La inteligencia artificial generativa, conocida como genAI, se ha incorporado en la agenda de numerosas empresas para aplicaciones que incluyen chatbots y herramientas de apoyo a la toma de decisiones. Sin embargo, diversos especialistas advierten sobre errores frecuentes en su implementación, vinculados a la ausencia de una preparación estratégica.
Diego Garagorry, director de operaciones de Nearsure, señala que muchas compañías priorizan la tecnología por sobre el problema empresarial a resolver, lo que puede derivar en soluciones desconectadas del negocio y con bajo retorno. El ejecutivo destaca como errores comunes la omisión de pruebas de concepto, la selección apresurada de modelos personalizados y la inexistencia de indicadores claros para evaluar el éxito.
La empresa Nearsure publicó un informe técnico que identifica cuatro obstáculos principales en la adopción de genAI: comenzar sin definir un problema concreto, evitar la prueba de concepto, no establecer métricas de éxito y desarrollar modelos personalizados innecesarios. De acuerdo con datos de Gartner, alrededor del treinta por ciento de los proyectos de inteligencia artificial generativa se abandonarán tras la prueba de concepto hasta finales de 2025.
Garagorry sugiere abordar casos de uso específicos y de bajo riesgo, como la automatización de la atención al cliente, para validar hipótesis y consolidar la arquitectura tecnológica. Además, enfatiza la relevancia de la gestión del cambio y la integración gradual de la tecnología. “La genAI no es una solución plug-and-play. Requiere estrategia, contexto e integración”, afirmó.
La integración paulatina y la definición de problemas antes de aplicar herramientas tecnológicas aparecen como factores determinantes para que la inteligencia artificial generativa aporte valor tangible en el contexto empresarial.
