No tomes decisiones apresuradas en IA: Cómo construir una estrategia a largo plazo

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una necesidad empresarial. Sin embargo, la urgencia de muchas organizaciones por demostrar resultados inmediatos puede llevar a decisiones precipitadas y a estrategias mal planteadas. John Thompson, Global AI Leader en EY, advierte precisamente sobre este riesgo en su artículo en Section, donde enfatiza la importancia de una adopción estructurada y con visión de largo plazo.

En este artículo, exploramos su visión, la cual compartimos plenamente, en un contexto de incertidumbre, la acelerada evolución tecnológica y la batalla entre gigantes tecnológicos. Factores que refuerzan la necesidad de un enfoque estratégico y flexible.

IA sin prisas: La visión de John Thompson

En su análisis, Thompson sostiene que las empresas no deben obsesionarse con medir el retorno de inversión (ROI) de la IA en su primer año. En su lugar, propone permitir una adopción orgánica que posibilite el aprendizaje, la adaptación y la creación de soluciones con impacto real. Algunos puntos clave de su argumento incluyen:

• Evitar decisiones apresuradas por presión del mercado: Muchas compañías sienten la urgencia de implementar IA para no quedarse atrás, pero sin una estrategia sólida pueden desperdiciar recursos en soluciones ineficaces.
• Definir casos de uso antes de elegir tecnología: La IA no es una solución mágica, sino una herramienta que debe responder a problemas específicos. Antes de adoptar modelos avanzados, es esencial entender qué desafíos se quieren resolver.
• Medición flexible del valor de la IA: EY no midió el impacto inmediato de su inversión en IA, sino que permitió la experimentación. Con el tiempo, esto llevó a soluciones comercializables y escalables.
• Nuevo paradigma de evaluación: En lugar de enfocarse solo en métricas de ROI tradicionales, el valor de la IA debe medirse en términos de eficiencia, optimización de procesos y generación de nuevas oportunidades.

Esta perspectiva es acertada especialmente en un entorno de incertidumbre en el que se desarrolla la Inteligencia Artificial.

Un entorno de cambios constantes: Adaptabilidad como clave

A pesar de que la IA ofrece enormes oportunidades, su adopción no ocurre en un vacío. La rapidez con la que evolucionan los modelos, la fragmentación del mercado y las tensiones geopolíticas en torno a la tecnología generan un escenario inestable. ¿Cómo influye esto en la toma de decisiones empresariales?

1. Competencia feroz entre gigantes tecnológicos

OpenAI, Google, Microsoft y Meta lideran la carrera de la IA, pero su competencia es tan intensa que los modelos más avanzados de hoy pueden quedar obsoletos en cuestión de meses. Decidirse por una única tecnología sin considerar su evolución puede llevar a empresas a quedar atrapadas en soluciones que pronto dejarán de ser competitivas.

2. Dilema entre soluciones propietarias y open-source

Mientras algunos proveedores ofrecen ecosistemas cerrados (como OpenAI con ChatGPT Enterprise), otros apuestan por modelos abiertos y customizables (como Meta con Llama 2). Optar por una estrategia de IA sin evaluar estos enfoques puede resultar costoso a largo plazo.

3. Riesgos regulatorios e incertidumbre legal

La regulación en IA avanza rápidamente, especialmente en la Unión Europea con la AI Act. Empresas que inviertan en modelos sin considerar el marco legal podrían enfrentar restricciones o incluso la imposibilidad de operar en ciertos mercados.

4. El auge de soluciones híbridas e integrales

Ante la incertidumbre, muchas organizaciones están apostando por modelos híbridos, combinando IA generativa con herramientas específicas adaptadas a sus necesidades. La clave es la flexibilidad: soluciones que permitan cambiar de modelo según evolucione el ecosistema tecnológico.

Conclusión: IA con estrategia, no por impulso

La IA es, sin duda, el mayor cambio tecnológico de nuestra era, pero las decisiones apresuradas pueden llevar a empresas a errores costosos. La recomendación de John Thompson es clara: no hay prisa por demostrar el ROI, pero sí por construir estrategias sólidas y adaptativas.

La incertidumbre, la competencia entre tecnológicas y la evolución de la regulación hacen que un enfoque flexible sea más importante que nunca. En este contexto, las soluciones híbridas, la evaluación constante de nuevas tecnologías y la integración de IA con modelos de negocio bien definidos serán las claves del éxito.