IA en las empresas: El riesgo de seguir la moda sin estrategia
En los últimos dos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa tecnológica a una prioridad urgente en la agenda corporativa. Sin embargo, este impulso por “subirse a la ola” está dejando en evidencia una brecha crítica: el entusiasmo de los directorios supera, muchas veces, la comprensión técnica necesaria para ejecutar proyectos sostenibles.
Desde Siroe, empresa especializada en desarrollo de software y staffing tecnológico, han observado este fenómeno de cerca. Tras 24 meses de experimentación y despliegues, el equipo identifica un patrón común: una voluntad masiva de implementar IA, pero un desconocimiento profundo sobre el “cómo”, lo que deriva en inversiones ineficientes y pérdida de tiempo.
La confusión conceptual como barrera
Uno de los principales obstáculos detectados es la mezcla de conceptos. Actualmente, existe una tendencia a etiquetar cualquier automatización simple como “Inteligencia Artificial”, lo que distorsiona las expectativas de los tomadores de decisión.
“Hoy vemos a muchos CEOs y directivos con la presión de incorporar IA solo porque es la tendencia, pero sin definir qué problema de negocio quieren resolver. En ese proceso, las organizaciones confunden tener un sistema de gestión con una estrategia real de IA, y es ahí donde se pierde dinero”, señala Pablo Cifuentes, Gerente de Administración de Siroe.
Para Cifuentes, la clave está en el diagnóstico previo. “Queremos escuchar los problemas reales antes de proponer una herramienta. Por eso estamos abriendo espacios de asesoría de una hora: para entender el dolor del cliente y determinar si la solución es efectivamente IA o si requiere otro tipo de optimización”, añade.
El desafío de la escalabilidad técnica
Más allá de la gestión, el componente técnico representa el mayor riesgo de fracaso. Muchos proyectos logran funcionar en entornos controlados, pero fallan al intentar integrarse en la operación real de una compañía.
Roberto Osses, Gerente Técnico de Siroe, enfatiza que la robustez de una solución depende de elementos que van mucho más allá de una interfaz de chat. “Hay desarrollos que funcionan bien para 10 usuarios, pero cuando intentas llevarlos a 2.000, simplemente colapsan. La IA no es solo conectar un modelo; requiere diseño de arquitectura, manejo de datos y una visión clara de escalabilidad”, explica Osses.
El experto advierte que muchas implementaciones actuales ignoran pilares fundamentales de la ingeniería moderna. “Muchos están haciendo cosas con IA, pero no manejan conceptos críticos como RAG (Retrieval-Augmented Generation) para que el modelo responda con información propia, o el uso adecuado de bases de datos vectoriales para una recuperación eficiente. Sin una arquitectura que soporte el flujo de datos y la latencia, el sistema se vuelve inútil para una organización grande”, concluye Osses.
Hacia una implementación con sentido
Ante este escenario, la propuesta de Siroe busca profesionalizar la adopción de la IA. El enfoque se centra en que las empresas dejen de ver la tecnología como un producto “de estantería” y comiencen a verla como una infraestructura que requiere cimientos sólidos para evitar que el hype se convierta en un gasto innecesario.
