IA en las empresas : entusiasmo, caos y copilot (ii)

Esta es la segunda entrega de la recapitulación de los errores que veo al implantar proyectos de IA en las empresas.

Como vimos la semana pasada, la inteligencia artificial promete transformar el funcionamiento de las organizaciones.

Ya seas una pyme o una empresa mediana, te va a tocar hacer algo. No puedo dar recomendaciones específicas sobre qué hacer, ya que cada empresa tiene sus propias particularidades. Pero sí veo un patrón continuo en los errores que muchas cometen. Esta es la segunda entrega, centrada en los apartados de tecnología y orientación al cliente.

Por extensión, he dividido esta reflexión en dos artículos. Si no has leído la primera parte, dedicada a estrategia, organización y cultura, puedes encontrarla [aquí].

Antes de seguir…

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IV. Tecnología y datos

10. Reducir la IA a Copilot

Muchas organizaciones confunden la adopción de IA con la compra de licencias de Copilot. Pero Copilot es, en el mejor de los casos, una herramienta de productividad dentro del ecosistema Microsoft. No es una estrategia, ni mucho menos una transformación. Pensar que eso equivale a tener una política de IA es como instalar Office 365 y decir que eso es “transformación digital”.

Además, pensar que con Copilot ya está todo resuelto es peligroso: se va a cargar parte del software actual y muchos procesos deberán rediseñarse. Microsoft Copilot es una herramienta ofimática, útil, pero limitada.

11. Creer que una IA generalista lo resuelve todo

Si en tu empresa alguien dice: “Hemos hecho una IA general de la empresa”, ten cuidado. Yo puedo crear un ChatGPT con todos mis artículos, libros y pensamientos, pero… ¿para qué sirve? ¿Qué problema resuelve? ¿Cómo se actualiza y garantiza su precisión?

Muchas veces hacemos cosas porque la tecnología lo permite, no porque realmente ayuden a alguien. Y si no ayudan, no se usan. Y si no se usan, se abandonan… y volvemos a decir que “la tecnología no funciona”.

Hoy, el verdadero valor de la IA está en resolver problemas muy específicos, no en tareas genéricas. Una IA que responde dudas frecuentes, que genera presupuestos o que revisa legalmente documentos antes de tomar una decisión: eso es impacto. Una IA generalista queda bien como titular, pero es prácticamente inútil si no tiene un propósito claro.

12. Expectativas irreales

Frente al hype de la IA, se viene un efecto rebote de frustración muy grande. Lo veo en dos planos:

• Ámbito personal. Nos han vendido que la IA multiplicaría nuestra productividad, y muchos se frustran al no notar mejoras inmediatas. Pero los resultados reales exigen tiempo. Yo llevo dos años dedicando dos horas al día a probar, fallar y aprender. En algunas tareas me ha revolucionado, en otras aún no. ¿Cuántas personas tienen ese nivel de dedicación? Para llegar a la utilidad, hay que meterle muchas horas.

• Ámbito de proyectos. Una IA funciona tan bien como tu capacidad para estructurar e indexar la información. Si no haces bien ese trabajo previo, las respuestas serán aceptables, pero no precisas. Las empresas que entienden que esto es un proceso iterativo, y que el aprendizaje forma parte de la implementación, acaban sacándole partido. Las que no, abandonan.

13. Usar la excusa de la seguridad y la privacidad

Existe una gran incultura digital sobre seguridad. Prohibir ChatGPT por seguridad mientras se comparten hojas de cálculo con datos sensibles por email es incoherente… y muy común.

Microsoft ha sido brillante en su campaña de “Copilot = seguro, ChatGPT = no seguro”, pero es simplemente falsa. La clave no es la herramienta, sino cómo se configura.

¿Usas una herramienta gratuita? Cuidado con lo que subes. ¿Trabajas con datos sensibles? Compra la licencia y crea un entorno seguro. Esto puedes hacerlo con cualquier solución, no solo con Copilot. Y si no sabes cómo, pregúntale a tu IA. Literalmente. Te puede guiar.

La seguridad debe formar parte integral de cualquier estrategia de IA. Usarla como excusa para no avanzar suele esconder miedo o desconocimiento. No se trata de saltarse los riesgos, sino de gestionarlos con inteligencia (humana).

14. Subestimar la importancia de los datos

Sin datos de calidad, la IA no sirve. Y por mi experiencia, nadie —repito, nadie— tiene los datos bien montados. Ni en SharePoint, ni en OneDrive, ni en la nube.

La IA será útil en aquellas empresas que tengan la información actualizada, accesible, estructurada y sin silos. Información sobre productos, clientes, distribuidores o procesos. La madurez digital empieza por ahí. No hacerlo y luego culpar a la tecnología es un clásico.

V. Clientes y orientación al mercado

15. No entender el nivel de madurez de los clientes

Muchas empresas lanzan soluciones de IA para clientes —chatbots, avatares, autoservicio— sin plantearse si sus usuarios están preparados para interactuar con ellas.

Me recuerda al error que cometieron muchos bancos al forzar el uso de apps móviles a personas mayores. El resultado: frustración, quejas y pérdida de confianza.

Antes de automatizar una parte del servicio, hay que evaluar si el cliente lo va a aceptar, si lo entiende y si se siente cómodo. Y sobre todo: ofrecer alternativas humanas cuando lo necesite. La IA debe empoderar, no convertirse en un muro.

16. Uso de la IA para añadir valor a los clientes

Si solo buscas eficiencia, te equivocas.
Ninguna organización va a transformar su negocio solo mejorando su eficiencia interna. El ahorro ayuda, pero no es lo que impulsa el crecimiento.

La IA empieza a ser relevante cuando permite crear valor para el cliente: cuando detecta oportunidades, resuelve necesidades y da lugar a nuevas propuestas, productos o servicios.

Optimizar lo interno es importante, pero es solo el primer paso. Lo que realmente marca la diferencia es cuando esa eficiencia se traduce en innovación visible desde fuera: en la experiencia del cliente, en la percepción de valor, y en cómo te posicionas en el mercado.

17. Desarrollo de nuevos modelos de negocio

La IA no es solo una herramienta: es una nueva capacidad organizativa que puede transformar cómo se crea, captura y entrega valor.

Lo potente no es solo que haga lo que ya haces más rápido, sino que te permita imaginar nuevas propuestas, explorar otros modelos de monetización o descubrir patrones en datos que antes ni mirabas.

¿Qué preguntas no te estabas haciendo? ¿Qué activos ocultos tienes que podrían convertirse en productos o servicios?
No se trata de hacer lo mismo con IA, sino de pensar el negocio desde otra lógica. Pero para eso hace falta algo más que tecnología: hace falta visión, liderazgo y una cultura preparada para lo nuevo.

Estamos explorando, y explorar implica equivocarse

Mi sensación es que muchas empresas se han adelantado. Se han lanzado a hablar de transformación, disrupción y ventajas competitivas... cuando en realidad, el momento actual está en otro sitio: en la adaptación personal y profesional de las personas.

Todo lo que hacemos ahora con IA —pilotos, pruebas, automatizaciones— es exploración. Y cuando exploras, lo normal es equivocarse. Lo importante no es evitar los errores, sino entenderlos y aprender de ellos. Porque cada error bien interpretado nos acerca a lo que sí tiene sentido.

El reto no es tecnológico. Es de aprendizaje. Y aprender, de verdad, duele. Incomoda. Frustra. Pero es lo único que permite avanzar.

Así que prepárate para aprender.
Porque aunque la IA ya sea el futuro, aún no sabemos por dónde llegarán las oportunidades. Lo que sí sabemos es quién sabrá aprovecharlas: quienes aprendan más rápido y con más criterio.

Gracias por leerme cada semana.