La etiqueta “IA” ya no distingue a las empresas. En el mundo actual, este es un hecho que debe aceptarse.
Incluso hace apenas un año, simplemente mencionar que una empresa estaba “impulsada por IA” era suficiente para llamar la atención de inmediato y parecer innovadora. Los inversores rápidamente se entusiasmaron y los medios de comunicación se apresuraron a captar la siguiente “historia candente”.
Fundador y director ejecutivo de Drofa Comms.
Por supuesto, esto no significa que tales afirmaciones fueran ciertas. El concepto de lavado de IA (cuando las empresas tergiversaron o incluso mintieron abiertamente sobre el uso de herramientas de IA en sus operaciones) ciertamente causó su parte de daño a la industria mientras prevaleció.
Pero hoy, incluso sin esas mentiras, el impacto de la innovación en IA está desapareciendo. Cada empresa de tecnología financiera tiene ahora algún tipo de historia de IA. La plataforma de cumplimiento utiliza monitoreo de IA. Los bancos y las fintechs hablan de la personalización de servicios impulsada por la IA. Todas las demás plataformas utilizan chatbots y asistentes de inteligencia artificial, sin importar la industria que analicemos.
Llegados a este punto, decir que tu empresa utiliza inteligencia artificial es casi lo mismo que decir que tienes un sitio web. La gente ha aprendido a esperar esto casi por defecto. Y eso crea un ambiente de comunicación muy diferente.
La primera ola de empresas de IA tuvo que convencer a su audiencia de que la tecnología era posible. Ese trabajo definitivamente está hecho. Ahora, la segunda ola enfrenta la tarea de convencer a la gente de que su aplicación particular de IA es confiable, útil y digna de atención en un mercado que ya está saturado.
Eso es muy difícil.
La conversación ha cambiado.
La inversión en IA se ha disparado en los últimos dos años. El gasto empresarial en IA de generación crecerá de 11.500 millones de dólares en 2024 a 37.000 millones de dólares en 2025. Eso supone un enorme crecimiento interanual del 220%. Las startups centradas en la IA siguen dominando la conversación sobre capital de riesgo, y casi todas las empresas de tecnología sienten ahora la presión de posicionarse como parte de la carrera.
Pero algo más ha sucedido en el camino: los consumidores se han vuelto más educados. Si al principio la IA parecía algo mágico, ahora la gente la ha utilizado. Vieron alucinaciones y resultados extraños, y tuvieron que lidiar con recomendaciones equivocadas. Tienen tiempo para darse cuenta de que la IA puede ser útil, pero la tecnología conlleva sus propias frustraciones y limitaciones.
Como tal, estar “impulsado por IA” ya no es suficiente para destacar. Los consumidores ya han pasado a esa etapa. Uno de los mayores errores que veo hoy es cuando las empresas todavía asumen que no lo hicieron.
Ahora, la conversación gira en torno a un punto más profundo: “¿Qué mejora realmente tu IA para mí?” Para las empresas centradas en la IA que esperan atención, los beneficios de su enfoque específico son ahora campos de batalla claves en los que deben ganar.
Esto es especialmente importante para las empresas financieras y de tecnología financiera, ya que los servicios financieros se basan en la confianza. Las personas pueden tolerar o incluso encontrar humor en los errores de una aplicación de entretenimiento, pero no estarán contentas cuando los errores de la IA pongan en riesgo su dinero o sus datos personales.
Las cifras muestran claramente esta brecha de creencias. Aunque la adopción de la IA sigue creciendo, sólo el 13% de los consumidores confía realmente en los sistemas de IA y alrededor del 30% se mantiene neutral en lugar de confiado. Muchos todavía se sienten incómodos dando a la IA un control total y autónomo sobre decisiones importantes, especialmente en áreas relacionadas con las finanzas o los datos personales.
Al mismo tiempo, las propias empresas suelen contribuir a generar problemas de confianza antes de construir el marco necesario para gestionar los modelos de IA.
Un estudio reciente de McKinsey descubrió que menos del 15% de las organizaciones reciben aprobación completa de seguridad y TI antes de implementar agentes de IA. O, en otras palabras, la mayoría de estos sistemas surgen sin estructuras de responsabilidad y supervisión adecuadas a su alrededor.
Esta realidad se ha convertido ahora en el desafío decisivo de la próxima fase de adopción de la IA. El mercado ya no se pregunta si las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial. Preguntan si pueden usarlo responsablemente. Y es exactamente por eso que creo que la comunicación de IA de ahora en adelante debe ser muy diferente de lo que vimos durante el primer ciclo de publicidad. Ya no se trata de quién grita más fuerte.
Una condición clave para la victoria será que las empresas expliquen, de forma clara y realista, cómo funcionan sus sistemas y cómo benefician a sus usuarios. Y luego tienen que demostrarlo mediante acciones sostenibles.
La transparencia y la gobernanza son ahora una característica del producto
La transparencia en torno a las limitaciones de la IA es un área importante a considerar. Ahora que el público en general ya tiene suficiente contexto y experiencia como para que la IA pueda fallar, pretender lo contrario sólo dañará la credibilidad de una empresa.
Ganar confianza requiere una comunicación sólida y honesta que reconozca abiertamente esos puntos de falla. Cuando una empresa quiere introducir su propia solución de IA, necesita explicar de antemano dónde funciona bien su modelo y dónde radican sus deficiencias. Los clientes deben comprender expectativas y riesgos claros antes de involucrarse con la tecnología.
Algunos pueden pensar que admitir faltas sería un error, una debilidad. Pero la honestidad puede dar más frutos de lo que esas personas esperan.
Los clientes generalmente se sienten mucho más cómodos utilizando los servicios cuando entienden dónde están los límites. Cuando saben cómo se toman las decisiones, esas salvaguardas están implementadas y ese proceso aún implica supervisión humana, por lo que si algo sale mal, tienen a alguien real con quien hablar.
Aquí es donde entra en escena la gobernanza cualificada.
Ya sea ante socios, clientes o reguladores, las empresas necesitarán cada vez más demostrar que son responsables de cómo emplean la IA en sus operaciones. Si la decisión puede ser auditada.
Hace unos años, estos problemas a menudo estaban ocultos en lo profundo de la documentación técnica, si es que aparecían. Ahora, la interpretabilidad de los modelos de IA es la mayor señal de confiabilidad que una empresa puede proyectar.
Y, sinceramente, creo que es saludable para la industria.
A estas alturas, la IA ha dejado de ser una mera decoración de marketing y se está inclinando más hacia convertirse en una capa de infraestructura completa en las operaciones corporativas. Esto significa que debe gestionarse adecuadamente, de modo que los posibles errores no causen daños financieros y de reputación a innumerables partes involucradas.
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