“La inteligencia artificial generativa no es magia, requiere planificación, estrategia y medir el éxito”

Este episodio del podcast Alterltina arranca con esta afirmación poderosa: “La inteligencia artificial generativa no es magia, requiere planificación, estrategia y medir el éxito”. Esta idea establece el tono del podcast, que busca desmitificar la IAG y presentarla como una herramienta concreta para los negocios. Los analistas explican que la IAG, basada en modelos de lenguaje grande (LLM), aprende de grandes volúmenes de datos para crear contenido nuevo, desde textos hasta soluciones empresariales. Sin embargo, no basta con activarla y esperar resultados: su éxito depende de un enfoque estructurado, con objetivos claros y métricas para evaluar su impacto. Es, como dicen, “como un aprendiz que observa y luego crea algo nuevo”, pero necesita dirección para ser efectivo.

“Lo mejor es que la IA está democratizando el acceso a tecnologías que antes solo estaban al alcance de las grandes empresas”

Más adelante, los locutores destacan un punto inspirador: “Lo mejor es que la IA está democratizando el acceso a tecnologías que antes solo estaban al alcance de las grandes empresas”. Este comentario subraya cómo la IAG está transformando el panorama empresarial al permitir que las pymes compitan con gigantes corporativos. El podcast ofrece ejemplos concretos: Unilever logró un aumento del 140% en su retorno de inversión con campañas de marketing personalizadas; Bancolombia, con sistemas como Cognisist y Risk Gen, ahorró 15 millones de dólares anuales en atención al cliente y análisis de riesgos; y el municipio de Torfaen, Gales, redujo el procesamiento de solicitudes de vivienda de 5 días a 2 horas. Estos casos muestran que la IAG puede resolver problemas reales y mejorar la eficiencia, independientemente del tamaño de la organización.

“Imagínate un asistente superinteligente que puede acceder a todos los datos de tu empresa”

Al abordar la implementación, surge esta idea atractiva: “Imagínate un asistente superinteligente que puede acceder a todos los datos de tu empresa”. Los analistas describen cómo la técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation) hace esto posible, integrando datos internos con las capacidades generativas de la IA. Este “asistente” puede responder preguntas de clientes con información específica de la empresa o generar informes automáticos, gracias a bases de datos vectoriales y búsqueda híbrida que optimizan la relevancia de las respuestas. Como explican, “con RAG, este asistente puede usar esa información para responder a las preguntas de tus clientes o generar informes”. Es un punto de partida práctico para cualquier negocio que quiera adoptar la IAG sin requerir conocimientos técnicos avanzados.

“Hay que ser conscientes de los posibles sesgos en los datos”

El podcast también aborda los desafíos con esta advertencia: “Hay que ser conscientes de los posibles sesgos en los datos”. Los locutores explican que la IAG refleja los datos con los que se entrena; si estos tienen sesgos, los resultados también los tendrán. Además, resaltan que “la privacidad de los datos es crucial”, enfatizando la necesidad de cumplir con regulaciones. Otros obstáculos incluyen la falta de talento especializado, aunque sugieren capacitar al equipo con cursos en línea o usar herramientas low-code como GitHub Copilot, que en ABN AMRO redujo la curva de aprendizaje en un 40%. Para los costos, recomiendan empezar con pruebas de concepto económicas, inspirándose en empresas como Virgin Atlantic.

“Para 2026, las empresas que la implementen bien reducirán los ciclos de desarrollo de productos, aumentarán la satisfacción del cliente y disminuirán los riesgos operativos”

Finalmente, los analistas miran al futuro con esta predicción optimista: “Para 2026, las empresas que la implementen bien reducirán los ciclos de desarrollo de productos, aumentarán la satisfacción del cliente y disminuirán los riesgos operativos”. Esta visión destaca el potencial transformador de la IAG, pero con una advertencia: el éxito depende de una implementación estratégica. Como concluyen, “con el enfoque correcto puede ser una herramienta poderosa”, capaz de llevar a las empresas a un nivel superior de eficiencia y competitividad.