medición del impacto. Diferenciar entre indicadores de valor, uso y control permite comprobar si la iniciativa transforma realmente la actividad y evita que el volumen de pruebas se confunda con resultados.
Un reto de personas, no solo de tecnología
El encuentro subrayó que la ampliación de capacidades de los profesionales es una condición necesaria para que la IA genere valor. La IA generativa y los agentes amplían el alcance de las tareas que estos profesionales pueden abordar. Pero convertir ese potencial en resultados exige sacar los casos de uso de la fase piloto, integrarlos en los procesos y asignar responsabilidades y métricas claras.
En este sentido, David Pereira señala que para generar valor con la inteligencia artificial, hay que “sacar los casos de uso de la fase piloto y llevarlos al día a día de la organización. Para lograrlo, cada iniciativa necesita un propósito claro, un responsable, un modelo de gobierno y una forma de medir resultados«. El reto, según quedó claro en esta jornada, no es tecnológico, sino de gobierno, responsabilidad y medición.
