Tu IA no necesita más datos, necesita estrategia

¿Por qué la inteligencia artificial (IA) no está cumpliendo con las expectativas que tantas empresas, inversionistas y líderes tecnológicos han prometido? Para quienes trabajamos en el campo de la IA, sus aplicaciones son claras y crecen continuamente. Pero para los líderes fuera de este ámbito —aunque existe el deseo de aprovecharla— los resultados que esperaban tener a estas alturas de 2025 simplemente no han llegado.

Cerca de 90% de las grandes empresas utilizan IA —especialmente IA generativa— en sus operaciones. La pregunta inevitable es ¿qué pasa? Lo que he visto en organizaciones de más de una docena de países apunta a un problema que se refleja en toda la organización y sus metas con IA: una estrategia de IA poco clara, incoherente o simplemente inexistente. Te explico.

La IA es una herramienta, igual que una sierra, un martillo o una llave inglesa. Imagina que te doy las siguientes instrucciones para usar tus herramientas: “Construye una casa de 300 metros cuadrados, con un presupuesto de 45 millones de pesos.” Al principio, el proyecto suena sencillo. Pero luego te das cuenta de que no sabes otros datos. No sabes qué estilo tendrá la casa, para quién es, dónde se construirá ni cuáles son las preferencias de quienes la habitarán. Y más aún, cada una de las millones de personas que leen Fast Company México seguramente tendría una respuesta diferente a cada una de esas preguntas. Esto resultaría en diseños completamente distintos.

Quizá también pienses: “¡Con 45 millones de pesos yo me haría una casa de 600 metros cuadrados!”. Y podrías tener razón; eso dependería de dónde la construyas. A veces el presupuesto sobra, a veces no alcanza, y justo ese es el punto. ¿Cómo lo sabrías? Tu estrategia te lo diría.

Mucho ruido, poca estrategia de IA

La falta de una estrategia coherente en IA es aún más costosa que en el ejemplo de la casa. Muchas empresas (aunque pocas lo admitirían) creen que gastar en IA para múltiples tareas aisladas es una forma viable de “ganar con IA”. ¿El resultado? Al final, cada quien en la empresa construye algo distinto con las mismas herramientas, y los líderes se preguntan qué hace su equipo.

Entre el desahogo cognitivo mal planteado, la caída de productividad, la confusión interna y las dudas sobre la utilidad real de la IA, los problemas se acumulan tanto a nivel ejecutivo como operativo. Esto explica, en gran parte, por qué 95% de los proyectos de IA generativa fracasan. Hay mucho movimiento, pero poco avance.

Por eso es fundamental que al inicio de cualquier recorrido con IA construyas una estrategia robusta y bien pensada. Una estrategia que te dé la claridad necesaria para elegir el proyecto adecuado, armar el equipo correcto, seleccionar las herramientas apropiadas, dimensionar la inversión y capacitar a tu gente para usar la IA de manera estratégica. Entonces, ¿qué se puede hacer? ¿Hay esperanza

Afortunadamente, sí.

Del caos al plan

Imprime este texto y siéntate con tu equipo para responder las siguientes preguntas que te ayudarán a construir una estrategia de IA. No será una estrategia completa, pero sí te dará las calibraciones más importantes para encontrar la dirección y los métodos óptimos para desarrollar un futuro de IA verdaderamente excepcional.

• Primero: ¿qué tipo de empresa tendrá que ser tu organización para prosperar en una era de competencia impulsada por la IA? Por ejemplo, ¿qué harán tus principales competidores y las startups del sector con la IA? ¿Y qué implicaciones tendría eso para tu negocio?
• Segundo: ¿tu empresa usa IA desarrollada por terceros (la respuesta más común) o aspira a desarrollar sus propios sistemas de IA (menos común)?
• Tercero: haz dos listas. Una con las áreas donde la IA puede tener mayor impacto en el corto plazo, y otra con las áreas donde la implementación será difícil o tardada. Usa la primera para encontrar tus “quick wins” y la segunda para diseñar tu estrategia de mediano y largo plazo.
• Cuarto: si leíste mi artículo anterior sobre la suerte (seguro lo leíste), sabrás que es esencial entender qué variables puedes controlar, cuáles puedes influir y cuáles están completamente fuera de tu alcance. Recuerda que toda estrategia tiene un grado de incertidumbre y azar incorporado en su diseño.

Si aplicas los tres primeros pasos, no solo estarás en camino de crear una mejor estrategia de IA que la mayoría de las empresas, sino que además ahorrarás una cantidad importante de recursos. Y si además aplicas las lecciones del cuarto paso, estarás muy por delante de tu industria, porque entenderás cómo pensar tu estrategia a un nivel más profundo.

La IA puede ser muy poderosa y muy útil… si se utiliza con claridad estratégica y con intención. Siempre les digo a mi equipo, a mis clientes y a mis estudiantes lo mismo: enamórense del problema y del usuario que está en el centro del sistema de IA. Entender qué construyes y para quién antes de comenzar tu camino es, sin duda, la mejor estrategia de todas.