La inteligencia artificial generativa (Gen AI) está en boca de todos. Cada semana aparecen nuevas herramientas, demostraciones y prototipos que capturan la atención del mercado. Sin embargo, cuando analizamos su impacto en los procesos críticos de negocio, los resultados son mucho menos evidentes. Tal como señalábamos en el post “IA Generativa: la tecnología que todos usan, pero pocas organizaciones logran escalar”, muchas organizaciones están comprobando la dificultad de transformar una prueba de concepto en un sistema que aporte valor de manera sostenida.
Este desafío no es exclusivo de la IA generativa. Los proyectos previos de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) ya habían mostrado los mismos obstáculos:
- La transición de prototipos a entornos de producción suele ser compleja.
- La identificación del valor real de los casos de uso rara vez resulta evidente.
En ambos escenarios, la conclusión es la misma: la clave está en disponer de una metodología rigurosa que permita seleccionar de forma adecuada dónde aplicar la IA generativa y cómo llevarla a producción de manera eficiente.
IA generativa: ¿nuevo paradigma o déjà vu?
Con el ML aprendimos que el desarrollo de software dejó de basarse en reglas explícitas para apoyarse en ejemplos. Con la IA generativa podría parecer que regresamos a un enfoque más cercano al desarrollo tradicional, ya que volvemos a describir explícitamente la tarea deseada, pero esta vez en lenguaje natural.
Sin embargo, la realidad es más compleja: la IA generativa sigue siendo machine learning. Hemos sustituido los ejemplos por prompts, pero los retos fundamentales permanecen: la calidad de los datos, la evaluación sistemática del rendimiento y el mantenimiento continuo del sistema a lo largo de su ciclo de vida.
Un ejemplo claro es la construcción de un sistema de retrieval-augmented generation (RAG). A primera vista, parece que basta con conectar un modelo generativo a una base documental y formular consultas en lenguaje natural para obtener respuestas útiles. Pero el éxito del sistema depende de aspectos propios del ML: la idoneidad y calidad de los documentos indexados, la capacidad del motor de búsqueda para recuperar información relevante y la evaluación periódica del rendimiento en distintos escenarios de usuario.
Pasos para aplicar IA generativa a un caso de negocio
Para sacarle el verdadero provecho a la IA generativa, hay que pensar en proyectos que generen valor real y sostenido. No todos los casos de negocio son susceptibles de aplicar IA generativa, ya que algunos de los problemas a resolver son más fáciles y baratos de solucionar con IA general. A continuación, proponemos los pasos necesarios para aplicar GenAI a un caso de negocio.
De casos de uso a casos de negocio
Es necesario dejar de pensar en «casos de uso» aislados y avanzar hacia la construcción de «casos de negocio» que generen un retorno sostenido en el tiempo. La clave está en automatizar: no se trata de ejecutar proyectos puntuales que procesen datos una sola vez, sino de diseñar sistemas capaces de alimentarse de información nueva de forma continua y de mejorar con ella. Sin ese componente de automatización, resulta mucho más difícil rentabilizar la inversión, ya que los proyectos de «un solo uso» solo alcanzan viabilidad si operan con volúmenes de datos muy elevados.
Además, no todos los proyectos contribuyen del mismo modo al retorno de la inversión. Un estudio del MIT [1] muestra que cerca del 50 % de los presupuestos en IA generativa se concentran en iniciativas de ventas y marketing, cuando en realidad las aplicaciones orientadas a la automatización de procesos de back-office tienden a ofrecer un ROI más alto y sostenible en el tiempo.
Escoge bien el tipo de proyecto
Lo primero es preguntarse si realmente hace falta IA Generativa. En muchos proyectos se recurre a modelos generativos cuando el problema es en realidad determinista y puede resolverse de manera más eficiente con software tradicional: menor coste y complejidad operativa, y menos riesgo de errores. La IA generativa debe aplicarse allí donde otras tecnologías no alcanzan, por ejemplo, en la generación de lenguaje natural contextualizado, la síntesis de contenido o la integración dinámica de información heterogénea. No tiene sentido utilizarla en situaciones donde una solución clásica resulta más estable y rentable.
Audita tus datos antes de empezar
La IA generativa requiere personalización y un ajuste fino de los modelos a los datos de negocio. La calidad de un proyecto IA depende directamente de factores como la accesibilidad, la representatividad, la integridad y la seguridad de los datos. Una auditoría temprana de estos aspectos permite identificar limitaciones, establecer expectativas realistas y evitar sobrecostes que aparecen cuando los problemas de datos se descubren demasiado tarde en el ciclo de desarrollo.
Comienza evaluando y hazlo de forma continua
La evaluación es uno de los elementos más críticos en el desarrollo de un sistema de IA generativa y, sin embargo, suele quedar relegada por la presión de avanzar con rapidez en pruebas de concepto y pilotos. Estos deben evaluarse desde el inicio, tanto para validar su viabilidad técnica como para medir su aportación real al negocio. La evaluación tampoco finaliza en la fase de desarrollo: debe extenderse a los entornos de preproducción y producción mediante métricas formales y revisiones periódicas. Medir, mantener y ajustar el sistema en producción resulta tan esencial como el propio diseño inicial.
Busca un partner especializado
Otra de las conclusiones del informe del MIT [1] es que los proyectos de IA generativa desarrollados con socios externos duplican la tasa de éxito frente a los ejecutados únicamente de manera interna. El enfoque ganador no consiste en «comprar un producto SaaS», sino en trabajar con el partner como si se tratara de un modelo de Business Process Outsourcing (BPO). Esto implica exigir un alto nivel de personalización, asegurar la adopción desde las áreas de negocio y establecer métricas de impacto reales que permitan medir el valor generado.
Conclusión de cómo elegir un buen caso de negocio en IA generativa
La IA generativa abre posibilidades únicas, pero también reproduce muchos de los retos históricos del ML. Escoger un buen caso de negocio que permita pasar de la experimentación al impacto real en los procesos críticos implica priorizar proyectos sostenibles que generen valor en el tiempo, adaptar la tecnología a los datos realmente disponibles, evaluar de manera continua los resultados y apoyarse en un socio con experiencia contrastada que acompañe en todo el ciclo de vida de la solución.
En este contexto, resulta clave contar con una metodología que incorpore las lecciones aprendidas en IA y ML. Si quieres profundizar en cómo abordar este camino, te invitamos a consultar nuestra aproximación y explorar juntos cómo aplicar la IA generativa de forma efectiva en tu organización.
¡Te ayudamos![1] Project NANDA. (2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. MIT Media Lab. https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
