Durante años, vivimos bajo la presión de adoptar tecnología como si fuera una carrera contra el tiempo. Hoy, la inteligencia artificial (IA) parece seguir ese mismo camino.
Hay prisa. Hay miedo a quedarse afuera. Y hay cientos de empresas tomando decisiones sin tener del todo claro qué están comprando ni para qué.
Esta urgencia no es nueva. Ya la vimos antes con otras olas tecnológicas. Pero la IA tiene una particularidad: su potencial es tan grande, y tan transversal, que su mala implementación puede ser incluso más costosa que no implementarla.
Según McKinsey, el 70% de los proyectos de IA no logran escalar más allá de una prueba piloto. Según el MGI, la principal causa no es técnica, sino cultural: falta de contexto, falta de comprensión y una desconexión creciente entre lo que los equipos necesitan y lo que las soluciones prometen.
En paralelo, la conversación pública sobre IA se volvió monotemática: productividad, automatización, eficiencia.
Pero, ¿dónde quedan el criterio, el propósito, lo humano? ¿Cuándo vamos a hablar de cómo la IA puede ayudarnos a resolver problemas concretos en salud, en educación, en infraestructura, en las operaciones del día a día de cualquier empresa?
La clave está, justamente, en eso: en cambiar la conversación. Dejar de ver la IA como una tendencia para subirse, y empezar a verla como una práctica que hay que cultivar. Y para eso, hace falta un enfoque más pausado, más honesto y más comprometido.
Un enfoque estratégico para la implementación de IA
Primero, entendiendo que no todas las organizaciones están listas. Implementar IA sin una evaluación previa es como construir una autopista sin mirar el mapa.
Por eso, las auditorías de madurez en IA deberían ser el primer paso de cualquier empresa, sin importar su tamaño.
Entender dónde están los cuellos de botella, qué procesos pueden mejorarse, y cuáles no conviene tocar, es tan importante como tener el mejor modelo de lenguaje o el dashboard más moderno.
Segundo, aceptando que escalar no es replicar. Lo que funciona para una fintech, no necesariamente aplica a una aseguradora.
Y lo que resuelve un equipo de 20 personas no es lo mismo que lo que necesita una red de clínicas o una empresa constructora. La IA debe ser contextual. Flexible. Diseñada a medida. Pero sobre todo: útil.
La pregunta ya no es si vas a usar IA. La verdadera pregunta es si vas a hacerlo con propósito.
