La IA multiplica, no arregla

Llevo meses sentándome con comités de dirección de empresas muy distintas entre sí y escuchando variantes de la misma frase: “tenemos que hacer algo con la IA”. Cuando pregunto para qué, me suelo encontrar con un silencio o una lista de cosas que han oído que ha hecho el vecino. Se implanta inteligencia artificial porque lo pide el consejo, porque lo está haciendo la competencia o porque queda bien meterlo en la partida presupuestaria anual. Así se llega al primer gran problema de la IA en la empresa, y no es tecnológico.

La mayoría de los proyectos de IA que fracasan no fracasan por el modelo elegido ni por el proveedor de la plataforma de turno. Fracasan porque nacen de la herramienta y no del negocio, pensando en el “cómo” y no en el “qué”. Primero se decide que queremos un chatbot o que vamos a automatizar, y después se busca dónde encajarlo. El orden correcto es justo el contrario: qué métrica quiero mover, cuánto vale moverla y qué proceso la gobierna. Solo cuando eso está claro tiene sentido hablar de tecnología.

Hay una idea que defiendo en mi libro El Método IA y que repito mucho en esas reuniones: la IA multiplica lo que encuentra. Si encuentra un proceso bien diseñado y alineado con los objetivos de la compañía, multiplica resultados. Si encuentra un proceso roto, multiplica el error, solo que ahora más rápido y a mayor escala. Automatizar un despropósito no lo convierte en estrategia, lo convierte en un despropósito industrializado. Por eso tantas empresas acumulan pilotos que nunca llegan a producción y demos muy bonitas que impresionan el día de la presentación y desaparecen del presupuesto al año siguiente. No les falta tecnología, les falta enfoque de negocio.

Las implantaciones que funcionan comparten un patrón que resulta aburrido de contar: pocos casos de uso, elegidos por su impacto en los números al acabar el quarter, con un responsable con nombre y apellidos y una métrica que se revisa cada mes. Nada de esto sale en los titulares, pero es lo que separa a las empresas que ganan dinero con la IA de las que pintan diapositivas.

Hay un segundo “agujero negro” del que casi nadie habla y que va a dar más de un disgusto: el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial ya está en vigor y buena parte de las empresas que usan IA ni siquiera saben que les aplica. No hace falta desarrollar modelos para tener obligaciones, basta con utilizarlos. Los aplazamientos aprobados este año en Bruselas para los sistemas de alto riesgo han añadido más confusión que alivio, porque muchas direcciones han entendido que esto queda para 2028 cuando gran parte de las obligaciones ya les afecta hoy. El desconocimiento no exime, y las sanciones previstas no son pequeñas. Así que la pregunta completa no es solo qué puede hacer la IA por una empresa, sino también bajo qué reglas va a hacerlo.

Los dos problemas tienen la misma raíz, y es el adoptar tecnología sin criterio. Ese criterio no se compra con una licencia, se construye entendiendo el propio negocio mejor que nadie. Por eso desconfío de las transformaciones que empiezan por la demo y no por la cuenta de resultados, y por eso insisto tanto en que la dirección no puede delegar del todo esta conversación: la IA es hoy una decisión de negocio, no un asunto que le cae al departamento de IT.

Las empresas que van a ganar con la IA no son las que más herramientas usan, son las que saben exactamente qué quieren conseguir con ellas y bajo qué reglas juegan. Lo demás es ruido, y el ruido en tecnología siempre acaba pasando factura.

Juan Luis Pascual

CEO de CenteIA Consulting