A medida que el mercado de herramientas de IA se vuelve más concurrido, los clientes empresariales quieren soluciones que sobresalgan en múltiples dimensiones.
Las organizaciones quieren sistemas que ofrezcan IA práctica que genere valor y que los usuarios realmente adopten.
Quieren sistemas que traten la confianza, la gobernanza y la interpretabilidad como requisitos de primera clase en lugar de adiciones precedentes.
Vicepresidente de Ingeniería en iManage.
¿Cómo pueden las organizaciones abordar mejor estas necesidades y, al hacerlo, ayudar a ofrecer capacidades de IA sin las cuales los usuarios y las organizaciones no pueden vivir?
Comience con el caso de uso correcto
La mayoría de las organizaciones han superado las primeras etapas de adopción de la IA, pero muchas siguen cometiendo el mismo error fundamental: implementar la IA en un caso de uso claro y cuidadosamente definido. Es un patrón que afectó a proyectos anteriores de ciencia de datos y aprendizaje automático, y hoy es tan dañino como un paso en falso.
Un enfoque disciplinado en los casos de uso apropiados mejora significativamente las probabilidades de que un sistema de IA cree valor real y tangible, impulsando la adopción por parte de los usuarios.
Considere un sistema de inteligencia artificial que brinde a los profesionales información que ya conocen o que los alerte automáticamente sobre situaciones que están completamente al tanto. Por ejemplo, tomemos un sistema de inteligencia artificial que les dice a los ajustadores de seguros que un reclamo que ha estado abierto durante dos años es un reclamo problemático. Los profesionales ya lo saben.
Ahora, compare eso con un sistema que extrae campos clave de un formulario de reclamo y los completa automáticamente en un acuse de recibo, eliminando el tedio y reduciendo el riesgo.
El primer caso de uso es estático, no tiene valor real y puede generar apatía hacia las iniciativas de IA entre los usuarios finales. Los límites se transforman en implicaciones prácticas del mundo real para casos de uso posteriores. Definir el impacto y el valor percibido por el usuario es una gran parte de lo que puede encaminar a los sistemas de IA hacia el éxito.
Piense profundamente en la implementación y la experiencia del usuario.
Una vez definido el caso de uso, el siguiente paso importante es una consideración rigurosa de la implementación. ¿Está eligiendo un producto de IA de un proveedor que reúne equipos de producto, marketing, seguridad de la información, plataforma, backend y API en la misma sala para garantizar la experiencia y la seguridad del usuario, desde el principio? Las mismas consideraciones se aplican a cualquier empresa que construya su propio sistema de IA internamente: no puede ser desarrollado desde cero solo por el equipo de ingeniería.
Evitar puntos ciegos en el proceso de desarrollo se vuelve importante cuando se considera el panorama regulatorio en el que ahora deben operar los productos de IA. La Obligación de Sistemas de Alto Riesgo de la ley de IA de la UE, vigente desde el 3 de febrero de 2026, establece requisitos claros para los proveedores de IA en materia de seguridad, transparencia y supervisión que los sistemas deben planear cumplir, si no más, si operan en la UE. Cualquier proveedor de IA o equipo empresarial que opere en la UE debe planificar el cumplimiento de esos requisitos, y el momento de diseñar para lograr el cumplimiento es en la etapa de arquitectura, no después del lanzamiento.
La geografía introduce otra consideración: ¿el gran modelo lingüístico que la empresa pretende utilizar en cada región en la que la organización hace negocios? Algunos modelos destacados no están disponibles a nivel mundial, lo que significa que los requisitos de territorialidad y soberanía de los datos pueden convertirse en obstáculos si no se abordan a tiempo.
Desde una perspectiva puramente de ingeniería, el plan de implementación debe abordar cuestiones de escalabilidad. Por ejemplo, las cargas de trabajo de IA son famosas por ser “ráfagas”: un usuario envía una tarea a un agente, lo que requiere un gran esfuerzo computacional y espera resultados inmediatos. Los equipos de ingeniería deben tener en cuenta la capacidad y la disponibilidad y realizar pruebas rigurosas antes de la puesta en funcionamiento, no después. En producción, los simples pings no serán suficientes para monitorear el estado de la infraestructura; más bien, las sondas deben dar cuenta de ejemplos de consultas y solicitudes complejas en lenguaje natural.
Defina cómo se ve “bueno” y mantenga el enfoque
El tercer pilar de la IA práctica es saber cómo es el éxito. Esto significa conectar los resultados de la IA directamente con las métricas North Star existentes de la organización. Si la prioridad es el crecimiento de los ingresos, seleccione y configure la IA que contribuya directamente a los ingresos. Si el objetivo es la eficiencia operativa, mida el tiempo que ahorrará el sistema y hágalo responsable de esos números.
Adoptar la IA no significa abandonar las métricas de desempeño que ya guían a la organización. Las iniciativas de IA más sostenibles son aquellas que impulsan los resultados de la IA hacia los objetivos organizacionales establecidos, ya sea reduciendo el riesgo, acelerando el rendimiento o liberando a los profesionales capacitados de tareas de bajo valor.
Una vez que estas métricas estén implementadas, lo imperativo es concentrarse. La adopción de la IA tiende a ocurrir cuando el alcance entra en escena y los casos de uso se fragmentan, y los equipos pierden de vista la propuesta de valor central. La respuesta no tiene que ser drástica, sino disciplinada para seguir el ritmo de las iniciativas que tienen el potencial de generar un impacto mensurable.
Sea flexible
Una nota final. El panorama de la IA está cambiando a un ritmo extraordinario. Los modelos están mejorando. La economía unitaria está cambiando. Hace dieciocho meses el uso límite era ahora algo común.
En este entorno, debería haber mucho espacio para las pruebas. Esto significa que está dispuesto a revisar sus métricas de ROI a medida que aprende. Esto significa estar abierto a modificar un poco un caso de uso y descubrir que la versión ajustada ofrece mucho más valor que la original. Esto significa permitir que los equipos iteren, hagan las cosas mal y hagan las cosas bien sin perder impulso. Este es un trabajo límite para la mayoría de las organizaciones.
Trate de lograr la mayor claridad posible sobre los casos de uso, las implementaciones y lo que es “bueno”, pero sea flexible a medida que evoluciona la situación. Esta combinación de rigor y agilidad distingue a los sistemas de IA que las empresas soportan sin ellos.
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